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ESDesarrollo de Software

Más deprisa que nunca: los fundamentos científicos del agile en la era de la IA

Los fundamentos científicos que sostienen al agile — motivación, equipos, flujo, medición, decisión — reconstruidos desde las fuentes primarias, y aplicados a la era en que producir código dejó de ser el cuello de botella. Una historia continua, teoría con evidencia verificada y ejemplos en JavaScript y Python, y exámenes con explicación en cada sección.

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Contents52 materials

  1. 1Introducción

    1. Cómo seguir este curso
    2. Cómo leer la ciencia (y este curso)

  2. 2De la fábrica al equipo

    1. Historia — La sala de máquinas
    2. Teoría — De la fábrica al equipo: un siglo de organización del trabajo
    3. Ampliación — Autonomía radical, anécdotas célebres y taylorismo digital
    4. Examen — De la fábrica al equipo

  3. 3La niebla: por qué el software no se deja planificar

    1. Historia — La fecha
    2. Teoría — La niebla: por qué el software no se deja planificar (y qué hacer al respecto)
    3. Ampliación — Estimar mejor, estimar menos, y cómo hablar de fechas con negocio
    4. Examen — La niebla

  4. 4Construir lo correcto

    1. Historia — La estantería de trofeos
    2. Teoría — Construir lo correcto: el producto como ciencia experimental
    3. Ampliación — El kit de experimentos del ingeniero de producto
    4. Examen — Construir lo correcto

  5. 5El motor interno

    1. Historia — Rosa
    2. Teoría — El motor interno: la ciencia de la motivación
    3. Ampliación — Lo que la ciencia de la motivación NO dice
    4. Examen — El motor interno

  6. 6Equipos que funcionan

    1. Historia — La retro muda
    2. Teoría — Equipos que funcionan: lo que la ciencia sabe de los grupos
    3. Ampliación — Equipos distribuidos, diversidad y la aritmética del grupo
    4. Examen — Equipos que funcionan

  7. 7Bucles: feedback y aprendizaje

    1. Historia — El termostato
    2. Teoría — Bucles: la ciencia del feedback y del aprendizaje
    3. Ampliación — El taller de los bucles: retros y feedback en la práctica
    4. Examen — Bucles

  8. 8La física del trabajo

    1. Historia — Todo está en curso
    2. Teoría — La física del trabajo: colas, lotes, interrupciones y margen
    3. Ampliación — Instrumentos de vuelo del flujo
    4. Examen — La física del trabajo

  9. 9Medir sin romper

    1. Historia — El marcador
    2. Teoría — Medir sin romper: la ciencia de las métricas y sus venenos
    3. Ampliación — Goodhart ejecutable, y el panel mínimo viable
    4. Examen — Medir sin romper

  10. 10Decidir juntos sin engañarnos

    1. Historia — Matar a Atlas
    2. Teoría — Decidir juntos sin engañarnos: la ciencia de las trampas colectivas
    3. Examen — Decidir juntos sin engañarnos

  11. 11Ritmo sostenible y aprender del fallo

    1. Historia — La noche del despliegue
    2. Teoría — Ritmo sostenible y el arte de aprender del fallo
    3. Ampliación — El oficio del postmortem
    4. Examen — Ritmo sostenible y aprender del fallo

  12. 12La organización

    1. Historia — El espejo
    2. Teoría — La organización: estructura, managers y cultura
    3. Examen — La organización

  13. 13Autoorganización con reglas: la lección del open source

    1. Historia — Las reglas del común
    2. Teoría — Autoorganización con reglas: la lección de los comunes y del open source
    3. Examen — Autoorganización con reglas

  14. 14La era de la IA

    1. Historia — La conversación
    2. Teoría — La era de la IA: la evidencia, sus contradicciones y una extrapolación honesta
    3. Ampliación — Manual de campo: trabajar con agentes sin traicionar los principios
    4. Examen — La era de la IA

  15. 15Cierre

    1. Cierre — El mapa entero