Muffins’ Perspective: Why Design Thinking Essential for Agile Success (Part 1)

En el mundo digital acelerado de hoy, el desarrollo ágil se ha consolidado como la metodología preferida para entregar software de forma rápida. Sin embargo, esta búsqueda constante por reducir el Time-to-Market muchas veces compromete la calidad del producto. Durante el reciente evento Agile+DevOps Techwell en Orlando, Florida, el equipo fundador de Muffins enfatizó la necesidad de reincorporar el Design Thinking en los procesos de desarrollo Agile y Scrum. Al combinar la naturaleza iterativa de Agile con el enfoque centrado en el usuario del Design Thinking, las organizaciones pueden lograr velocidad y calidad, superando así a su competencia.

En este artículo, compartimos las ideas clave presentadas por Ravi Krishna y Sai Sasidhar, y exploramos cómo las organizaciones pueden implementar Design Thinking para potenciar sus proyectos ágiles.

Aunque muchos equipos reconocen el potencial de combinar Design Thinking con flujos de trabajo ágiles, solo un pequeño porcentaje logra integrarlo de forma fluida en sus prácticas Agile.

En Muffins hemos observado que el ritmo acelerado de los sprints Agile a menudo lleva a que se tomen atajos en el diseño, priorizando la entrega de funcionalidades sobre la experiencia del usuario. Esta falta de enfoque en el diseño centrado en el usuario resulta en productos técnicamente funcionales, pero con deficiencias en usabilidad y satisfacción. Muchos equipos enfrentan el reto de equilibrar las demandas de los sprints con la naturaleza meticulosa del Design Thinking, lo cual conlleva decisiones apresuradas de diseño, productos con problemas de calidad o entregas fuera de plazo.

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‍¡El Design Thinking es hoy más corto e insuficiente dentro de Agile!

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Al combinar el enfoque centrado en el usuario de Design Thinking con la estructura iterativa de Agile, las organizaciones pueden lograr no solo entregas rápidas, sino también mantener una alta calidad y ofrecer experiencias satisfactorias al usuario.

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Cuando la velocidad supera al Design Thinking: la calidad entra en crisis

Exploremos los factores que contribuyen a esta crisis de calidad:

1. Conocimiento perdido entre la fase de ‘Requisitos’ y la fase de ‘Scrum’

Hoy en día, el Design Thinking suele limitarse a la fase inicial de requisitos, colaborando con diseñadores, Product Managers y dueños del negocio. Pero cuando estos requisitos se transfieren a los equipos Scrum —incluyendo líderes de proyecto, Scrum Masters, desarrolladores y testers— se pierde información valiosa al cambiar el enfoque hacia la implementación técnica. Esta transición rápida puede generar productos que no cumplen con las expectativas del negocio ni de los usuarios finales.

2. El Design Thinking no se extiende completamente al marco de Scrum

El objetivo debe ser aplicar los principios de Design Thinking durante todo el ciclo de vida del desarrollo de software: desde el diseño inicial del sistema, la codificación, hasta las pruebas. Es decir, involucrar también a los desarrolladores mientras diseñan y programan, así como a los testers mientras diseñan y ejecutan casos de prueba. Sin embargo, la presión de cumplir con sprints de 1, 2 o 3 semanas obliga a los equipos a tomar atajos. Muchos desarrolladores saltan directamente a programar sin un diseño previo sólido. Lo mismo ocurre con los testers, quienes tienen poco tiempo para cubrir tanto nuevas funcionalidades como pruebas de regresión. Así, el diseño queda relegado.

3. Los equipos Scrum suelen descuidar el Design Thinking

Cuando las pruebas no se priorizan en el mismo sprint, se genera un efecto acumulativo: los casos de prueba se van quedando atrás, acumulando defectos para la etapa de liberación. Esto obliga a los equipos a comprometer el alcance de las pruebas o extender los plazos. Lo hemos visto repetidamente con nuestros clientes y prospectos.

4. Probar dentro del mismo SPRINT: un gran reto

Para mantener la calidad sin sacrificar velocidad, se requiere una cobertura de pruebas completa que abarque todos los requisitos. Según ChatGPT, los equipos enfrentan restricciones como tiempo limitado, equipos pequeños, y una proporción de desarrolladores-testers muy baja (3:1, 5:1 o incluso 10:1). A esto se suma la naturaleza cambiante del desarrollo Agile, con múltiples variables en juego y requisitos en constante evolución. El equilibrio entre velocidad y aseguramiento de calidad es un reto constante.

Para enfrentarlo, la automatización y las pruebas continuas se han vuelto esenciales. Automatizar las funcionalidades desarrolladas en cada sprint no solo asegura una prueba exhaustiva, sino que permite integrarlas eficientemente en las pruebas de regresión de sprints futuros.

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5. Si se omite el diseño →> se omiten pruebas de casos complejos y extremos

Por falta de tiempo, los testers recurren a pruebas ad-hoc, confiando en su experiencia e intuición. Aunque esto puede funcionar a corto plazo, puede generar brechas en la cobertura de casos extremos y regresión. Así, las pruebas de regresión se vuelven cada vez más complejas en los siguientes sprints. Una solución más estructurada, como un diseño de pruebas detallado, ayuda a abordar cada requisito y lograr una cobertura completa. No obstante, mantener este enfoque dentro de ciclos ágiles rápidos sigue siendo un gran desafío.

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El equilibrio entre velocidad y calidad sigue siendo un reto para casi todas las organizaciones. Nuestra recomendación:

1. Generative Design + Automatización

2. Automatización sin código con capacidades de IA + LLMs y SLMs

En la Parte 2 abordaremos estas dos recomendaciones en detalle, así como una presentación completa de Muffins, nuestra plataforma de automatización de pruebas sin código potenciada por IA. Si deseas saber más o agendar una demo, contáctanos:

USA : +1 (847) 403 3111, Mexico : +52 81 1578 0244, India : +1 (847) 596 7252

(Nuestra plataforma de automatización de pruebas sin código, Muffins, está mucho mejor preparada para enfrentar los desafíos del testing. Es una solución completamente automatizada que no requiere experiencia en programación y utiliza el poder de la IA para optimizar tanto el diseño como la ejecución de pruebas.)

www.muffins.ai