En 2001, el Manifiesto Ágil pidió entregar software funcionando con frecuencia, entre dos semanas y dos meses, prefiriendo el plazo más corto. Veinticinco años después, trabajar con un asistente de IA hace que ese periodo más corto se mida en horas. Uno escribe lo que necesita, la IA entrega un primer borrador completo, uno lo mira, lo corrige y vuelve a pedir. Eso es agilismo, aunque nadie le ponga ese nombre.
Pero la velocidad sola no es agilismo. Sin un objetivo claro, una regla de terminado y alguien que verifique, la IA produce mucho y entrega poco. Este módulo cierra el seminario con esa idea: la IA no reemplaza la gerencia de proyectos; la obliga a volver a lo esencial. Retoma lo de los cuatro módulos anteriores y lo lleva a la forma en que hoy se construyen productos, documentos y análisis.
Lo que el manifiesto pedía y la IA volvió normal
El módulo 4 explicó los cuatro valores del manifiesto. Leídos con IA, cambian de peso:
| El manifiesto valora más… | …que | Lo que cambia con IA |
|---|---|---|
| Individuos e interacciones | Procesos y herramientas | La conversación con la IA es el proceso: quien sabe preguntar y revisar vale más que quien domina la herramienta |
| Software funcionando | Documentación extensiva | Un prototipo que se puede abrir cuesta casi lo mismo que describirlo; se muestra en vez de explicar |
| Colaboración con el cliente | Negociación contractual | El cliente ve una versión el mismo día y opina sobre algo real, no sobre un documento |
| Respuesta ante el cambio | Seguir un plan | Cambiar de rumbo cuesta poco; el plan se revisa en cada entrega |
La frase que casi nadie lee del manifiesto sigue valiendo: lo de la derecha también tiene valor. Con IA esa advertencia pesa más, porque producir documentos, código y presentaciones dejó de ser caro. El riesgo ya no es hacer poco: es hacer de más.
Los seis principios
Los tres primeros vienen del agilismo de siempre. Los otros tres son los que la IA vuelve obligatorios.
- El valor manda, no la tarea. Cada ciclo arranca con una pregunta: qué problema resuelve esto y cómo sé que lo resolvió. Si no hay respuesta, no se construye. Es el caso de negocio del módulo 1, en pequeño.
- Entregas pequeñas y frecuentes. Una página, un filtro, una hoja de Excel. Algo que el usuario pueda abrir hoy y opinar mañana.
- El cambio es materia prima. Si cambiar cuesta poco, el plan se ajusta en cada entrega y no al final del proyecto.
- Verificar antes de entregar. La IA escribe rápido y se equivoca con seguridad. Toda cifra se contrasta con la fuente, todo código se ejecuta y toda página se abre antes de decir que quedó lista.
- El criterio humano no se delega. La IA propone y ejecuta; la persona decide qué vale la pena, qué riesgo se acepta y qué no se publica. Las reglas éticas y legales, como la Ley 1581 de 2012 sobre datos personales, se escriben desde el primer día.
- La memoria es del equipo, no de la conversación. Decisiones, errores y cifras verificadas quedan por escrito para que el siguiente ciclo no repita lo aprendido. Es la retrospectiva de Scrum convertida en archivo.
De los principios 4 y 5 sale una regla práctica para usar la IA en cualquier proyecto: la IA transforma lo que existe, no inventa lo que no existe. Puede redactar el resumen ejecutivo a partir del caso de negocio, el acta a partir del caso aprobado o el informe de estado a partir de los riesgos y el avance. No puede estimar beneficios, costos, duraciones ni tasas de descuento, ni decidir si un proyecto está en verde o en rojo.
El principio 4 es el que más se descuida. Una respuesta bien redactada parece correcta, y ahí está la trampa: la forma ya no indica la calidad. La única defensa es la misma que en Scrum, una Definición de Terminado que no se negocia.
El ciclo de cinco pasos
Un ciclo dura de unas horas a una semana y siempre tiene los mismos pasos. Al cerrar el quinto se vuelve al primero con lo aprendido.
- Objetivo. Una frase con el resultado esperado y cómo se mide. Es el Objetivo del Sprint, en pequeño. Ejemplo: la ficha de una empresa muestra sus datos de contacto públicos por año.
- Reglas. Qué no se puede hacer: usar datos personales, publicar cifras sin fuente, prometer lo que no se cumple. La IA trabaja dentro de ese marco.
- Construcción con IA. La IA hace el primer borrador completo: código, texto, hoja de cálculo o análisis. La persona revisa el enfoque, no cada línea.
- Verificación. Se abre lo construido, se contrastan cifras con la fuente y se prueba con un usuario real. Lo que no pasa vuelve al paso 3. Lo que está casi listo no se entrega.
- Entrega y memoria. Se publica, se anota qué se decidió y qué error no repetir, y se escoge el siguiente objetivo según lo que dijo el usuario.
Frente al Sprint
| Sprint de Scrum | Ciclo con IA | |
|---|---|---|
| Duración | Un mes o menos | Horas a una semana |
| Quién construye | Los Developers | La IA, dirigida por una persona |
| Quién verifica | El equipo, con la Definición de Terminado | La persona, con la misma regla |
| Dónde queda lo aprendido | La retrospectiva | Un archivo de memoria que lee el siguiente ciclo |
Lo que no cambia es lo más importante: sin verificación no hay entrega.
Antes del primer ciclo: por qué existe el proyecto
El ciclo de cinco pasos responde cómo construir rápido. No responde si el proyecto debía existir. Esa pregunta va antes: un objetivo estratégico, una iniciativa, un caso de negocio y una aprobación con presupuesto. Si eso no está, la IA solo hace más rápido algo que nadie decidió hacer. Por eso el paso 1, el objetivo con su medida, sale del caso de negocio aprobado, y el paso 5, la memoria, queda junto a ese mismo caso, para que al final se pueda responder si valió la pena.
Lo que no cambia
La IA acelera la ejecución. No reemplaza la gerencia.
- El PMBOK sigue siendo el mapa. Los cinco grupos de procesos siguen ahí: el módulo 2 explicó el de inicio y el módulo 3 completó el recorrido. El acta, los interesados, el alcance y la EDT siguen siendo necesarios; lo que cambia es que la IA ayuda a redactarlos en horas.
- El ciclo de vida se sigue escogiendo. Como se vio en el módulo 2, lo regulatorio o contractual se planea completo; lo que el usuario descubre usándolo se trabaja en ciclos cortos.
- Lean sigue midiendo. Con IA, el desperdicio típico es construir lo que nadie pidió, y la variación típica es una cifra que cambia de una versión a otra.
- El gobierno no se negocia. Quién aprueba, qué se publica y qué queda bajo confidencialidad lo decide una persona. Un error de cumplimiento cuesta más de lo que ahorra cualquier automatización.
El mapa completo: el PMBOK y lo ágil, pieza por pieza
La pregunta práctica no es si usar IA, sino en qué parte del proyecto ayuda y en cuál no. Para responderla, recorremos todo lo visto en el seminario: la estrategia de la organización, el nacimiento del proyecto, el ciclo de vida, los cinco grupos de procesos, las diez áreas de conocimiento, los dominios de desempeño y los marcos ágiles. En cada pieza, una columna dice qué puede hacer la IA y otra qué sigue decidiendo una persona.
La estrategia de la organización (módulo 1)
Un proyecto que no cuelga de la estrategia es un gasto. La cascada del módulo 1 sigue igual; lo que cambia es la velocidad con la que se puede revisar.
| Nivel | Lo que hace la IA | Lo que decide la persona |
|---|---|---|
| Estrategia | Resume el mercado, la competencia y las cifras propias para preparar la discusión | El rumbo de la empresa y qué no se va a hacer |
| Portafolios | Compara proyectos candidatos por beneficio, costo y riesgo con los supuestos que se le den | Qué entra al portafolio y qué se cancela |
| Programas | Muestra dependencias entre proyectos y beneficios que solo se logran juntos | Cómo se coordinan y quién responde por el beneficio |
| Proyectos | Conecta cada proyecto con el objetivo y el indicador que debe mover | Si el proyecto sigue mereciendo la plata |
| OKR y KPI | Calcula el avance de los resultados clave y avisa cuando un KPI sale de rango | Los objetivos del trimestre y qué se hace cuando un indicador se cae |
Con IA es tentador lanzar muchos proyectos porque cada uno parece barato. La estrategia sirve justamente para eso: para decir que no. El tiempo de las personas que revisan y deciden sigue siendo escaso, aunque construir ya no lo sea. La conexión entre estrategia y ejecución está en OKR y KPI: uno lidera, el otro reporta.
El nacimiento de un proyecto (módulo 1)
| Estación | Lo que hace la IA | Lo que decide la persona |
|---|---|---|
| ¿Proceso, iniciativa o proyecto? | Ayuda a clasificar una lista de pendientes según inicio, fin y entregable | Qué se formaliza como proyecto y qué sigue siendo operación |
| Conexión con la estrategia | Relaciona la idea con los objetivos y OKR de la empresa | Si de verdad cuelga de la estrategia o es un gusto |
| 1. Identificación del problema | Ordena quejas, datos y correos para mostrar dónde está el dolor | Cuál problema vale la pena atacar |
| 2. Propuesta de solución | Genera varias alternativas y describe la vida ideal del proceso | Qué alternativa se lleva adelante |
| 3. Evaluación de viabilidades | Prepara las preguntas para los expertos técnico, legal y financiero | Las respuestas de los expertos no las da la IA |
| 4. Business Case | Redacta el resumen ejecutivo a partir de las otras secciones y calcula VPN, TIR, ROI y payback a seis años con los supuestos que se le den | Los supuestos: beneficios, costos, duraciones y tasa de descuento, que se defienden ante el comité |
| 5. Aprobación | Prepara la presentación para el comité | Quién presenta, qué se negocia y si se aprueba |
Con IA, un Business Case que antes tomaba semanas se arma en horas. Eso no lo hace mejor: lo hace más fácil de inflar. Los supuestos siguen siendo la parte que se defiende con nombre propio.
El ciclo de vida (módulo 2)
| Enfoque | Con IA |
|---|---|
| Predictivo | La IA ayuda a escribir requisitos completos y la EDT, pero no cambia que el alcance lo fija una norma o un contrato |
| Iterativo | Prototipar cuesta tan poco que las iteraciones para entender el producto se cuentan en horas |
| Incremental | Cada entrega utilizable sale antes, siempre que pase la verificación |
| Adaptativo | Es el enfoque natural del trabajo con IA: objetivo, borrador, revisión y ajuste |
| Híbrido | El caso más común: lo regulatorio se planea completo y el resto se trabaja en ciclos cortos con IA |
Las dos preguntas del módulo 2 siguen decidiendo: si los requisitos están definidos y se van a sostener, y si el negocio recibe algo utilizable antes del final. La IA no cambia las respuestas; cambia lo barato que es probar antes de decidir.
Las cuatro compuertas
Entre la idea y el cierre hay cuatro momentos en que alguien con autoridad firma. Con IA se llega más rápido a cada uno, pero ninguno se puede saltar.
| Compuerta | Qué pasa | Con IA |
|---|---|---|
| C1 · Aprobación del caso de negocio | El comité asigna presupuesto y la iniciativa se convierte en proyecto; el caso queda congelado como línea base para medirlo después | La IA arma el paquete para el comité; la decisión es del comité |
| C2 · Acta firmada | El patrocinador autoriza formalmente el proyecto | La IA prellena el acta desde el caso aprobado; la firma es del patrocinador |
| C3 · Línea base aprobada | Alcance, cronograma y costo quedan fijos para controlar cambios | La IA propone la EDT y el cronograma; el compromiso es del director del proyecto |
| C4 · Aceptación formal | El cliente recibe los entregables y el proyecto cierra | La IA prepara el acta de cierre; la aceptación es del cliente |
En un proyecto ágil, C3 es más liviana: la línea base es el Objetivo del Producto y el backlog ordenado, no un cronograma completo.
Los cinco grupos de procesos (módulos 2 y 3)
El módulo 2 explicó el grupo de inicio, junto con el ciclo de vida, y el módulo 3 completó el recorrido. Con IA siguen siendo los mismos cinco:
| Grupo | Lo que hace la IA | Lo que decide la persona |
|---|---|---|
| Inicio | Redacta el borrador del acta y del caso de negocio; lista interesados posibles a partir de documentos | Si el proyecto se hace, quién es el patrocinador y qué valor debe producir |
| Planeación | Propone la EDT, un cronograma inicial y un registro de riesgos; convierte el alcance en historias de usuario | Las estimaciones que se comprometen, el presupuesto y qué entra y qué no |
| Ejecución | Construye borradores: código, documentos, análisis, presentaciones | Qué se acepta, qué se rehace y qué se publica |
| Monitoreo y control | Resume avances, compara contra la línea base, detecta cifras que no cuadran | Qué desviación es aceptable y qué cambio se aprueba |
| Cierre | Arma el informe final y el borrador de lecciones aprendidas | La aceptación formal del cliente y qué lección se vuelve regla |
En un proyecto ágil, como se vio en el módulo 4, planeación, ejecución y control se repiten dentro de cada Sprint. Con IA se repiten dentro de cada ciclo de horas.
Las diez áreas de conocimiento (PMBOK, 6.ª edición)
| Área | Lo que hace la IA | Lo que decide la persona |
|---|---|---|
| Integración | Mantiene el plan, el registro de cambios y la memoria del proyecto al día | Cómo se equilibran alcance, tiempo y costo cuando chocan |
| Alcance | Descompone entregables en una EDT y en historias; detecta lo que quedó ambiguo | Dónde termina el alcance y qué queda por fuera |
| Cronograma | Ordena actividades, calcula la ruta crítica, propone escenarios | La fecha que se le promete al cliente |
| Costos | Arma el presupuesto base y compara gasto real contra plan | El presupuesto aprobado y las reservas |
| Calidad | Revisa contra una lista de verificación, prueba código, contrasta cifras con la fuente | La Definición de Terminado y el nivel de calidad que se exige |
| Recursos | Calcula carga de trabajo y disponibilidad | Quién hace qué, y cómo se cuida al equipo |
| Comunicaciones | Redacta informes, actas y resúmenes para cada interesado | Qué se dice, a quién y cuándo, sobre todo cuando hay malas noticias |
| Riesgos | Lista riesgos a partir de proyectos parecidos y de los documentos | Qué riesgo se acepta, se evita o se transfiere |
| Adquisiciones | Compara propuestas y resume contratos | A quién se contrata y qué se firma |
| Interesados | Mapea interesados a partir de organigramas y correos | Quién pesa, quién se opone y por qué; eso no está en ningún documento |
El patrón se repite en las diez: la IA prepara, la persona compromete. Las estimaciones, el presupuesto, la calidad exigida y la relación con los interesados son compromisos, y un compromiso no se delega.
Los ocho dominios de desempeño (PMBOK, 7.ª edición)
La séptima edición organizó el estándar en dominios en vez de procesos. Así se ven con IA:
| Dominio | Qué cambia con IA |
|---|---|
| Interesados | Hay más entregas para mostrar y más rápido; el riesgo es abrumar al cliente con versiones |
| Equipo | La IA se vuelve un miembro más que ejecuta; el liderazgo sigue siendo humano |
| Enfoque de desarrollo y ciclo de vida | Prototipar es tan barato que casi todo proyecto tiene una parte adaptativa |
| Planificación | Se planea más veces y con mejor información, igual que en Scrum |
| Trabajo del proyecto | El trabajo pasa de producir a dirigir y revisar lo producido |
| Entrega | Entregas más pequeñas y más frecuentes |
| Medición | Medir se vuelve barato; lo difícil es escoger qué medir |
| Incertidumbre | Aparece un riesgo nuevo: errores que parecen correctos |
La octava edición, de noviembre de 2025, vuelve a presentar procesos organizados en los mismos cinco grupos, aplicables a proyectos predictivos, adaptativos e híbridos. Las tablas de arriba siguen valiendo.
Los marcos ágiles
| Marco | Pieza | Con IA |
|---|---|---|
| Scrum | Product Owner | Sigue ordenando el backlog; la IA le ayuda a redactar y dividir historias |
| Scrum Master | Cuida que el ciclo se respete; con IA, sobre todo que no se salte la verificación | |
| Developers | Dirigen y revisan lo que la IA construye; responden por la calidad | |
| Sprint Planning | El objetivo se escribe igual; el pronóstico cambia porque se construye más rápido | |
| Daily Scrum | Sigue siendo para ajustar el plan del día, no para informar al jefe | |
| Sprint Review | Se muestra más y antes; el cliente opina sobre algo que funciona | |
| Retrospectiva | Lo aprendido se guarda en un archivo de memoria que lee el siguiente ciclo | |
| Backlog, Incremento y Definición de Terminado | La Definición de Terminado se vuelve la pieza más importante | |
| Kanban | Limitar el trabajo en curso | Más necesario que nunca: la IA permite abrir diez frentes a la vez |
| Las cuatro medidas | Trabajo en curso, rendimiento, edad y tiempo de ciclo se calculan solos | |
| XP | Programación en pareja | La pareja ahora es una persona y una IA; una revisa lo que la otra escribe |
| Pruebas antes del código | La forma más barata de verificar lo que la IA programa | |
| Entregas pequeñas y diseño simple | La IA tiende a construir de más; el diseño simple hay que pedirlo | |
| Lean | Eliminar desperdicio | El desperdicio nuevo es construir lo que nadie pidió porque era fácil |
| Reducir esperas | Las esperas ya no están en construir, sino en aprobar y verificar |
La lectura de las tablas es una sola: la IA se encarga cada vez más del cómo; el qué, el para qué y el cuándo parar siguen siendo de la persona. Eso es exactamente lo que el agilismo siempre pidió.
El cierre: cuando el proyecto se vuelve proceso
El seminario empezó separando proyecto de proceso: el proyecto tiene inicio y fin; el proceso se repite y no termina. Y ahí mismo termina. Todo proyecto exitoso muere convertido en un proceso: el software nuevo pasa a soporte, el tablero pasa a ser el informe de cada lunes, la plataforma pasa a la operación diaria.
Es el mismo movimiento que se vio con OKR y KPI: el OKR empuja algo que todavía no existe y, cuando se cumple, desaparece; lo que queda vigilándolo es un KPI. El proyecto es el OKR; el proceso que nace es el KPI.
| En el cierre | Lo que hace la IA | Lo que decide la persona |
|---|---|---|
| Entrega a la operación | Redacta el manual de operación, las preguntas frecuentes y la guía de soporte a partir de la memoria del proyecto | Quién es el dueño del proceso desde el día siguiente |
| Indicadores del proceso | Propone los KPI con fórmula, línea base y umbral, y arma el tablero que los vigila | Qué umbral dispara una alerta y quién responde |
| Lecciones aprendidas | Ordena la memoria del proyecto: decisiones, errores y lo que no se debe repetir | Qué lección se vuelve regla para el siguiente proyecto |
| Aceptación formal | Prepara el acta de cierre y el resumen de beneficios contra el Business Case | La firma: si el proyecto entregó lo que prometió |
| Seguimiento al caso de negocio | Compara los beneficios realizados contra los que prometió el caso, año por año | Si el proyecto valió la pena y qué se aprende para el siguiente caso |
| Mejora continua | Revisa el proceso con datos y propone ajustes | Cuándo un ajuste es mejora del proceso y cuándo es un proyecto nuevo |
El cierre del proyecto no es el final de la cuenta. Un caso de negocio suele prometer beneficios a varios años, y muchos llegan después de cerrar. Por eso el caso aprobado en C1 se guarda como línea base y se sigue comparando contra lo real cuando el proyecto ya es proceso. Es la única forma de responder la pregunta que el comité hizo al principio: si valía la pena.
Con IA aparece un riesgo propio del cierre: algo que funciona pero que nadie sabe cómo funciona. Si el proyecto se construyó en ciclos rápidos con IA y la memoria no quedó escrita, el proceso que hereda la operación es una caja negra. Por eso el sexto principio pesa más al final que al principio: la memoria del proyecto se convierte en el manual del proceso.
Y el círculo se cierra. Cuando un KPI de ese proceso se sale de rango y la mejora continua ya no alcanza, nace una iniciativa, que puede volverse un proyecto nuevo: de vuelta al módulo 1.
Dos casos construidos así
Este método no salió de un libro. Salió de construir productos reales en paralelo durante octubre de 2026, con entre 3 y 5 horas diarias para los dos proyectos juntos, siempre con el mismo patrón: una versión mínima frente a un usuario real pronto, y ajustes según lo que ese usuario hizo con ella. En el mismo periodo salieron además otros dos prototipos con sus páginas web. Los dos casos de esta sección ya están en uso.
WiseData: datos públicos de empresas
wisedataco.com pone las cifras públicas de las empresas colombianas al alcance de cualquiera: 32.817 entidades consultables en tres buscadores (sociedades, sector solidario y sector financiero), tableros por sector y herramientas descargables como el Sistema de OKR y KPI.
| Paso del ciclo | Cómo se vio en WiseData |
|---|---|
| Objetivo | Un análisis o una función por semana, con una frase que dice qué pregunta responde |
| Reglas | Nunca datos personales de personas naturales, toda cifra con fuente y fecha de corte, nada de recomendaciones de inversión |
| Construcción con IA | Procesar los estados financieros de Supersociedades, armar los buscadores y escribir los artículos |
| Verificación | Contrastar cada cifra con la fuente oficial; así aparecieron empresas que reportaban en pesos en vez de miles y otras que reportan por semestres |
| Entrega y memoria | Cada corrección quedó anotada como regla, para que el siguiente análisis no repitiera el error |
Salon Pass: una plataforma para salones
salon-pass.com es una plataforma para salones, barberías y spas, con su aplicación en app.salon-pass.com. Se construyó con el salón abierto: cada versión se probaba en la operación del día y se ajustaba con lo que pedían quienes la usaban.
| Paso del ciclo | Cómo se vio en Salon Pass |
|---|---|
| Objetivo | Resolver una necesidad concreta del salón por entrega, no la plataforma completa de una vez |
| Reglas | Los datos de los clientes del salón se protegen; los pagos van por una pasarela de pagos establecida |
| Construcción con IA | La aplicación, las pantallas de agenda y los pagos en línea |
| Verificación | Probarlo en el salón con citas y pagos reales antes de darlo por terminado |
| Entrega y memoria | Lo que pidió el salón definió la siguiente entrega |
Cuánto tiempo tomó
Salon Pass es el caso mejor medido. Desde el 1 de octubre llevó entre 80 y 110 horas del autor, y en ese tiempo quedaron 33 cambios a la base de datos, unas 20 funciones de servidor, la página web, la aplicación, los pagos en línea y el paso de los datos reales del sistema anterior con plan de reversa. Como referencia, y es una estimación propia, no una medición, un equipo de dos o tres desarrolladores trabajando de la forma tradicional habría necesitado entre seis y nueve meses, del orden de 2.000 a 3.500 horas, para llegar al mismo punto.
La diferencia no la explica solo la velocidad de la IA. La explica el ciclo: cada pocas horas había algo probado en el salón, y nada se construía sin un objetivo escrito ni se daba por terminado sin verificarlo.
Ninguno de los dos empezó con un plan de doce meses. Los dos empezaron con una necesidad concreta y una primera entrega en horas de trabajo. Y en los dos, los errores que más costaron fueron de verificación, no de construcción: una cifra que la fuente traía en otra unidad, un dato que no se debía mostrar, un enlace que no abría.
Los errores más comunes
- Confundir velocidad con avance. Diez versiones en un día no sirven si ninguna se probó con un usuario.
- No escribir el objetivo. Sin una frase de objetivo, la IA llena el vacío con lo que le parece útil, y casi nunca es lo que se necesitaba.
- Saltarse la verificación porque el texto se ve bien. Es el error más caro y el más frecuente.
- No guardar la memoria. Cada conversación nueva empieza de cero y repite los errores de la anterior.
- Delegar el criterio. Preguntarle a la IA si algo está bien no es verificar.
El seminario completo
| Módulo | Pregunta que responde |
|---|---|
| 1 · Cómo nacen los proyectos | ¿Por qué se hace este proyecto y quién lo aprueba? |
| 2 · Cómo elegir el ciclo de vida | ¿Se planea todo al principio o se descubre en el camino? |
| 3 · Los cinco grupos de procesos y dónde entra la IA | ¿Qué tiene que pasar para que el proyecto llegue a buen término? |
| 4 · Agilismo y Scrum | ¿Cómo se trabaja cuando el problema no se deja planear completo? |
| 5 · La IA es el nuevo agilismo | ¿Cómo se trabaja cuando la IA ejecuta y la persona decide, del nacimiento del proyecto hasta que se vuelve proceso? |
El reto del módulo
Escoge una tarea real de tu trabajo que hoy te tome más de un día y planea un ciclo:
- El objetivo en una frase, con cómo sabrás que se cumplió.
- Tres reglas: lo que la IA no puede hacer o usar.
- Qué le pedirás a la IA como primer borrador.
- Tu lista de verificación: qué vas a contrastar, abrir o probar antes de darlo por terminado.
- Qué vas a anotar al final para que el siguiente ciclo salga mejor.
Si no puedes escribir el objetivo en una frase, ese es el hallazgo, igual que en el módulo 4: el problema no es la herramienta, es que todavía no está claro qué se quiere.
Una nota sobre cómo se escribió esto
Este artículo se escribió con el mismo método que describe: objetivo, reglas, borrador con una herramienta de IA, verificación y memoria. La estructura y los casos salen de la experiencia profesional del autor y de los dos casos mencionados. Los valores y principios del Manifiesto Ágil se presentan igual que en el módulo 4.
PMBOK es una marca registrada del Project Management Institute, Inc. Este material es educativo y no está patrocinado ni avalado por el PMI.
Fuentes
- Manifiesto por el Desarrollo Ágil de Software — Beck, K. y otros (2001)
- Principios del Manifiesto Ágil
- La Guía de Scrum, noviembre de 2020 — Ken Schwaber y Jeff Sutherland
- Guía del PMBOK, 6.ª edición (2017) y 7.ª edición (2021) — Project Management Institute
- La Guía de Kanban, versión de mayo de 2025
- Guía del PMBOK, 8.ª edición (noviembre de 2025) — Project Management Institute
- Ley 1581 de 2012, protección de datos personales
La serie en YouTube
Este tema tiene su lista de reproducción en el canal: los videos en orden, para verlos completos o retomarlos donde ibas.