La formula de la "Alta Madurez"

El concepto de "Alta Madurez" (High Maturity) es un concepto del modelo CMMI que se refiere a los niveles de madurez 4 y 5. La idea es de vincular las actividades de mejora de los procesos a los objetivos de negocio de la organización.

Alta Madurez = Gestión Cuantitativa + Mejora Continua del Rendimiento

Es como "Saber qué quieres,

cómo lo puedes conseguir y

dar todos los pasos para lograrlo".

Gestión cuantitativa

Las prácticas de Gestión Cuantitativa están definidas en las áreas de proceso de nivel de madurez 4 (ML4). Sus aspectos clave son los siguientes:

• La organización establece y mantiene

               - objetivos de calidad y rendimiento de los procesos

               - líneas base de rendimiento de los procesos (PPBs)

               - modelos de rendimiento de procesos (PPMs) a distintos niveles

• Estos activos de los procesos se usan en la gestión de proyectos para conseguir los objetivos de los proyectos y los de  calidad y rendimiento de los procesos, establecidos por la organización
• Las métricas, las medidas y otros datos obtenidos como resultados de la gestión cuantitativa de proyectos se incorporan a los activos de los procesos de la organización (repositorio de métricas, PPBs y PPMs). De esta manera, la organización y sus proyectos sacan provecho de los datos y la experiencia que se recoge continuamente en los proyectos.

Línea base de rendimiento es una caracterización documentada del rendimiento del proceso que puede incluir la tendencia central y la variación (glosario CMMI-DEV v1.3). Por ejemplo, la desviación en plazo es una característica del rendimiento del proceso de Estimación y el siguiente gráfico representa la línea base de rendimiento de este proceso a base de datos de 40 proyectos.

Los modelos de rendimiento se conocen también como modelos predictivos. Las técnicas de Hypothesis Testing de la metodología Six Sigma se utilizan para construir estos modelos.

Continuando con el proceso de estimación, supongamos que los factores vitales (los que tienen mayor impacto) para el rendimiento de este proceso son:

    DP      Duración del Proyecto (días)
    EI        Esfuerzo estimado Inicial (horas)
    EC      Esfuerzo de realización de cambios (horas)
    NA     Número de aplicaciones participantes
    DPar   Días de proyecto parado (días)

El modelo de rendimiento del proceso se puede representar de la siguiente forma:

Más detalles sobre la gestión cuantitativa puedes encontrar  en Las ventajas de la gestión cuantitativa y Las principales defirencias entre Gestión cuantitativa y Medición y análisis.

Mejora continua del rendimiento

Las prácticas de la mejora continua del rendimiento están recogidas en las áreas de proceso de ML5 y tienen los siguientes aspectos clave: 

•  De los objetivos de  negocio la organización deriva en los objetivos de calidad y rendimiento de los procesos y los utiliza como criterio para gestionar la mejora de los procesos
• La organización continuamente mejora el rendimiento de los procesos que ha identificado como clave para su negocio actuando sobre los factores vitales para su rendimiento
• Los resultados de la mejora de los procesos se miden cuantitativamente y se comparan con los objetivos de calidad y rendimiento de los procesos
• A diferencia a una organización de ML4, que está concentrada en la gestión cuantitativa de los proyectos, una organización de ML5 está enfocada en el rendimiento general de la organización a base de datos de los múltiples proyectos.

Para asegurarse que todos estos aspectos se cubren efectivamente convendría:

• Identificar los procesos clave para el negocio de la empresa y enfocar el proyecto de mejora en ellos
• Definir un caso de negocio (business case) que establezca el marco del proyecto (coste, beneficios esperados, ROI)
• Aplicar técnicas de la metodología Lean para mantener la visión sobre el proceso global de desarrollo y aumentar su rendimiento, capacidad, eficiencia, cycle time, etc.

El ABC de los procesos Lean y Los 8 desperdicios en los procesos de desarrollo de software  te ayudarán dar los primeros pasos en la optimización de los procesos.

En la práctica, para dar más sentido y obtener más valor de la implementación de ML4, las empresas empiezan los proyectos de mejora con la identificación de los procesos clave desde la perspectiva de negocio y aplican las prácticas de la gestión cuantitativa a estos procesos. A raíz de esto, a menudo ML4 y ML5 se implementan en paralelo, siguiendo el flujo de actividades presentado en el siguiente gráfico:

Tus apuntes prácticos:

• El concepto Alta Madurez es un término del modelo CMMI que se refiere a los niveles de madurez 4 y 5
• A efectos prácticos este concepto significa:

            - Enfocar las actividades de mejora en  los procesos clave para el negocio

            - Gestionar estos procesos cuantitativamente (estadísticamente)

            - Mejorar continuamente el rendimiento y la capacidad de estos procesos

• Demostrar cuantitativamente los beneficios que aporta el proyecto de mejora de procesos a la organización
• Las técnicas de la metodología Six Sigma facilitan la identificación de los procesos clave para el negocio y su gestión estadística
• Las técnicas de Lean facilitan mantener la visión sobre el proceso global de la organización y mejorar su eficiencia. 
• Las actividades fundamentales para enfocar correctamente un proyecto de Alta Madurez están definidas en Los tres pilares de la Alta Madurez
• Gestionar cuantitativamente NO requiere tener ML3, pero sí conlleva la definición del proceso correspondiente y el establecimiento de un buen sistema de medición y análisis. Ver Tu sistema de MA resumido en 1 hoja.

P.S. Si algo no ha quedado claro, coméntame tus dudas e intentaré resolverlas.

Las ventajas de la gestión cuantitativa que cada director debe conocer

Gestionar cuantitativamente requiere primero establecer una base adecuada. Sin embargo, lo más importante es que:

• Aumenta tu entendimiento y visibilidad en los procesos
• Te permite conducir tus proyectos hacia los resultados exitosos
• Facilita la mejora de la eficiencia y la competitividad de tu organización
• Te ayuda a satisfacer mejor a tus clientes.

Los conceptos básicos de la gestión cuantitativa

El propósito de la gestión cuantitativa es dirigir un proyecto u organización a base de un conocimiento cuantitativo (medible, determinable) de los aspectos críticamente importantes para este proyecto u organización.

Normalmente estos aspectos son procesos (subprocesos, grupos de actividades), cuyo rendimiento afecta significativamente al logro de los objetivos del proyecto y la satisfacción de los clientes.

Conocer cuantitativamente un proceso significa entender

•  los factores que influyen en los resultados (el esfuerzo y el coste para producirlos, el nivel de calidad, conformidad a los requisitos y las expectativas de los clientes, etc.)
• la variación de su rendimiento (los resultados que se pueden obtener de cada ejecución del proceso)

Y por último, pero no menos importante, la gestión cuantitativa emplea modelos predictivos para poder prever estados futuros del proyecto y tomar acciones adecuadas que permitan conseguir resultados exitosos.

La diferencia principal entre la “gestión cuantitativa” y la “medición y análisis” es que la medición y análisis tiene el objetivo de proporcionar información sobre el estado de los proyectos y/o el logro de las metas de una empresa. Mientras que la “gestión cuantitativa” proporciona la posibilidad de predecir los resultados de un proyecto o una acción de mejora, teniendo en cuenta los factores que determinan este rendimiento. 

¿Qué aporta la gestión cuantitativa a tu proyecto y organización?  

1. Conocer los procesos clave para tus proyectos

El desarrollo de software requiere la ejecución de distintos procesos:

• De ingeniería: desarrollo de requisitos, diseño, implementación de código, testing, producción
• De gestión: gestión de cambios, de proyecto, de proveedores
• De soporte: gestión de configuración, aseguramiento de la calidad, medición y análisis, atención al cliente

Todos los procesos son importantes, pero algunos tienen más impacto sobre el desarrollo de los resultados finales que otros.

Conociendo cuáles son los procesos clave para tu ciclo completo de desarrollo y producción facilita:

• La gestión de proyectos: sabrás qué actividades tienes que monitorizar y controlar para detectar pronto los riesgos de desviarte del plan, tener muchos defectos en el producto que desarrollas, no cumplir algunos objetivos concretos de tu empresa (por ejemplo, de margen, de productividad) o de no satisfacer las expectativas de tus clientes.
• La mejora de procesos: debes concentrar tus acciones de optimización en los procesos clave. Sin perder la visión completa de todo el conjunto de procesos, por supuesto. No obstante, a la hora de perseguir mejores resultados, empieza por los procesos clave para conseguirlos.

 2. Utilizar modelos predictivos

Los modelos predictivos te permiten estimar los resultados de tus procesos con alto nivel de confianza.  El punto diferenciador de estos modelos es que tienen en consideración diferentes factores clave que influyen sobre los resultados. Un ejemplo sencillo: estimamos los costes de viajes previstos en un proyecto. A base de los datos de los que disponemos estimamos los gastos tal y como está mostrado en la Tabla 1.

Tabla 1

¿Qué cifra  TOTAL incluirás en tu plan? ¿Qué nivel de confianza tienes en que esta estimación es correcta?

Sin embargo, si haces una simulación Monte Carlo del resultado TOTAL a base de un muestreo de 1000 elementos (Viaje, Alojamiento), obtendrás el resultado demostrado en el gráfico 1. Más precisamente, con el 95% de confianza puedes decir que los costes TOTALES serán menos de 46,000 €. 

Grafico 1: Simulación de TOTAL de gastos de viaje

 ¿Qué tal te parece? ¿Este es la suma que has pensado incluir en tu plan?

 Los modelos predictivos permiten hacer el análisis de “qué pasaría si”, es decir:

• Modelar distintos escenarios con diferentes valores de los factores influyentes en el resultado final
• Elegir el escenario que te permita resolver mejor los problemas y maximizar la probabilidad de éxito de tu proyecto

Te has preguntado alguna vez ¿cuánto esfuerzo debe dedicar tu equipo al testing y cuántas pruebas debe hacer para asegurarse de que el producto que entregáis al cliente tenga el nivel de calidad satisfactorio? Si se hacen pocas pruebas, el cliente encontrará muchos defectos y esto aumentará el  coste de su corrección. Por otro lado, hacer pruebas exhaustivas a partir de un momento ya no es rentable para la empresa y tampoco llevará a encontrar absolutamente todos los defectos: el cliente de todas formas encontrará algunos. Entonces ¿cuál es el momento óptimo para parar el testing?

 

Supongamos que tengas un modelo de rendimiento que vincula:

• Y: El número de defectos encontrados por los clientes, y
• Los factores de los que depende este resultado

                           i.            X₁: experiencia del equipo de testing

                         ii.            X₂: tamaño de la aplicación

                        iii.            X₃: calidad de los casos de prueba

Y = a* X₁ + b* X₂ + c*X₃

Ahora, variando los valores de X₁ y X₃ puedes encontrar el Y más adecuado para tu proyecto.

Modelos parecidos te ayudarían también a contestar a preguntas como:

• ¿cuánto esfuerzo y tiempo tengo que planificar para las pruebas en los próximos meses en función de los recursos disponibles y la experiencia del  equipo de testing?
• ¿cuántos recursos necesitaría para la resolución de incidencias en los primeros dos meses después de la entrega del producto al cliente?
• ¿qué factor mejoraría para aumentar la eficiencia del proceso?

3. Conocer la variación del rendimiento de los procesos

Aprovecharás el conocimiento de la variación del rendimiento sobre todo para planificar y monitorizar tus proyectos.

Compara estos dos casos de gestión tradicional y gestión cuantitativa:

a)  Gestión tradicional.  En el gráfico 2 la línea roja es los gastos estimados para viajes en tu proyecto. La línea azul, los gastos actuales. ¿Qué harías en esta situación? A lo mejor buscarás acciones correctivas: reducir el número de viajes, intentar abaratar los viajes, renegociar el presupuesto de viajes.

Gráfico 2

b)  Gestión cuantitativa. Los límites de la variación de los gastos de viaje en los proyectos están representados a través de las líneas roja y verde en el gráfico 3. Lo que tendrás previsto para viajes en el plan del proyecto es el límite superior (la línea verde) de esta variación con un cierto nivel de confianza.

La línea azul demuestra los gastos reales del proyecto. En la situación ilustrada ¿hace falta tomar alguna acción? De momento no, estás entre los límites naturales de variación de los gastos de viaje. 

 Gráfico 3

Tus apuntes prácticos:

La gestión cuantitativa te permite: 

• Concentrarte en los procesos que impactan:

                   i.        los resultados de los proyectos: rentabilidad, eficiencia, calidad

                   ii.       el rendimiento de los procesos

                   iii.       la satisfacción de los clientes

                   iv.       a consecuencia, la competitividad de tu organización.

• Conocer la variación del rendimiento de estos procesos y utilizar este conocimiento para planificar y controlar más precisamente tus proyectos
•  Conocer cuantitativamente los factores vitales que individualmente o conjuntamente influyen sobre el rendimiento de estos procesos y, consecutivamente, sobre los resultados de tus proyectos.
• Predecir y controlar los resultados de tus proyectos usando factores controlables que determinan estos resultados.
• Variar los factores para entender la variación del resultado final (“qué pasaría si”) y tomar acciones adecuadas para conseguir éxito de los proyectos

La gestión cuantitatva es la base para la implantación de los niveles altos de CMMI (ML4&5). La formula completa de la "Alta Madurez" la puedes encontrar aquí. Consulta Los tres pilares de la Alta Madurez para que vea cómo empezar y enfocar un proyecto de implementación de ML4&5 de CMMI.

 ¿Qué tal te parece? ¿Cómo piensas mejorar la gestión de tus proyectos?

Las principales defirencias entre Gestión cuantitativa y Medición y análisis

En el lenguaje cotidiano “Medición y análisis” y “Gestión cuantitativa” a menudo se utilizan como sinónimos del uso de datos (números, medidas) para conocer y gestionar algo.  (Análisis: Distinción y separación de las partes de un todo hasta llegar a conocer sus principios o elementos; ~ cuantitativa: la que se emplea para determinar la cantidad de cada elemento o ingrediente [Diccionario de la lengua española])

El concepto “gestión cuantitativa” se empezó a usar por primera vez durante la Segunda Guerra Mundial por los oficiales militares como un enfoque en la aplicación de técnicas matemáticas y herramientas estadísticas para solventar problemas complejos y tomar decisiones críticas del alineamiento de personas, recursos y materiales por el mundo. Después de la guerra el concepto se introdujo en la industria y hoy en día las técnicas de gestión cuantitativa se utilizan en el área de dirección y administración como una herramienta para aumentar la eficiencia y la productividad.

¿Cómo interpretamos los dos conceptos en el ámbito de la mejora de procesos y en el contexto del modelo CMMI®?

Medición y análisis

Medición y análisis tiene el objetivo de proporcionar datos y los resultados de su análisis a los correspondientes niveles de gestión para que estos puedan tomar decisiones adecuadas.

Las actividades de Medición y análisis se suelen realizar para:

• Identificar si el estado de un proyecto o servicio se desvía del plan y hay que definir acciones correctivas.
• Monitorizar el cumplimiento de los objetivos de la organización.
• Dar soporte a las actividades de monitorización y control de los procesos, p.ej. para conocer si un proceso da los resultados esperados dentro de los recursos estimados (tiempo, esfuerzo, presupuesto).

(Ver Tu Sistema de Medición y Análisis resumido en 1 hoja)

Se pueden utilizar diferentes técnicas para estudiar los datos (calcular porcentajes, la media de un parámetro, comparar datos de diferentes categorías, etc.) y visualizar los resultados del análisis (gráficos de líneas, de barras, de cotizaciones, histogramas, etc.)

Muchas organizaciones utilizan las métricas reactivamente, es decir para conocer el estado actual de un asunto y reaccionar.

Un ejemplo: Trazamos el tiempo estimado hasta el final de un proyecto contra lo planificado. El estado actual está demostrado en el siguiente gráfico

Los datos demuestran que el proyecto terminará con más de un mes de retraso. Para terminar a tiempo se toma la decisión de no hacer algunas tareas de Testing.

Los datos que se recogen habitualmente ayudan a identificar que el tiempo hasta el final del proyecto no es suficiente para realizar todas las tareas. Sin embargo, estos datos no son suficientes para estimar el impacto de la reducción del tiempo y el esfuerzo de Testing (para resolver el problema de calendario) sobre la calidad del producto final.

Gestión Cuantitativa

La Gestión cuantitativa utiliza los datos de forma proactiva, para predecir el rendimiento en el futuro y para pronosticar el efecto de posibles cambios en un proceso. Para conseguirlo se aplican tres conceptos:

• Vinculación a las necesidades del negocio y las expectativas de los clientes.
• Conocimiento estadístico de la variación del rendimiento del proceso.
• Uso de modelos predictivos que ayudan a estimar más precisamente el rendimiento del proceso en función de los factores vitales que determinan este rendimiento.

Necesidades del negocio y expectativas de los clientes

El propósito principal de la gestión cuantitativa es de dar soporte a la resolución de problemas complejos, dependientes de distintos factores, y a la toma de decisiones críticamente importantes para el negocio y los clientes de la empresa. Por lo tanto las áreas en las que más a menudo se aplican las prácticas de gestión cuantitativa son las que están vinculadas a las necesidades de las empresas de:

• Desarrollar proyectos, productos y servicios de forma rentable
• Satisfacer a los clientes con productos y servicios con buen nivel de calidad.

En las empresas de desarrollo de software y servicios TI normalmente estas áreas son Testing, Peer review, Estimación, Gestión de proveedores.

Variación del rendimiento de un proceso

El rendimiento de un proceso es el conjunto de los resultados obtenidos de las distintas ejecuciones del mismo.

La variación es inherente a cualquier actividad.

Ejemplos:

• El recorrido de casa al trabajo es el mismo; sin embargo, el tiempo que tardamos cada día en hacerlo varía. Depende de la hora a la que salimos de casa, el número de semáforos rojos en que nos paramos, el tráfico en la carretera a esta hora, etc.
• El informe que preparamos mensualmente es el mismo, pero el tiempo que tardamos en hacerlo cada mes varía. Depende del número y la complejidad de los asuntos que tratamos en el informe, los destinatarios del informe, el número de interrupciones que nos hacen dejar y retomar la tarea, etc.

La variación del rendimiento de un proceso se puede presentar a través de diferentes técnicas descriptivas: gráfico de control (incluyendo la media y los límites naturales de control), histograma, gráfico de cotización, etc. En el modelo CMMI la caracterización del rendimiento de un proceso se llama Línea base de rendimiento (Process Performance Baseline).

Ejemplo: El rendimiento del proceso de Testing se puede presentar a través del número de defectos encontrados por el equipo de Testing, el número de incidencias identificadas por los clientes, el coste de corrección de un defecto.

Los siguientes gráficos caracterizan la variación del rendimiento del proceso:

Usamos los límites naturales de control de la variación del rendimiento de un proceso
para conocer hasta qué nivel el proceso cumple con las expectativas establecidas
por la empresa y los clientes.

Modelos predictivos

Los modelos predictivos proporcionan un conocimiento más preciso de la relación entre el rendimiento de un proceso y los factores vitales que lo determinan.

En el modelo CMMI la relación entre los atributos medibles de uno o más procesos que se utiliza para predecir el rendimiento futuro se llama Modelo de rendimiento de proceso (Process Performance Model).

Por ejemplo, los factores vitales que determinan los resultados del proceso de Testing son la tecnología, el tamaño del proyecto, el número de defectos encontrados en las actividades de Testing antes de la entrega al cliente y la experiencia del equipo de Testing.

El modelo de rendimiento tendría la siguiente forma:

Usamos los modelos de rendimiento para predecir los resultados futuros de un proceso.

Estos resultados se comparan:

• Con los límites naturales de la variación del rendimiento del proceso.
• Con las expectativas de la empresa y de los clientes establecidos para el proyecto. 

Si alguno de estos límites se excede, se busca la solución adecuada variando los factores vitales para el rendimiento del proceso.

Lógicamente, para conocer estadísticamente la variación del rendimiento de un proceso  y para crear modelos predictivos es necesario tener y analizar suficientes datos históricos de distintos proyectos.

Tus apuntes prácticos

• Medición y Análisis te ayuda a conocer el estado de tu proyecto, el nivel de cumplimiento de unos objetivos determinados (de proyecto, de calidad, de satisfacción de clientes, de empresa) y tomar acciones adecuadas. Un resumen puedes encontrar en Tu sistema de medición y análisis resumido en 1 hoja.
• La gestión cuantitativa te ayuda a conocer los factores vitales que determinan el rendimiento de un proceso. Manejando estos factores dinámicamente en el curso de un proyecto o servicio puedes optimizar los resultados del proceso para que cumplan con los objetivos de tu empresa y las expectativas de tus clientes.
• En ambos casos necesitas datos. Por lo tanto, a la hora de definir las métricas te convendría pensar en adelante para poder aprovechar una mayor parte de los datos recogidos.

P.S. El post Las ventajas de la gestión cuantitativa que cada director debe conocer te aportará más ideas sobre cómo aplicar los conceptos de la gestión cunatitativa en tu organización.
La formula de la "Alta Madurez" te explica los pasos que se deben dar para implantar los niveles altos de CMMI, ML4&5.