Què hem de saber abans de començar?

• Un patró, en aquest context, és una pràctica o decisió que apareix repetidament associada a bons resultats en diferents projectes; un antipatró és el contrari: una pràctica que apareix repetidament associada a problemes.
• Detectar aquests patrons manualment exigeix comparar desenes de documents de revisió, cosa que a la pràctica rarament es fa de forma sistemàtica pel temps que requereix.
• La IA pot analitzar un històric complet de revisions després de l’acció o d’anàlisis retrospectius, i assenyalar quines decisions, condicions o comportaments es repeteixen al costat de bons o mals resultats.
• Aquesta anàlisi a escala no substitueix el valor de cada sessió individual de revisió —que continua sent el moment de reflexió de l’equip— sinó que hi afegeix una capa addicional d’aprenentatge que abans era pràcticament inabastable.

Com fer-ho a la pràctica

• Abans de buscar patrons a escala, assegura’t que les revisions individuals (revisions després de l’acció i retrospectives) mantenen la seva qualitat i la seva honestedat: els patrons que es detectin seran tan bons com la matèria primera de què parteixen.
• Comença per acotar l’anàlisi a un tipus concret de projecte o de problema, en lloc d’intentar creuar tot l’històric de l’organització de cop.
• Comparteix els patrons i antipatrons detectats amb els equips que inicien nous projectes semblants, connectant aquesta anàlisi amb la revisió de lliçons apreses abans de començar (vista al Bloc III).
• Revisa periòdicament si els patrons detectats continuen sent vàlids: les condicions de l’organització canvien, i un patró útil fa dos anys pot haver deixat de ser-ho.

Errors freqüents i consells

• Confiar en patrons detectats a partir de revisions individuals de baixa qualitat o poc honestes, generant conclusions errònies a més escala.
• Presentar els patrons detectats com a regles absolutes, sense context, en lloc de com a tendències que convé interpretar amb criteri.
• Fer l’anàlisi a escala una sola vegada i no repetir-la, perdent l’oportunitat de detectar com evolucionen els patrons amb el temps.

Consell: els antipatrons —el que sistemàticament surt malament— solen aportar més valor que els patrons d’èxit, perquè assenyalen riscos evitables de forma molt concreta.

Per seguir llegint

Detectar patrons i antipatrons a escala aprofita el coneixement que ja es genera en revisions formals. Però bona part del coneixement d’una organització es comparteix de forma molt més informal, entre persones. La següent píndola tracta de les comunitats de pràctica amplificades.

Cas relacionat: El cas de detectar antipatrons a escala en un històric de projectes, inclòs en aquest àmbit, desenvolupa amb detall exactament aquesta idea aplicada a un cas real.