Creando una planificación mínima viable

Creando una planificación mínima viable

Para evitar el descontrol y la insatisfacción comentada en mi anterior post he tomado decisiones. La primera es aplicar «accountability» a mis proyectos/objetivos. Hablar de ello en el blog para que sepáis cómo me va y obligarme a mantener una disciplina en cuanto a su ejecución y su evaluación.

La segunda es realizar una planificación natural para aquellos de mayor complejidad. La usaré para obtener una preparación mínima viable para mi proyecto formativo. Me ayudará a no caer en las mismas trampas y a convertir las intenciones en resultados bien definidos,  en actividad realizable.

El artículo es un ejemplo práctico de cómo realizar una planificación natural.

¿Por qué usar la planificación natural?

Para desgranar la complejidad de los proyectos.

 Un proceso formativo como el que propongo tiene implicaciones más allá de las evidentes, empezando por su propósito. Descubrir todos los matices de lo que persigo ya es un proyecto en sí mismo.

El propósito es clave. Es una referencia determinante en los pasos posteriores del proceso.

Me ayudará a definir los límites del proyecto. «Reciclarme como profesional» no es ni un hito ni un proyecto. Es uno de esos indefinidos y débiles propósitos de año nuevo que en febrero ya han caído en el olvido.

Definir que debe suceder para calificar el proyecto como éxito fija unos indicadores que actúan como coordenadas de la línea de meta. Responden a la pregunta ¿Como sabré que ya he llegado?

Como realizar una planificación natural

Me da una idea más aproximada de a lo que me enfrento. Ponerlo todo sobre la mesa a través de una lluvia de ideas y/o mapa mental visualiza la magnitud real de lo que tengo entre manos.

Disponer de un mapa completo de la actividad me ayudará a trazar una línea entre lo que haré y lo que dejo fuera. No todo tiene cabida, restringir el ámbito del proyecto es una exigencia.

Definir la actividad en ideas y metas a alcanzar me facilitará elegir el primer paso a dar en forma de proyecto o acción. Me ayudará a ponerme en marcha.

Propósito. ¿De qué va esto?

«Reciclarme como profesional» puede significar desde renovar mis skills técnicos hasta mjorar mi inteligencia emocional. Demasiado inconcreto. Hay que concretar y para ello una buena manera es empezar definiendo lo que no va fino:

«Programar, desarrollar software, es mi vehículo para crear, para construir, para contribuir. Hace tiempo mis prioridades cambiaron y mi atención se centró más en cultivar habilidades relacionadas con la gestión de las emociones o la eficacia personal que en los conocimientos y prácticas vinculadas con ser un «fine code artist». El vínculo con esta área de responsabilidad se ha ido diluyendo. «

En base a esta definición me doy cuenta que lo que quiero es reforzar el vínculo con la creación de software como área de responsabilidad. Recuperar el interés y la emoción que sentía al introducirme en una nueva área de conocimiento o crear una pieza de código que solucionará un problema.

Por otro lado me preocupa estancarme como profesional debido a la falta de actualización de mis conocimientos técnicos. Quiero dominar prácticas y recursos que se utilizan en empresas de mi sector.

Al mismo tiempo quiero ampliar conocimientos sobre tecnologías que serán determinantes y que se empiezan a generalizar (Blockchain y machine learning).

Le daré una vuelta más para condensarlo en un párrafo:

«Reforzar mi vínculo con mi faceta de creador de software a través de la actualización de conocimientos técnicos de uso frecuente en el desarrollo de software comercial y la ampliación de mi perspectiva a través de nuevas tecnologías como el machine learning y blockchain»

Suena muy grandilocuente pero ya veréis como va perdiendo el aura a medida que avanzamos hacia la definición de la actividad en forma de acciones.

¿Que debe suceder para considerarlo un éxito?

Debo haber creado y completado una lista de control de técnicas y recursos para  aprender o profundizar sobre su uso. La lista de control enumerará los recursos y que tengo que ser capaz de hacer con su uso.

Para cada uno de los puntos implementaré uno o varios proyectos de ejemplo para llevar el conocimiento a la práctica.

Debo dominar los conceptos clave básicos de una nueva área sobre la que haya decidido aprender para realizar formaciones en plataformas como Coursera con una base.

Tomando decisiones sobre la marcha

En este punto ya he tomado una serie decisiones determinantes para el proyecto:

La primera es el tema de la lista de control y una serie de proyectos breves para practicar. De momento descarto participar bootcamps y comunidades de aprendizaje.

En segundo lugar se tratará de una lista de control breve. Una vez finalizada volveré a plantearme qué nuevos aspectos puedo trabajar en una nueva lista iniciando otra iteración.

Profundizaré en la creación de software comercial con tecnología .NET de Microsoft.La nueva área de conocimiento será el machine learning.

A medida que se definió el proyecto comienzan a encajar piezas, parece que haya algo que se cocina en el subconsciente que clarifica los caminos debo tomar.

Mapa mental. Desplegar la actividad

Gracias a la forma como se ha definido propósito y las líneas fijadas para definir el resultado exitoso, el proyecto ha quedado muy bien acotado.

Sumado a que lo que busco es pasar a la acción lo antes posible y que ya he definido las áreas principales de mi aventura, el mapa mental resultante es bastante limitado:

Clic para ampliar

Un lado del mapa se dedica a la parte más práctica del asunto, experimentar con conocimientos de uso habitual, la otra la dedicada a nuevas áreas de conocimiento.

No es un gráfico cerrado. En próximos ciclos puede ser modificado y ampliado por ambos lados.

Convertir ideas en proyectos

He elegido empezar a trabajar en tres ámbitos: Configurar el entorno de programación en mi equipo, confeccionar mi primera lista de control y encontrar fuentes de conocimiento sobre IA y machine learning. Pongo en marcha los siguientes proyectos:

  1. Configurar mi equipo de trabajo. Instalar y configurar Visual Studio en mi equipo doméstico, enlazarlo a mi cuenta de GitHub…
  2. Buscar y leer un libro introductorio y generalista en el mundo del machine learning para obtener una visión general.
  3. Confeccionar una lista de control con tres puntos, detallando las características a dominar y proyectos a realizar del primero

Confieso que hace meses que estoy leyendo sobre IA y manejando listas de libros. Antes de escribir el post ya me había decidido por un libro sobre el tema: Machine Learning for absolute begginers.

Cierro el post con una sensación positiva. Al esforzarme para definir y delimitar el proyecto obtengo claridad.

Me ha resultado muy sencillo definir las primeras acciones, han surgido de forma natural. Por no hablar de cómo se ha desvanecido mi miedo a hacerme expectativas irreales, todo lo que ha surgido me parece alcanzable y el hecho de trabajar con una lista de control ampliable me permitirá escalar el proyecto.

Photo by Sergey Zolkin on Unsplash

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