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Refinamento de backlog
Ao enfrentar desafios significativos na gestão de três produtos de plataforma de dados, todo o time de engenharia ainda estava em curva de aprendizagem com a arquitetura AWS.
Analisando a maturidade do time, profissionais se depararam com:
• Backlog inexistente ou incompleto
• Dependência de planilhas de controle
• Sobrecarga de Product Managers
• Alto custo de planejamento (roadmap, releases e backlog)
• Detalhamento inicial de features, realizado por Product Managers. Utilizando a StackSpot, se inicia o processo de detalhamento das features de forma precisa, definindo claramente as necessidades, o público-alvo e os resultados esperados para cada uma delas.
• Refinamento e distribuição das tarefas: a plataforma facilita a distribuição das tarefas, onde cada pessoa engenheira de dados, apoiada pela StackSpot, é encarregada de refinar as features em histórias da pessoa usuária bem detalhadas. Esse processo assegura a consideração de todos os aspectos técnicos e de negócios.
1. Quick Command com templates de user story
Esses templates ajudam as user stories a seguirem um formato consistente, facilitando a compreensão e a implementação por parte da equipe de desenvolvimento. Para a criação de um template, é preciso que PMs escolham de acordo com a metodologia mais adequada ao seu contexto.
2. Quick Command para definir critérios de aceitação claros
Além de orientar o desenvolvimento, os critérios de aceitação desempenham um papel crucial em assegurar diversos aspectos que contribuem para a qualidade final do produto, incluindo a conformidade com requisitos funcionais, usabilidade, performance e segurança.
Atualmente, esse processo já conta com um Agente de AI: o PM_BacklogBooster, que é uma ferramenta poderosa para auxiliar equipes de desenvolvimento a organizar, priorizar e detalhar suas tarefas e histórias de usuário. Com ele, é possível garantir que o backlog esteja sempre atualizado e alinhado com os objetivos do projeto.
A hipótese foi validada em duas squads onde o time já atuava como SMEs/Delivery Manager em Professional Services.
Com o resultado em mãos, o time começou um processo de Consulting Propositiva, analisando equipes com Cycle Time alto (principalmente em tempo de refinamento), e então diversas outras jornadas de melhoria se iniciaram utilizando o mesmo framework de trabalho.
Ao usar a StackSpot AI para esse processo, foi possível ter o backlog centralizado sistemicamente com visibilidade e transparência. Além disso, Product Managers passaram a ter atuação mais tática e estratégica.
Redução de
no tempo médio de refinamento de cada user story
Aumento de
na média de histórias entregues por mês do time.
Melhora de
na qualidade da escrita de cada história.
Para avaliar a qualidade de uma user story, foram considerados os seguintes critérios:
• Critério de aceite: define claramente o que é necessário para que a história seja considerada concluída.
• Contagem de BCP (para Histórias Funcionais): avalia a complexidade e o esforço necessário para implementar a história.
• Descrição: fornece um resumo claro e conciso do que a história envolve.
• Duração estimada: uma estimativa de quanto tempo a equipe acredita que levará para completar a história.
• Pontuação: uma avaliação geral da história, considerando todos os critérios acima.
O tempo para a execução dessas tarefas foi reduzido, e com essa economia de tempo, profissionais passaram a focar em atividades de desenvolvimento que geram mais valor ao negócio.
Com esse cenário, era preciso trazer mais eficiência para o processo. Para isso, o time decidiu utilizar a StackSpot AI para refinamento de backlog e otimização de histórias de usuários, já que a ferramenta possibilita automações, reúso de componentes, redução de erros e maior escalabilidade dos processos de desenvolvimento.
A partir disso, foram identificadas diversas vantagens do uso da StackSpot AI:
• Eficiência no processo de desenvolvimento: uma única ferramenta de ponta a ponta do processo, deixando o time de desenvolvimento mais eficiente e confortável.
• Qualidade nas entregas: melhoria na qualidade das entregas devido a maior clareza técnica.
• Metodologia de fatiamento: na StackSpot, é possível usar a metodologia mais adequada para cada contexto devido à hipercontextualização.
Cobertura dos testes unitários
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