Parte de un memo que Alexandr Wang, CEO de Scale AI, envió al equipo de Scale AI en 2019
Compresión de información: ¿por qué salen mal las cosas?
1. ¿Qué es la compresión de información?
- Es el proceso de transmitir situaciones complejas del mundo real en lenguaje simple o imágenes para que las personas puedan entenderlas.
- Pero en este proceso se pierde la mayor parte de los matices y del contexto importante.
2. ¿Por qué la compresión de información genera problemas?
- En el proceso de compresión inevitablemente hay pérdida de información, y como resultado se transmite un mensaje distorsionado.
- La otra persona termina formándose en la cabeza una imagen alejada de la situación real y, al intentar resolver el problema sobre esa base, obtiene resultados equivocados.
- La causa raíz de la mayoría de los fallos de comunicación y de la ineficiencia dentro de las organizaciones está en esta limitación de la compresión de información.
3. Relación entre el tamaño de la organización y la compresión de información
- En una startup pequeña (menos de 5 personas), todos comparten el contexto y tienen conocimientos previos (
prior) similares, por lo que es posible comunicarse suficientemente solo con información comprimida. - A medida que la organización crece, aparecen muros entre departamentos (silos) y se debilitan el contexto compartido y los conocimientos previos, por lo que aumentan los efectos secundarios de la compresión de información.
- Como resultado, aumentan los traspasos innecesarios, los malentendidos y los entregables ineficientes.
4. Casos representativos del problema de la compresión de información
- Requerimientos del cliente: el cliente transmite su problema de forma comprimida, pero eso casi nunca coincide con lo que realmente quiere.
- Solicitudes de no desarrolladores a desarrolladores: cuando una persona no técnica le pide algo a un desarrollador, la dificultad real y el contexto no se transmiten, y terminan saliendo resultados equivocados.
- Soluciones no relacionadas con el problema real: en apariencia parecen resolver el problema, pero el resultado no produce una mejora real.
5. Soluciones al problema de la compresión de información
- Minimizar los traspasos y tener experiencia directa: lo mejor es experimentar el problema de primera mano y reducir al mínimo los traspasos.
(Ej.:dogfooding, experimentar directamente distintos roles) - Cultura organizacional fuerte: hay que compartir dentro de la organización los conocimientos previos (
prior) y el contexto. - Minimizar la distancia entre el cliente y el código: el problema del cliente y el desarrollo real deben estar estrechamente conectados.
- Curiosidad y preguntas adicionales: quien resuelve el problema debe hacer preguntas constantemente e intentar comprender el contexto.
- Contratar talento proveniente del cliente: si en el equipo hay personas que conocen bien el problema real, se reduce la pérdida de contexto.
6. Resumen clave
- La compresión de información es inevitable, pero siempre es imperfecta.
- Cuanto más crece la organización, mayores son los efectos secundarios de la compresión de información.
- La mejor solución es una estructura y una cultura organizacional que no dependan de la “compresión”, además de la experiencia directa.
7 comentarios
Es una idea obvia e importante, pero en la práctica es bastante difícil llevarla a cabo y requiere mucha atención. Creo que los colegas brillantes que me rodeaban tenían una gran capacidad para descomprimir bien la información condensada.
¡Muchas gracias por sus palabras!
De hecho, bastantes desarrolladores también querrán ver y entender el problema directamente siempre que sea posible.
> Curiosidad y preguntas adicionales: quien resuelve el problema debe hacer preguntas de forma constante e intentar entender el contexto.
Creo que esta parte es la más importante.
Porque la actitud de intentar acercarse a la esencia de las cosas se convierte en la motivación para construir otras soluciones, como minimizar al máximo los handoffs, una cultura organizacional fuerte y reducir la distancia entre el cliente y el código.
Hasta hace poco me enfocaba solo en implementar los requisitos que me daban, pero después de terminar el desarrollo muchas veces sentía que el impacto real era mínimo. Últimamente, antes de discutir los requisitos, pregunto con insistencia "por qué es necesario", y creo que en ese proceso van surgiendo soluciones más cercanas a la respuesta correcta.
Sí, parece que cuanto más profundizas en cuál es el objetivo y por qué hay que hacerlo, más clara se vuelve la solución.
¡Gracias por la buena traducción!
¡Gracias por leer el artículo con tanta buena disposición!