Project Management con Spec Driven Development

Framework de priorización: (Alcance × Impacto × Confianza) ÷ Esfuerzo. Puntúa features con números, no con opiniones.

Algoritmo de priorización creado en Intercom. Cada feature recibe un puntaje: Reach (cuántos usuarios toca por periodo), Impact (cuánto mueve la métrica, 0.25–3), Confidence (qué tan segura es la estimación, 50–100%) y Effort (persona-meses). El número resultante ordena el backlog y elimina los debates de opinión.

Costo de Retraso ÷ Duración. Prioriza primero el trabajo que más valor pierde por cada semana de espera.

Algoritmo de priorización de SAFe: divide el Cost of Delay (valor de negocio + urgencia + reducción de riesgo) entre la duración estimada del trabajo. Favorece trabajos cortos de alto valor: entregan antes y desbloquean capacidad.

Dinero que pierdes por cada semana que una feature no está en producción.

Cuantifica en moneda el costo de no entregar: ingreso incremental no capturado, multas regulatorias o clientes que se van a la competencia. Traduce la priorización al idioma de los stakeholders: dinero por semana.

Clasifica features según la reacción del usuario: básicas (esperadas), de rendimiento y deleitadoras.

Modelo del profesor Noriaki Kano: las features básicas no generan satisfacción pero su ausencia indigna (no son negociables); las de rendimiento satisfacen proporcionalmente; las deleitadoras sorprenden. Sirve para no invertir en deleitar cuando lo básico aún falla.

Matriz de responsabilidades: quién ejecuta (R), quién responde por el resultado (A), a quién se consulta (C) y a quién se informa (I).

Matriz que cruza tareas con personas y asigna uno de cuatro roles. La regla de oro: una sola A por tarea — si dos personas 'responden' por lo mismo, nadie responde. Elimina la ambigüedad de '¿quién tenía que hacer esto?'.

Documento corto que registra una decisión técnica: contexto, opciones evaluadas, decisión y consecuencias.

Registro inmutable de una decisión de arquitectura. Responde a '¿por qué esto es así?' meses después, cuando ya nadie recuerda el contexto. Vive versionado en el repositorio junto al código que afecta.

Propuesta escrita que se circula al equipo para recibir feedback antes de tomar una decisión.

Documento de propuesta abierto a comentarios durante un periodo definido. Obliga a pensar por escrito y a recoger objeciones antes de comprometer recursos, en lugar de decidir en una reunión sin registro.

Checklist que una historia debe cumplir ANTES de entrar al sprint: criterios claros, dependencias resueltas, estimada.

Contrato de entrada al sprint: si una historia no cumple la checklist (criterios de aceptación, diseño aprobado, dependencias identificadas), no entra. Evita que el equipo arranque trabajo ambiguo que luego se bloquea.

Checklist que define cuándo un trabajo está realmente TERMINADO: probado, documentado, desplegado.

Contrato de salida: 'terminado' no es 'el código compila', es código revisado, con tests, documentado y en producción. Sin DoD explícita, cada quien tiene su propia definición de terminado y la deuda se acumula.

Método de Amazon: escribir el comunicado de prensa y las preguntas frecuentes del producto ANTES de construirlo.

Técnica 'working backwards' de Amazon: si no puedes escribir un press release convincente del producto terminado, no lo construyas. Las FAQ externas anticipan dudas de clientes; las internas, objeciones del equipo (costos, riesgos, dependencias).

Árbol que conecta un outcome de negocio con oportunidades detectadas, soluciones candidatas y experimentos.

Herramienta de Teresa Torres para discovery continuo: la raíz es el outcome (métrica a mover), las ramas son oportunidades (problemas/necesidades detectadas en investigación), las hojas son soluciones y experimentos. Evita saltar de 'idea' a 'backlog' sin evidencia.

Documento que define QUÉ se construye, para quién y con qué criterios de aceptación, antes de escribir código.

Contrato escrito y versionado entre negocio y ejecución. Una spec congelada elimina la 'bomba de ambigüedad': los detalles que cada quien interpretó distinto y que explotan en la demo.

Lista priorizada de todo el trabajo pendiente de un producto: features, bugs, deuda técnica.

Inventario único y ordenado del trabajo futuro. Su valor depende del orden: un backlog sin priorización paramétrica es una lista de deseos donde gana el que grita más fuerte.

Ciclo corto de trabajo (1–4 semanas) con objetivo y entregables definidos al inicio.

Unidad de planificación de Scrum: el equipo se compromete a un conjunto de trabajo, lo entrega y revisa al final. El ritmo fijo hace medible el throughput del equipo.

Versión mínima del producto que permite validar la hipótesis de negocio con usuarios reales.

No es 'el producto barato': es el experimento más pequeño que prueba si alguien quiere/paga por la solución. Su métrica de éxito es aprendizaje validado, no ingresos.

Momento en que el producto satisface una demanda real: los usuarios lo adoptan, vuelven y lo recomiendan.

Fase del ciclo de vida donde la pregunta cambia de '¿alguien quiere esto?' a '¿cómo escalo esto?'. Las decisiones de arquitectura, equipo y proceso correctas son distintas antes y después del PMF.

Revisión trimestral donde se presentan y defienden resultados, métricas y plan ante stakeholders.

Ritual ejecutivo: el PM presenta qué se entregó, qué movieron las métricas y qué se hará el próximo trimestre — con datos defendibles, no narrativa. Es el examen final de la operación del producto.

Contrato que permite a dos sistemas intercambiar datos de forma programática, sin interfaz gráfica.

Conjunto de endpoints documentados que un sistema expone para que otros lo consulten u operen. Para un PM técnico: la diferencia entre pedir un reporte y automatizarlo.

Interfaz de texto para operar programas desde la terminal, sin ventanas ni botones.

Forma de trabajar componible y automatizable: cada comando puede encadenarse con otros (pipes) y guardarse como script. Lo que en la GUI son 40 clics repetidos, en CLI es una línea reutilizable.

URL que recibe una notificación HTTP automática cuando ocurre un evento en otro sistema.

Mecanismo push: en lugar de preguntar cada minuto '¿pasó algo?' (polling), el sistema origen avisa al instante a tu URL cuando pasa el evento. Es la base de las automatizaciones con n8n.

Pipeline que extrae datos de una fuente, los transforma (limpia, cruza) y los carga en un destino.

Patrón universal de los flujos de datos: scrapear precios (extract), normalizarlos en una tabla (transform) y guardarlos en Sheets o BigQuery (load). Todo dashboard serio tiene un ETL detrás.

Extracción automatizada de datos de páginas web mediante código.

Técnica para convertir páginas HTML en datos estructurados (tablas, CSV). Debe respetar robots.txt y términos de servicio del sitio; la versión ética monitorea datos públicos a ritmo razonable.

La IA responde citando tus documentos fuente en lugar de inventar desde su memoria.

Arquitectura donde el modelo primero recupera fragmentos relevantes de una base documental y luego genera la respuesta anclada a esas fuentes. Es lo que hace NotebookLM: si no está en tus fuentes, no lo afirma.

% de promotores menos % de detractores en la pregunta '¿qué tan probable es que nos recomiendes?' (0–10).

Métrica de lealtad: 9–10 promotores, 7–8 pasivos, 0–6 detractores. El puntaje (−100 a +100) importa menos que la tendencia y los comentarios cualitativos que la acompañan.

Cantidad de ítems de trabajo terminados por unidad de tiempo (ej. historias por semana).

Métrica de flujo: cuánto entrega el equipo de verdad, medido en unidades terminadas, no en horas trabajadas. Junto con Lead Time, permite pronosticar entregas sin estimaciones de poker.

Tiempo desde que se solicita un trabajo hasta que se entrega en producción.

Métrica de flujo que mide la experiencia del cliente interno: 'pedí esto hace 6 semanas'. Reducir lead time suele valer más que aumentar la velocidad bruta del equipo.

Empaqueta una aplicación con todas sus dependencias para que corra igual en cualquier máquina.

Tecnología de contenedores: define el entorno completo (sistema, librerías, configuración) en un archivo reproducible. Es lo que permite levantar n8n self-hosted con un solo comando: docker compose up.

Protocolo para autorizar a una app a acceder a tus datos en otro servicio sin compartir tu contraseña.

Estándar de autorización delegada: en vez de dar tu contraseña de Google a n8n, le otorgas un token con permisos limitados y revocables. Es el paso de configuración que más automatizaciones bloquea.

Lenguaje de texto para generar diagramas (flujo, secuencia, estados) a partir de código versionable.

Sintaxis tipo 'graph TD; A-->B' que GitHub, Notion y otros renderizan como diagrama. Al ser texto, los diagramas viven en el repositorio, se versionan y se revisan en PRs como cualquier código.

Interfaz visual de una aplicación: ventanas, botones e íconos que permiten operar sin escribir comandos.

Capa de interacción visual sobre un sistema o aplicación. Para un PM técnico, la GUI es lo que los usuarios ven; el CLI es lo que el PM aprende para automatizar sin depender de esa capa visual. Lo que en CLI es una línea reutilizable, en GUI son 40 clics repetidos.

Marco de agilidad a escala para coordinar múltiples equipos ágiles en un mismo programa de producto.

Framework que organiza equipos ágiles en 'trenes de entrega' (ARTs) con cadencia sincronizada de Program Increments (PIs). Introduce WSJF como método de priorización y una jerarquía Epic → Feature → Story para alinear estrategia con ejecución en organizaciones grandes.

Modelo donde discovery (investigar qué construir) y delivery (construirlo) corren en paralelo, sin detener el equipo.

Patrón de Teresa Torres y Marty Cagan: el track de discovery valida hipótesis continuamente (entrevistas, prototipos, experimentos) mientras el track de delivery implementa lo ya validado. El backlog alimentado por discovery es el contrato entre ambas pistas.

Las cuatro operaciones básicas sobre datos, mapeadas a HTTP: POST, GET, PUT/PATCH, DELETE.

Conjunto canónico de operaciones que cualquier sistema de datos implementa. En REST API: POST (Create), GET (Read), PUT o PATCH (Update), DELETE (Delete). Un endpoint que no cubre estas cuatro operaciones suele indicar un diseño incompleto o una decisión deliberada a documentar.

Formato de texto ligero para intercambiar datos entre sistemas: pares clave-valor anidados y arrays.

El lenguaje franca de las APIs REST. Más legible que XML, parseable en cualquier lenguaje moderno. Un PM técnico lo lee para inspeccionar respuestas de API, detectar campos relevantes y verificar que la integración entrega los datos correctos sin necesidad de ejecutar código.

Formato de configuración legible por humanos que usa sangría en lugar de llaves o etiquetas.

Estándar para archivos de configuración (Docker Compose, GitHub Actions, n8n workflows exportados). La sangría es sintácticamente significativa: un espacio de más rompe el archivo sin un mensaje de error claro. Aprenderlo es aprender a leer el '¿qué hace este flujo?' sin ejecutarlo.

Modelo donde el software se entrega por internet con suscripción, sin instalar nada localmente.

Modelo opuesto al software instalado: el proveedor gestiona infraestructura, seguridad y actualizaciones. Para el PM, implica decisiones sobre multi-tenancy, SLAs contractuales y modelos de precios por uso, por asiento o por uso mixto.

Plataforma de servicios cloud de Google: cómputo, almacenamiento, datos y ML administrados.

Suite de infraestructura cloud de Google. Para PMs técnicos: BigQuery (análisis de datos a escala), Cloud Run (serverless containerizado), Compute Engine (VMs), y la integración nativa con toda la suite de Google Workspace. Alternativa a AWS para quienes ya operan en el ecosistema Google.

Data warehouse serverless de Google Cloud para consultar tablas con millones de filas en segundos mediante SQL.

Base de datos analítica serverless: sin servidores que administrar, pago por bytes consultados. Incluye 10 GB de almacenamiento gratuito y 1 TB de consultas al mes en el Free Tier. Es la capa de datos detrás de los dashboards de Looker Studio cuando los datos superan lo que Sheets puede manejar.

Protocolo web cifrado con TLS que garantiza que los datos viajan encriptados entre cliente y servidor.

HTTP con capa de cifrado TLS/SSL. Sin HTTPS, las credenciales y datos viajan en texto plano, interceptables en la red. Para un PM técnico: si tu herramienta self-hosted (n8n, Metabase) no expone HTTPS, no la pongas a internet — es una vulnerabilidad crítica.

Protocolo para conectarse de forma cifrada a una máquina remota y ejecutar comandos.

Estándar de acceso remoto seguro: reemplaza a Telnet (texto plano) con cifrado de extremo a extremo. La autenticación por par de llaves (privada/pública) es más segura que contraseña y no puede ser interceptada. Necesario para administrar VMs en GCP, Oracle Cloud o cualquier servidor Linux.

Plataforma open-source de automatización de flujos, self-hosteable o en cloud, con interfaz visual de nodos.

Alternativa a Zapier/Make con ventaja clave: código fuente abierto, instalable en tu propia VM con Docker. Conecta 400+ servicios mediante nodos visuales y permite ejecutar código JavaScript o Python dentro del flujo. En self-hosted: sin límite de operaciones mensuales.

Planificador de tareas de Unix que ejecuta comandos automáticamente según una expresión de tiempo.

Daemon del sistema que lee una 'crontab' con expresiones de 5 campos (min hora día mes día-semana). '0 8 * * 1' = cada lunes a las 8 am. Base de toda automatización periódica en servidores Linux: desde backups hasta reportes semanales enviados por script.

Evento que inicia automáticamente un flujo de trabajo: un formulario enviado, un webhook recibido, una hora del día.

En automatización, el nodo inicial de todo flujo: define cuándo y por qué corre. Los triggers pueden ser temporales (cron), reactivos (webhook/evento externo) o manuales. Elegir el trigger correcto determina si la automatización es pull (pregunta periódicamente) o push (reacciona al instante).

Código o estructura plantilla estándar que se reutiliza en proyectos sin modificarse significativamente.

Base reproducible de un proyecto que incluye configuración, dependencias y estructura repetitivos. En el GitHub Spec Kit, el 'boilerplate de spec' es la sección de encabezado que toda especificación reutiliza: título, autor, fecha, estado, stakeholders.

Instantánea versionada de cambios en un repositorio Git, con mensaje, autor y hash único.

Unidad atómica de cambio en Git: guarda el estado del árbol de archivos en un momento dado con un identificador hash único, autor y mensaje que explica el porqué. La historia de commits es la memoria del proyecto; un buen mensaje de commit vale más que un comentario en el código.

Instrucción de texto enviada a un modelo de IA para obtener una respuesta específica.

El 'input' de un LLM: la calidad del output depende directamente de la calidad del prompt. Técnicas clave: chain-of-thought (razona paso a paso), few-shot (da ejemplos), system/user roles (define el contexto del modelo). La ingeniería de prompts es el nuevo skill del PM técnico para extraer valor de herramientas de IA.

Respuestas incorrectas pero presentadas con confianza por un modelo de IA.

Fallo característico de los LLMs: el modelo genera texto plausible pero factualmente erróneo porque optimiza por coherencia lingüística, no por veracidad. Mitigaciones: RAG (anclar respuestas a documentos), temperatura baja, verificación de fuentes. Riesgo crítico en decisiones médicas, legales o financieras.

Iniciativa de producto de gran alcance que agrupa múltiples historias y puede tomar varios sprints.

Nivel de planificación entre estrategia y historia de usuario: demasiado grande para un sprint, demasiado específica para el roadmap. Una épica suele tener un outcome medible ('reducir churn en 10%') y se descompone en features, que se descomponen en historias.

Modelo cloud donde el código corre sin gestionar servidores: solo pagas por las ejecuciones.

Paradigma donde el proveedor administra toda la infraestructura. El desarrollador despliega funciones (FaaS: Function as a Service). Ventaja clave: escala automáticamente a cero cuando no hay tráfico — no pagas por tiempo ocioso. Desventaja: cold starts y límites de tiempo de ejecución (máx. 15 min en AWS Lambda).

Métricas y eventos del comportamiento de un sistema o usuarios, recogidos y procesados en tiempo real.

Datos técnicos del producto en producción: errores, latencias, funnel de uso, retención por cohorte. Diferencia con analítica de negocio: la telemetría te dice 'el checkout está fallando un 3%' antes de que los usuarios reporten el bug. Looker Studio sobre BigQuery es un stack de telemetría para PMs sin equipo de datos.

Integración nativa de Looker Studio que conecta directamente una fuente de datos (Sheets, BigQuery, GA).

En Looker Studio, cada fuente de datos se conecta mediante un conector oficial (Google) o de comunidad. El conector define qué campos y métricas quedan disponibles en el panel. El conector de BigQuery permite visualizar millones de filas sin necesidad de exportar a Sheets primero.

Herramienta de visualización de datos de Google que genera dashboards interactivos con link compartible.

Plataforma de BI gratuita de Google: conecta Sheets, BigQuery, Analytics y 800+ fuentes, genera gráficos interactivos y produce un URL de panel que se actualiza en tiempo real. Reemplaza los reportes manuales en Excel para PMs que necesitan datos siempre frescos y compartibles sin adjuntar archivos.

IA de Google que responde preguntas citando exclusivamente los documentos fuente que tú cargas.

Herramienta de investigación con RAG nativo: cargas hasta 50 documentos (PDFs, Google Docs, URLs, YouTube) y el modelo solo responde con lo que hay ahí, citando la fuente específica. Elimina las alucinaciones al anclar cada respuesta a tu corpus. Ideal para sintetizar investigación de usuario o documentación técnica extensa.

Plataforma de scripting de Google para automatizar Sheets, Docs, Gmail y Calendar sin gestionar servidores.

JavaScript en la nube de Google, ejecutado en los servidores de Google con cero configuración. Accede a toda la suite de Workspace (SpreadsheetApp, GmailApp, CalendarApp, UrlFetchApp). Límite clave: 6 minutos máximo por ejecución — para procesos más largos, usar Cloud Run o n8n.

Métrica de satisfacción puntual (1–5 o 1–10) medida justo después de una interacción específica.

Encuesta transaccional: '¿qué tan satisfecho quedaste con esta experiencia?' Mide un momento, no la relación de largo plazo. Alta correlación con retención a corto plazo. Complementa NPS (lealtad de largo plazo) y CES (esfuerzo requerido al usuario).

Métrica que mide qué tan fácil fue para el usuario completar una tarea o resolver un problema.

Encuesta de una sola pregunta post-interacción: '¿cuánto esfuerzo pusiste para resolver tu caso?' (1–7). Predictor más fuerte de churn que NPS en productos de servicio: si el usuario tuvo que esforzarse mucho, no vuelve. Combinado con NPS y CSAT da una visión de 360° de la experiencia.

Formato XML que permite suscribirse a actualizaciones de sitios web sin visitarlos manualmente.

Estándar de distribución de contenido: el sitio publica un feed XML con las últimas entradas y cualquier lector RSS o herramienta de automatización lo consume en tiempo real. Base de los workflows de monitoring de noticias, cambios de precios y alertas de competencia con n8n.

Servidor virtual en la nube con CPU, RAM y disco configurables que funciona como una computadora independiente.

Instancia de cómputo aislada que corre sobre hardware físico compartido. En GCP: Compute Engine; en AWS: EC2; en Oracle: Ampere A1 (Free Tier permanente). Para un PM técnico: donde corres n8n self-hosted o herramientas que necesitan proceso continuo y no encajan en serverless.

Gestor de paquetes y entornos Python ultra-rápido escrito en Rust, reemplaza pip + venv.

Herramienta de Astral que instala dependencias Python 10-100× más rápido que pip. Gestiona versiones de Python, entornos virtuales y dependencias con un solo binario. Reemplaza el flujo manual de python -m venv + pip install + activate, reduciendo el setup de un script nuevo a dos comandos.

Registro DNS que apunta un subdominio a otro nombre de dominio en lugar de a una IP directamente.

Tipo de registro DNS: en lugar de 'app.miweb.com → 1.2.3.4', el CNAME dice 'app.miweb.com → mi-app.proveedor.com'. Permite que el proveedor cambie su IP sin que actualices tu DNS. Necesario para conectar Cloudflare Tunnel, dominios de hosting o certificados TLS de terceros.

Estándar internacional para representar fechas y horas sin ambigüedad: YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ.

Formato de fecha canónico que elimina la ambigüedad regional (01/02/03 = ¿día o mes primero?). Forma completa: 2025-12-31T23:59:59Z (UTC). Requerido en APIs, logs y bases de datos que necesitan ordenar fechas correctamente a través de zonas horarias.

Metodología donde la especificación escrita precede y guía todo el ciclo de desarrollo.

Filosofía del curso: escribir el '¿qué?' completo antes del '¿cómo?'. La spec actúa como contrato entre negocio y ejecución, checklist de QA y documentación del porqué de cada decisión. Reduce re-trabajo y ambigüedad: el 56% de los defectos de software se originan en requisitos mal definidos.

Visualización de Looker Studio que muestra un único KPI o número de forma prominente.

Componente de dashboard que destaca una métrica clave: el número grande, el semáforo o la barra de progreso. En un dashboard ejecutivo, los scorecards responden la pregunta '¿cómo vamos?' sin necesitar leer una tabla completa. Se combinan con gráficos de tendencia para dar contexto al número.