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En un proyecto reciente para monitorear bombas centrífugas, mi equipo entregó un modelo predictivo funcional, entrenado y desplegado. Lo validamos con datos históricos, hicimos pruebas… y luego llegó el cliente con esta frase:
“Pero yo esperaba que esto funcionara también con los datos de temperatura ambiente y humedad”.
Ahí entendí lo que muchos ignoran: sin criterios de aceptación claros, el “producto listo” es un espejismo.
Desde entonces usamos una simple práctica:
🎯 Para cada entrega, definimos con el cliente:
Qué debe poder hacer el producto
Qué datos se incluyen (y cuáles no)
Cómo sabremos que cumple su propósito
Esto se acompaña de un canvas visual de alcance que se revisa en cada hito del proyecto.