Precisa de ajuda para escolher o seu
treinamento ou tem alguma dúvida?

Atividade para priorização de Requisitos Cross-funcionais: Dentro-Fora do MVA

TAG:

Dentro-Fora é um jogo para crianças pequenas, bem simples, que consiste em primeiro desenhar um círculo grande no chão (tipicamente com um giz no pátio das escolas), depois posicionar as crianças em volta dele, e então, dar o comando “DENTRO” ou “FORA”, para que as crianças pulem (e aprendam o que é dentro e fora).

 

A atividade Dentro-Fora do MVA (Minimum Viable Architecture) é similar a atividade infantil, entretanto com o objetivo de explorar cada RCF (Requisitos Cross-funcional), decidindo se este deve estar dentro ou fora do círculo. A diferença é que o círculo representa a MVA, que somente cabe cinco cartões RCF. Desta forma, os participantes terão de priorizá-los.
Passo a Passo da atividade
  1. Escreve ou imprima os RCF mais relevantes para o MVA em post-its
  2. Desenhe um círculo de tamanha pequeno (que somente caiba cinco cartões de RCF)
  3. Coloque todos cartões RCF ao redor do círculo.
  4. Como um ponteiro de um relógio, comece nas 0 hs (seguindo no sentido horário – 1,2,3…) e leia o cartão de RCF e decida se este é muito importante a ponto de colocá-lo dentro do círculo. Se colocar dentro do círculo, respeite o limite de somente ter 5 cartões dentro do círculo. Se alcançar o limite, converse em grupo sobre qual cartão deve sair do círculo.
  5. Faça duas voltas no “relógio” para verificar se todos estão de acordo com os cinco RCF finalistas dentro do círculo.

Essa atividade faz parte do e-book: Lean Software Engineering, como desenvolver seu MVP.

 

 

 

Paulo Caroli

Paulo Caroli is an author, speaker, and consultant specializing in agile transformations, Lean Inception, and OKRs. With over 30 years of experience—including nearly a decade in Silicon Valley and 18 years at ThoughtWorks—he has helped organizations transition from project to product and from strategy to execution. Creator of the Lean Inception methodology and author of bestselling books like Lean Inception and Team OKR, Paulo is dedicated to empowering teams to align, validate, and deliver real business value.
Inteligência Artificial e Outcomes: Por que Produzir Mais Não Significa Gerar Mais Resultados

Inteligência Artificial e Outcomes: Por que Produzir Mais Não Significa Gerar Mais Resultados

A inteligência artificial está tornando os outputs mais rápidos, baratos e abundantes. Mas produzir mais não significa gerar mais resultados. Neste artigo, Paulo Caroli explica por que outcomes, julgamento e ownership se tornam ainda mais importantes à medida que papéis, processos e estruturas de times mudam. A partir de Lean Inception, Team OKR e Triple Track, o texto mostra como conectar estratégia, aprendizado e execução na era da IA.

ler mais

Pin It on Pinterest