A veces no quieres un resultado.
Si tienes un equipo de ingeniería y un backlog que ya manejas, lo que quieres es capacidad que tú diriges. Eso es Staff Augmentation, facturado por hora, y es una compra distinta de un AI Pod.
Cuándo esta es la respuesta correcta
Los AI Pods sirven para un resultado definido. Staff Augmentation sirve para un vacío definido. Si tu equipo es dueño de la hoja de ruta, corre sus propias ceremonias, y simplemente necesita más manos dentro de ese proceso, comprar un alcance comprometido agregaría una capa que no quieres.
En este modelo, los ingenieros se integran a tu equipo a una tarifa por hora acordada. Tú fijas las prioridades, tú corres los dailies, y tú cargas con el riesgo de entrega, porque eres quien dirige el trabajo.
- Tú eres dueño del backlog y diriges el trabajo del día a día
- Facturado por hora a una tarifa acordada, sin alcance comprometido
- Los ingenieros trabajan dentro de tu proceso y de tus herramientas
- Tú cargas con el riesgo de entrega, porque tú tienes las decisiones
Staff Augmentation o un AI Pod
| Dimension | Staff Augmentation | AI Pod |
|---|---|---|
| Qué compras | Horas de capacidad | Alcance entregado, en story points |
| Quién es dueño del backlog | Tú | Nosotros, contra tus prioridades |
| Quién dirige el trabajo | Tú | Tu Delivery Manager |
| Quién carga con el riesgo de entrega | Tú | Nosotros, sobre el alcance acordado |
| Base de facturación | Tarifa por hora | Precio por story point, acordado por adelantado |
| Qué recibes cada semana | Lo que produzca tu proceso | Un reporte de capacidad con puntos consumidos contra ítems entregados |
| Mejor cuando | Necesitas capacidad dentro de un proceso que tú corres | Necesitas un resultado a un precio conocido |
Qué no vamos a hacer aquí
No vamos a disfrazar este modelo con el vocabulario de la entrega comprometida. La capacidad por hora no es una garantía de entrega, y la diferencia entre las dos importa más el día en que una fecha se corre.
También te vamos a decir cuándo creemos que estás comprando el modelo equivocado. Si el trabajo tiene un resultado definible, un Pod casi siempre te va a costar menos por el mismo resultado.
Preguntas que vale la pena hacer
¿Cuál es la diferencia entre staff augmentation y tercerizar?
¿Cuándo staff augmentation es la decisión equivocada?
¿Qué tan rápido pueden empezar los ingenieros?
¿Podemos pasarnos a un AI Pod después?
Tráenos el backlog.
En 30 minutos te mostramos qué entregaría primero un Pod y cómo lo cotizaríamos.