Scrum ou Kanban para gerenciamento de projetos em Data Science & IA

Crédito: sixsigma.us

Kanban e Scrum são duas metodologias populares de gerenciamento de projetos que também são utilizadas em projetos de Data Science e IA. Kanban é conhecido por ser menos prescritivo que o Scrum, sem papeis, reuniões ou caixas de tempo definidos. Por outro lado, o Scrum é mais estruturado, com papeis definidos e iterações específicas com prazos chamadas de sprints.

Em equipes de Data Science e IA, a escolha entre Scrum e Kanban depende da natureza do projeto. Kanban é frequentemente preferido para projetos de pesquisa que são contínuos, imprevisíveis e sem prazos específicos. Por outro lado, o Scrum é adequado para projetos que se beneficiam da abordagem estruturada de sprints e prazos fixos para entrega.

Eu, por exemplo, recentemente utilizei uma combinação de ambas as metodologias, conhecida como Scrumban, para aproveitar o melhor dos dois mundos. O Scrumban combina a estrutura do Scrum com a flexibilidade do Kanban, permitindo que as equipes adaptem seu fluxo de trabalho às necessidades do projeto. Porém, dada a diversidade dos projetos que estavam em andamento, nem todos se encaixaram perfeitamente. Lições aprendidas, não é mesmo?

Kanban ou Scrum? A escolha da metodologia certa pode ser o diferencial para o sucesso dos seus projetos de Data Science e IA. Enquanto o Kanban oferece flexibilidade para navegar em cenários incertos, o Scrum traz a estrutura necessária para entregas com prazos claros.E para quem busca o equilíbrio, o Scrumban surge como uma alternativa poderosa. Afinal, adaptar a abordagem às necessidades do projeto e da equipe é o caminho para resultados mais estratégicos e impactantes.

Qual dessas metodologias faz mais sentido para os seus desafios?