1/18/2016

La experiencia de escribir un artículo iterativamente: España Lean Startup 2015


Por tercer año consecutivo, Mario López de Ávila, Jose Antonio de Miguel y otros locos, hemos decidido sacar tiempo de donde no lo hay para escribir una edición más del España Lean Startup, una recopilación de artículos por parte de expertos del mundo Lean Startup o gente como yo, que sin ser experta absoluta del dominio, sí está interesada en ciertos aspectos del Lean, y lo practica cuando y donde puede.

En 2013 la escritura fue relativamente sencilla, básicamente porque lo que hice fue organizar ideas que ya tenía muy claras en la cabeza. Fue una introducción al modelo AARRR de Dave McClure en el entorno de métricas para startups. Después, además, "aproveché" una baja de varias semanas por una operación en la rodilla para generar la versión ePub del libro.

En 2014 la cosa fue algo más complicada. Comenzó muy bien, pues primero se organizó un evento en septiembre de ese año donde se presentaron todas las ideas de cada capítulo para que los asistentes diesen su opinión e, incluso, se convirtiesen en co-autores. Pero claro, el problema de que te den retroalimentación es que... hagas caso :) Así que decidí generar un catálogo de herramientas de ciencias de datos. Ahí es nada. Ciento y pico herramientas después... terminé el artículo :)

En 2015 todo ha sido aún más difícil. Tenía una idea en la cabeza, pero no pude asistir al evento de septiembre así que no pude contrastar. Tarde en ponerme a escribir (internamente, eso quiere decir que me perdí un par de iteraciones) y cuando finalmente encontré tiempo me dí cuenta de que Javier Megías estaba tratando ese mismo tema. Si Javier ya estaba en ello, no tenía ningún sentido que yo hiciese lo mismo, y peor, así que decidí cambiar mi elucubración sobre métricas de impacto dependiendo del ciclo AARRR de una startup, por algo totalmente diferente: el descubrimiento de problemas, y, en concreto, mediante la utilización de ciencia de datos.

El resultado lo podéis leer ya en la página de España Lean Startup 2015, al igual que el resto de los artículos. No esperéis demasiado del mío. Es decir, creo que la introducción a por qué la parte de Problem Discovery es para mí la más importante en cualquier proyecto innovador, y la descripción de algunas técnicas para conseguirlo, está bien explicado. Pero no he llegado muy lejos en cómo la ciencia de datos puede ayudar en esa fase de "prueba y error", de investigación, de acciones rápidas y sucias para saber si vamos o no por buen camino. Seguiré escribiendo e indagando en ello durante este 2016.

La escritura de manera iterativa me ha resultado un experimento muy interesante. Creo que tiene mucho valor cuando:
(1) hay compromiso y realismo con respecto a las iteraciones.
(2) hay audiencia con ganas de interactuar, y el autor se mueve para que esa audiencia reaccione.
(3) hay una plataforma de interacción bien definida, y sencilla.
(4) el autor no tiene miedo a tirar cosas a la basura (2013), o a convertir uno de los puntos iniciales en el artículo completo (como me ocurrió en el 2014).

Ahora que me encuentro en plena revisión de un libro que estoy escribiendo, te das cuenta de lo difícil que es procesar mentalmente y de manera adecuada trescientas páginas de manuscrito (de ahí que mi respeto por los editores esté creciendo muchísimo últimamente :D). Un enfoque iterativo podría funcionar, aunque no sé si para libros completos haría falta algo más de metodología.




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