Último sprint del trimestre. De repente el equipo cierra tickets como nunca, la velocity se va al techo y el dashboard queda verde de punta a punta. En producción no cambió casi nada.
Y nadie se propuso hacer trampa. Se partieron historias en tres, se pasaron a "done" cosas que estaban a medio camino, se eligieron las tareas cortas antes que las importantes. Cada una de esas decisiones, sola, se puede defender en una retro sin ponerse colorado. Todas juntas arman un número que ya no dice lo que tenía que decir.
El economista Charles Goodhart lo vio en los setenta, mirando cómo se comportaban los indicadores de política monetaria cuando el banco central los usaba como meta. Años después la antropóloga Marilyn Strathern lo resumió en la frase que circula hoy como ley de Goodhart: cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida.
Nunca estuve en un banco central, pero la ley la conozco de memoria. Cualquiera que haya pasado por una planning también.
En el colegio la teníamos clarísima, aunque nadie le pusiera nombre. Estudiar para la prueba y aprender se parecen bastante, hasta el día en que la prueba empieza a importar más que lo que mide. Ahí aparece el resumen del resumen, la pregunta "¿esto entra?" y algún machete escrito con letra microscópica. La nota sube. Lo que sabés, quién sabe.
Y al pibe no hay mucho que reprocharle, porque la nota era lo único que alguien miraba.
Con los equipos pasa igual. Medís cobertura de tests y aparecen tests que no testean nada. Medís tiempo de primera respuesta en soporte y aparecen respuestas rápidas que no resuelven. Medís cantidad de deploys y el equipo empieza a deployar cambios de una línea. Medís NPS y alguien les pide a los clientes contentos que, por favor, completen la encuesta (a los otros no).
El ejemplo de manual es Wells Fargo. El banco empujó durante años la meta de que cada cliente tuviera cada vez más productos, y terminó con empleados abriendo millones de cuentas que nadie había pedido. El indicador estaba buenísimo. El banco, no tanto.
¿La salida es dejar de medir? Para nada. Medir sigue siendo la mejor forma que tenemos de darnos cuenta de si algo funciona, y la pregunta de qué métrica mueve una feature me sigue pareciendo de lo más útil que se puede decir en una planning. El lío empieza cuando el número deja de ser una señal y pasa a ser la meta, sobre todo si alguien gana o pierde algo según cómo dé.
No tengo una receta, pero hay cosas que ayudan. Mirar las métricas de a pares, por ejemplo: velocity junto con bugs en producción, tiempo de respuesta junto con tickets reabiertos. Si cerramos más tickets y también aparecen más bugs, conviene revisar qué estamos dando por terminado. Revisar cada tanto si siguen midiendo lo que queremos conseguir. Y no colgar un bono de un solo indicador, porque si tu bono depende de un número, vas a encontrar la forma de moverlo, aunque eso no mueva nada más.
La más incómoda de todas es preguntarle al equipo cómo le harían trampa a la métrica. Si la respuesta sale en dos segundos, ya está rota.
Goodhart es pariente cercano de la cuantofrenia, esa obsesión por medirlo todo. La cuantofrenia te hace creer que solo existe lo que tiene número, y Goodhart te avisa que, apenas ese número importa demasiado, empieza a mentir.
En el colegio muchas veces queríamos aprobar y listo. Si en el equipo alcanza con poner el dashboard en verde, estamos haciendo bastante parecido.