Andrea è Product Owner in una startup fashion tech. Il competitor lancia una feature killer. L'investitore vuole la stessa feature "subito". Il team propone: shortcut in 3-4 settimane, oppure refactor completo in 7-9 settimane.

Per 18 mesi Andrea aveva sempre scelto "veloce ora, sistemiamo dopo". Ma i dati non mentivano: throughput crollato da 4 a 2 feature per Sprint (-50%). Lead time triplicato da 10 a 28 giorni. Il 52% del tempo developer andava in bug fix invece di nuove feature.

Durante la formazione Professional Scrum Product Owner ha scoperto che il debito tecnico non è un concetto astratto. È empiricamente misurabile nelle flow metrics.

Ha mostrato all'investitore quattro grafici con 6 mesi di trend. Ha presentato forecast empirici: con shortcut, lead time sarebbe arrivato a 40-50 giorni in 6 mesi. Con refactor, throughput sarebbe risalito verso livelli sostenibili.

In questo episodio scopri:

• Come misurare il debito tecnico con flow metrics (lead time, throughput, cycle time)
• Perché il debito si accumula esponenzialmente, non linearmente
• Il trade-off reale: throughput oggi vs throughput domani
• Come convincere stakeholder con dati empirici invece di opinioni
• I risultati: lead time da 28 a 14 giorni, bug fix dal 52% al 28% del tempo

Il debito tecnico non è opinione. È dato misurabile.

Trova sul nostro sito le date delle prossime formazioni Professional Scrum Product Owner (PSPO)

#Scrum #ProductOwner #Agile #TechnicalDebt #FlowMetrics