Aplicación del modelo de madurez de capacidad (CMM) en la empresa BNYCS
RESUMEN
La ingeniería de requerimientos y la
ingeniería de software poseen modelos de procesos les como
el CMM. En este trabajo se describe la base conceptual y
fundamental para el desarrollo de un modelo personalizado de CMM
en la empresa BNYCS por parte de los consultores de
Whittman-Venado, el cual se orienta a la mejora de procesos
software como herramienta para asesorar en el proceso de
evolución entre los diferentes niveles de madurez
propuestos por el modelo de referencia CMM. Luego de una
reseña histórica a los conceptos fundamentales del
modelado y simulación del proceso software, se abordan los
parámetros para un posicionamiento estratégico,
causas que permiten un cambio de requerimientos y análisis
comparativo de procesos maduros e inmaduros.
PALABRAS CLAVES:
Maturity Model, CMM, strategic positioning
ABSTRACT:
Requirements engineering and software engineering
process models have them as
CMM .. This paper describes the conceptual basis and
fundamental to the
development of a customized model of CMM in the company
BNYCS by Whittman-
Deer consultants, which is aimed at software process
improvement as a tool to
assist in the process evolution between the different
levels of maturity given by the
CMM reference model. After a historical overview to the
fundamentals of modeling
and simulation, software process, addresses the
parameters for strategic positioning, causes that allow a change
of requirements and comparative analysis of immature and mature
processes.
KEYWORDS:
Project Management Office, project, strategic
planning
Luego de implementar y poner en funcionamiento la
oficina de proyectos, la organización debe evaluar la
dirección de proyectos.
Son claras las tendencias ideológicas para este
análisis: la formal y los modelos de madurez para el
desarrollo orgánico. Dentro de estos se encuentran CMM.
SPICE y otros que recomiendan la aplicación de un control
estadístico y de guías de métricas para la
definición, implementación y posterior
evaluación de diferentes mejoras del proceso. Pero nuestro
interés se centrara en el CMM. Son muchos los procesos de
desarrollo de software que existen, la Ingeniería de
Software ha introducido una serie de estándares para medir
y certificar la calidad, tanto del sistema a desarrollar, como
del proceso de desarrollo en sí.
Este modelo es aplicable en cualquier sector o
área de servicios o producción y es que el CMM."El
Software Engineering Institute-SEI, es un centro de
investigación y desarrollo, creado por el Departamento de
Defensa de los EE UU y asignado en 1984 a la Universidad de
Carnegie Mellon. Su principal objetivo consiste en mejorar e
impulsar la práctica de la Ingeniería de Software,
para que el software que se produzca sea de calidad, esté
en tiempo y dentro del presupuesto asignado.
Con esta orientación, el SEI elaboró el
modelo de mejora de procesos conocido como CMM (Capability
Maturity Model), el cual pretende incrementar la capacidad
administrativa de las organizaciones para predecir y controlar la
calidad, programa, costo, tiempos y productividad de los sistemas
de software adquiridos o construidos.
El modelo CMM es específico para el
desarrollo de software y por lo tanto sirve de "benchmarking"
para medir la capacidad y competitividad de las organizaciones y
madurez de sus procesos tanto de los sistemas de software
construidos como de los adquiridos. De igual manera, el CMM
provee un esquema de niveles por los cuales la empresa avanza
conforme su proceso de desarrollo va madurando en el
tiempo.
Nota.-CMM, Capability Maturity Model; y
PSP, Personal Software Process, son marcas de servicio (SM) del
Software Engineering Institute (SEI) de Carnegie Mellon
University, USA." (Ver ANEXO 1).
Los errores más comunes que enfrenta
un CEO en un modelo de madurez son:
1. Poco compromiso ejecutivo en la
creación del modelo y su valoración de
conducta.2. No comprender el modelo de
Madurez y sus resultados finales.3. identificar en forma inoportuna
las debilidades y que debe existir la adecuada
infraestructura de comunicación interna, basado en el
plan de gestión para la
comunicación.
El esquema básico del modelo CMM es
el siguiente:
Niveles de CMM
"Nivel 1
En este nivel es del todo recomendable introducir la
idea del proceso de software como un entidad dinámica cuyo
comportamiento está gobernado por lazos de
realimentación. Resulta muy útil colocar a los
directores de proyectos en entornos de simulación que les
permitan llevar a cabo experimentos y practicar juegos de
simulación. De esta manera, se pretende que el director
tome contacto con los entornos de simulación y con la
potencialidad y ventajas del empleo de este tipo de
modelos.
Nivel 2
Conforme se progresa hacia el nivel 2, las
organizaciones pueden comenzar a diseñar modelos de sus
procesos y examinar algunas de las propiedades de sus
comportamientos. En concreto, se pueden desarrollar modelos de
gestión de proyectos muy generales (sin un alto nivel de
detalle) que permitan simular aspectos tales como la
planificación, el seguimiento y supervisión del
proyecto. En este nivel de madurez, sólo se
dispondrá de medidas muy generales (basadas en la
experiencia en la mayoría de las ocasiones) relativas a
los costes y al calendario. Las métricas del producto,
como por ejemplo la densidad de errores, no están
disponibles todavía. Por tanto, estos modelos de
simulación sólo serán aproximados en cuanto
al nivel de detalle al que se pueden construir y a la
precisión de los datos que reciben en su entrada. No
obstante, representan un comienzo importante para la
predicción cuantitativa.
Las entradas más comunes para los modelos de
simulación situados en el nivel 2 son:
– Dependencias de tareas.
– Duración de las tareas.
– Ciclo de repetición de tareas.
– Datos de gestión de personal
(contratación, adaptación, etc.).
Las salidas pueden incluir datos sobre:
– Calendario del proyecto.
– Perfil de evolución del presupuesto.
– Perfil de evolución de personal.
Las herramientas de simulación actuales permiten
la rápida construcción de modelos muy sofisticados.
Sin embargo hay que tener en cuenta que dadas las limitaciones de
los datos métricos disponibles en el nivel 2, la
validación de los modelos a este nivel es muy
difícil de alcanzar. Por tanto, en este nivel se pueden
utilizar los modelos para obtener avances cualitativos, pero su
capacidad de predicción cuantitativa debe estar
todavía cuestionada.
Nivel 3
Las organizaciones del nivel 3 aplican un énfasis
especial sobre la ingeniería del producto, la
definición formal de los procesos de ingeniería y
la instrumentación de estos procesos. Por tanto, la
gestión (que inicialmente trataba a las actividades de
ingeniería como cajas negras) posee ahora conocimiento
sobre el interior de estas actividades. Los datos recogidos de la
observación de los procesos de ingeniería pueden
servir de soporte para las actividades de simulación, para
comprender el comportamiento, estabilidad y sensibilidad de los
cambios. Ya que los procesos de ingeniería conducen muchos
de los procesos de gestión, la simulación precisa
del nivel de ingeniería resultará en una
precisión mejorada en el nivel de gestión. Por
ejemplo, las tasas de corrección de errores afectan al
tiempo de finalización de los módulos software y
esto, tiene un efecto directo sobre el calendario del
proyecto.
Las entradas más comunes a las simulaciones del
nivel 3 pueden incluir (además de las del nivel 2) datos
sobre:
– Cambios en los requisitos.
– Defectos de diseño.
– Defectos de codificación.
– Pruebas y revisiones.
además de distribuciones estadísticas de
éstos. Las salidas pueden incluir datos sobre:
– Calidad del software.
– Información sobre el ciclo de vida.
El nivel 3 también otorga una gran importancia a
la definición, mantenimiento y reutilización de
procesos en una organización. Esto implica que las
organizaciones del nivel 3 deberían soportar una
librería de los procesos que pueden reutilizarse, con una
adaptación adecuada, en otras partes de la
organización. Manteniendo las definiciones de los procesos
como modelos de simulación, un usuario futuro de un
proceso existente puede evaluar las características de
evolución de los procesos dentro del contexto de un
proyecto para un nuevo usuario y puede adaptarlo de una manera
mucho más precisa que los procesos estáticos
tradicionales.
Finalmente, en el nivel 3 la formación recibe un
gran énfasis. En muchas industrias, la simulación
es un componente esencial de esta actividad. Sin embargo, la
industria del software no ha explotado aún esta
aplicación. Como herramienta de entrenamiento, la
simulación puede ayudar a mejorar el proceso de toma de
decisiones. Las áreas claves de proceso como el
seguimiento y supervisión, aseguramiento de la calidad e
ingeniería del producto software son candidatos perfectos
para el entrenamiento basado en simulación.
El énfasis de las prácticas de
ingeniería en el nivel 3, hace que sea muy importante
recoger métricas del producto. Estas métricas
están asociadas con parámetros como la
duración de las tareas, la estabilidad de los requisitos y
los defectos de diseño y codificación y
permitirán validar los modelos de simulación con un
alto grado de confidencialidad. Además, las
métricas de cada parámetro se deben recoger con el
detalle suficiente para permitir la generación de
distribuciones estadísticas. Las simulaciones
estocásticas que utilizan estas distribuciones
permitirán acceder a la incertidumbre de las variables
independientes como, por ejemplo, la productividad del equipo
técnico. Tener el conocimiento de la incertidumbre
asociada con el coste o calendario planificado inicialmente
sería de un valor inapreciable en la gestión de
riesgos y mejora del proceso.
Nivel 4
Los modelos de los niveles 3 y 4 no difieren
significativamente en su nivel de detalle o
instrumentación. Sin embargo, en el progreso hacia el
nivel 4, la validación de los procesos simulados gana en
rigor y refleja el nivel de confidencialidad ganado a
través de la experiencia. Si se realizan modificaciones a
los modelos del nivel 4 existe una alta probabilidad de que los
cambios de comportamiento que exhiba el modelo se produzcan
también en la realidad. Esto proporciona a la
dirección la confianza de que las predicciones resultantes
de la simulación son generalmente mejores que las que se
basan, en exclusiva, en el juicio humano. Los directores son
más capaces de asumir los riesgos de modificar sus
procesos o integrar nuevos elementos en los ya
existentes.
En el nivel 4, el objetivo es operar los procesos dentro
de límites de rendimiento cuantitativo. La
simulación es un medio para determinar cuáles deben
ser esos límites. En primer lugar se deben determinar los
límites de las variables dependientes (límites
principales de coste, plazo y calidad). Estos límites
actúan como restricciones de las variables independientes
tales como densidad de errores, recursos, etc. A través de
la simulación es posible determinar los límites
superiores e inferiores que estas variables dependientes no deben
exceder con el objeto de que el coste, la calidad y el plazo se
mantengan dentro de los límites aceptables.
En este nivel, la simulación también va a
permitir predecir (dentro de un intervalo de confianza) si el
proyecto va a cumplir con éxito los objetivos del
proyecto. Por otro lado, estas averiguaciones se pueden hacer en
cualquier momento del ciclo de vida, basta con inicializar el
modelo con una instantánea de los datos actuales del
proyecto real.
Nivel 5
A partir de las experiencias del nivel 4, se obtienen un
conjunto de métricas de calidad, modelos validados que
pueden utilizarse para seguir y dirigir (en tiempo real) el curso
del proceso. En el nivel 5 esta experiencia se utiliza para
realizar cambios más radicales en los procesos, es decir,
para cambiar los componentes principales de los mismos. En el
nivel 5, se prueban mejoras o nuevas maneras de construir el
software en un ambiente controlado. Insertar un nuevo componente
en un proceso posee un elemento de riesgo independientemente de
cuáles sean las técnicas de análisis. Pero
las ventajas ofrecidas por el uso de la simulación ayudan
a reducir el riesgo de manera significativa. Además, es
posible comparar la salida de la simulación del cambio en
un proceso, con la salida real de ese proceso sin
modificar.
Un factor muy importante en el nivel 5 es la capacidad
de responder rápidamente a la nueva tecnología, por
ejemplo, las herramientas CASE y las herramientas de flujo de
trabajo. La inserción de estas nuevas tecnologías
posee importantes efectos, entre los que destacan los factores de
riesgo humano, que la simulación no puede tener en cuenta
de manera completa, pero su utilización nos puede orientar
sobre sus efectos. Existe también una importante
conexión entre la simulación, el flujo de trabajo y
las métricas. Por un lado, la simulación puede
identificar dónde puede instrumentarse un proceso (es
decir, los puntos en los que los datos deben insertarse para
conducir la simulación). Por otro lado, el flujo de
trabajo nos ofrece la oportunidad de recoger métricas
automáticamente en una rutina, no intrusiva y de una
manera precisa. Por tanto, la simulación soporta el flujo
de trabajo apuntando al lugar donde éste debe ser
instrumentado, mientras que el flujo de trabajo proporciona los
datos que permiten validar la simulación.
En resumen, las organizaciones de nivel 5 poseen modelos
detallados y validados para sus procesos. Son capaces de realizar
cambios importantes en sus procesos, validarlos a través
de la simulación y poseen un alto nivel de confianza que,
cuando se lleva a la práctica hace que los procesos
respondan de la misma manera que lo hace la evolución
real. El énfasis sobre la inserción
tecnológica que se realiza en el nivel 5, puede verse
favorecido por la simulación que permite averiguar el
impacto de los cambios de herramientas sobre el proceso antes de
llevarlo realmente a la práctica." (Ver anexo
2).
El modelo CMM desarrollado para BNYCS, se bautizo con el
nombre "OPM3". Este afianza la clasificación
jerárquica nivelada a la madurez y minimizando la
posibilidad de un descenso en esta a través de un modelo
personalizado.
Este modelo personalizado de BNYCS, debió seguir
los siguientes parámetros para un posicionamiento
estratégico:
1. Alineación del modelo de
madurez con el comité de OPM3 a PMI2. Direccionamiento en la
investigación de las normas de dirección del
proyecto, prácticas metodológicas,
etc.
1. Interacción entre los
empleados de BNYCS y los consultores de
Whittman-Venado2. Estudio y adaptación al
modelo de madurez OPM3, de las funciones ejercidas por los
ejecutivos de BNYCS.3. Rastreo de los consultores
sobre las fases individuales de los funcionarios de BNYCS,y
con ello determinar el nivel de madurez en cada
proceso.4. Identificar la importancia que
tiene un requerimiento en términos de
implementación. A esta característica se le
conoce como prioridad y debe ser usada para establecer la
secuencia en que ocurrirán las actividades de
diseño y prueba de cada requisito.5. Desarrollo de una matriz, con
los cinco niveles de madurez que muestran la cuenta compuesta
para una organización6. Tener un ROI positivo, que
necesita de beneficios mayores que el costo de crear y usar
el modelo de Madurez OPM3
Además, el identificar debilidades y
vacíos en BNYC, facilitaron que la implementación
de una oficina de proyectos se tradujera en un ROI
positivo.
La dirección de la organización determina
que parte del publico puede intervenir en la valoración y
cuales son las áreas de la compañía que
están involucradas en la dirección del proyecto y
que serán valoradas.
El paso siguiente en el modelo de madurez, es generar un
proceso continuo de valoración, el análisis, planes
de mejora. En fin el modelo de madurez OPM3 de BNYCS, se
convirtió en una herramienta para la dirección
continuada de proyectos.
El CEO debe poseer claridad sobre el monitoreo a
realizar una vez implementado un modelo de madurez, y que las
causas que pueden cambiar los requerimientos son:
"Porque al analizar el problema, no se hacen las
preguntas correctas a las personas correctas.
"Porque cambió el problema que
se estaba resolviendo.Porque los usuarios cambiaron su forma
de pensar o sus percepciones.Porque cambió el ambiente de
negocios.Porque cambió el mercado en el
cual se desenvuelve el negocio."1
Finalmente," Curtis y Paulk en 1993 realizaron un
comparativo entre los procesos maduros e inmaduros, con el fin de
comparar los extremos y crear un marco de referencia, y es el
siguiente:
Dados estos factores parecen obvios los beneficios
adquiridos al paso de los niveles y hace aun más
importante para las organizaciones el interés en cambiar
paulatinamente a estos resultados. Existen varias maneras para
evaluar el impacto del CMM como la matriz de alineamiento
estratégico en la cual es posible ponderar actividades y
costos evaluando su importancia en el proceso. Con el fin de
identificar los puntos de mayor atención en los proyectos
y así dirigir los esfuerzos de una manera más
eficiente. Otra manera de evaluar un proyecto es mediante sus
habilidades y beneficios en cada nivel del CMM, y de esta manera
encontrar fácilmente las evoluciones en distintas
características de nuestra calidad y
desempeño."2
CONCLUSIÓN
Un tópico especial en la administración de
proyectos bajo la metodología PMI, es el desarrollo de
software orientado a medir y certificar la calidad, tanto del
sistema a desarrollar, como el proceso de desarrollo en si. En
fin el modelo de madurez CMM personalizado para la
compañía BNYCS y denominado OPM3, se
convirtió en una herramienta para la dirección
continuada de proyectos. Cumpliendo así con los objetivos
fundamentales del modelo CMM: establecer un indicador de calidad
y una mejora continua de la organización.
BIBLIOGRAFÍA
CERTO, Samuel. ADMINSTRACIÓN
MODERNA. Pearson Educación.WWW.PRENHALL.COM/CERTO
WWW.PEARSONEDLATINO.COM
Cleland, David I. y Ireland, Lewis R.
Manual Portátil del Administrador de
Proyectos. Primera Edición. Editorial Mc Graw
Hill. México 2001.www.ne.com.co/html/esp/calidad.html
www.fact.cl/labc/CMM.asp
www.synspace.com/ES/Assessments/cmm.html
Anexos
ANEXO 1
CALIDAD Y COMPETITIVIDAD EN LA INDUSTRIA DEL
SOFTWARE
Dr. Leonardo Chapela C. Director General de
Prodigia SA de CV
1. COMPETITIVIDAD3
El nivel de competitividad de las empresas se fundamenta
en su capacidad tecnológica y de innovación y se
mide de acuerdo al Proceso de Evolución en la
Competitividad de las Empresas, como a continuación se
describe.
El proceso evolutivo que posiciona el nivel de
competitividad de las empresas, se basa en sus prácticas
establecidas en todas sus áreas y departamentos, de
acuerdo a características que reflejan sus capacidades
operativas y tecnológicas. Este proceso evolutivo expone
el tipo de prácticas predominantes, que parten de un nivel
elemental (nivel emergente) y se desplazan hacia mejores
prácticas hasta los estándares de excelencia
internacional (nivel clase mundial).
El siguiente cuadro muestra una clasificación de
las empresas en los cuatro niveles de competitividad, de acuerdo
a características que reflejan sus capacidades
administrativas, operativas y tecnológicas.
NIVELES DE COMPETITIVIDAD
2. DESARROLLO
TECNOLÓGICO4
El desarrollo tecnológico en la
mayoría de las empresas se soporta en las habilidades y
creatividad del emprendedor para innovar sus productos, procesos
o servicios. Sin embargo el desarrollo tecnológico demanda
un proceso sistemático y deliberado para asegurar la
generación oportuna de las mejoras e innovaciones que la
empresa necesita para competir en sus mercados.
La incorporación de
tecnología a los procesos de producción de las
empresas, redunda básicamente en el incremento de la
productividad y en la reducción de costos, de tal manera
que ello se traduce directamente en un aumento en la
posición competitiva de la empresa. Para elevar la
competitividad y la innovación en las empresas se tiene
que incrementar la inversión en actividades de
investigación y desarrollo, lo que incluye la
administración y gestión tecnológica,
formación de personal, servicios tecnológicos y
sistemas de calidad necesarios.
? Investigación y
Desarrollo
Una mayor inversión en
investigación y desarrollo tecnológico permite a
las empresas acelerar e incrementar significativamente el ciclo
de creación y renovación de sus productos, procesos
y servicios. La aceleración del ciclo se traduce en
márgenes de ganancia mucho mayores, simplemente por el
hecho de convertirse en los primeros en impactar el mercado y la
multiplicación de nuevos negocios. Además de que la
innovación tecnológica5, por si misma, se puede
comercializar a través del licenciamiento.
Las actividades de investigación y
desarrollo se clasifican en:
i) investigación
básica,
ii) investigación aplicada
y
iii) desarrollo
tecnológico.
El desarrollo experimental consiste en
transformar el conocimiento científico y
tecnológico en nuevos productos, procesos y
servicios.
? Gestión
Tecnológica
La gestión tecnológica en las
empresas consiste en la generación de un proceso formativo
que conduzca a un correcto manejo del recurso tecnológico
en la empresa. Esta incluye, entre otros aspectos:
La administración
estratégica de los recursos tecnológicos de la
empresa.La gestión que apoye a la
empresa para evaluar, adquirir, asimilar y desarrollar
tecnologías y su adecuado manejo.Programas de capacitación en
Administración y Gestión
TecnológicaFortalecer la infraestructura orientada
a apoyar la competitividad y la innovación
tecnológica de la empresa.El uso de herramientas de
diagnóstico y administración de la
tecnología.
? Servicios Científicos y
Tecnológicos
Salvo las grandes empresas que tienen la
capacidad económica para financiar la infraestructura y
soportar su proceso de innovación, la gran mayoría
de la pequeñas y medianas carecen de recursos para
soportar una infraestructura de Investigación y Desarrollo
o área funcional lleven a cabo los programas y proyectos
que aseguren la competitividad de sus negocios
Esta situación plantea el reto de
aprovechar al máximo el capital de que disponen las
empresas y optimizar la infraestructura existente, creando
esquemas de cooperación que permita la conjunción
de recursos, para el logro de objetivos comunes.
La incorporación de personal de alto
nivel además de permitir a la empresa llevar a cabo un
proceso de desarrollo tecnológico más eficiente,
favorece la vinculación con las instituciones y centros de
investigación y propicia mejores condiciones para
incorporar en la empresa los avances científico y
tecnológicos que constantemente se están generando
en el medio.
? Sistemas de Calidad
Los sistemas de calidad han pasado de
simples mecanismos para asegurar la repetición eficiente
de operaciones a plataformas sobre las cuales se han establecido
sistemas de administración por tecnología. Esto ha
permitido a las empresas progresar hacia sistemas de "cero
defectos" y ocuparse en originar el cambio en sus nichos de
mercado.
3. Mejora de procesos de Software
(SPI)
Entorno
Para N. Murthyy y P. Jalote6, el
éxito de la industria del software en la India ha sido el
tránsito por la calidad, comenzando por productos,
después proyectos, norma ISO y actualmente modelo CMM. Y
en la industria Irlandesa el estándar de calidad ha sido
ISO, que en palabras de J. Corrigan7, "les ha dado
credibilidad".
a).-PRODUCTIVIDAD Y CALIDAD DEL
SOFTWARE
Existen en el mundo varios Modelos de Mejora de Procesos
de Software, sin embargo todos coinciden en que el objetivo
primordial consiste en el incrementar la productividad de las
empresas y de los Ingenieros de Software, a través de
prácticas para el mejoramiento continuo en la calidad del
software
Adicionalmente es importante destacar algunas de las
ventajas que se obtienen, como industria y empresa, al
implementar programas de calidad en la mejora de procesos de
software:
La Mejora de Procesos de Software
permite la estandarización y optimización de
procesos y recursos en las empresas.Aplicación de estándares
internacionales de calidad en todo el ciclo de vida del
software.La calidad del software, por sí
misma, proporciona a las empresas de Software una mejor y
más sólida posición competitiva a nivel
internacional.Valor de cadena, de los productos de
software que se desarrollan:
-Menor Costo para el Cliente. Presupuestos y programas
elaborados con mejores técnicas de estimación de
recursos y tiempos.
-Garantía de Satisfacción del Cliente.
Especificación y seguimiento de requerimientos del cliente
de manera controlada.
-Reducción de Fallas y Errores. Personal
capacitado en la aplicación de mejora de procesos de
software.
b).- CAPABILITY MATURITY MODEL –
CMMSM
El Software Engineering Institute-SEI, es un centro de
investigación y desarrollo, creado por el Departamento de
Defensa de los EE UU y asignado en 1984 a la Universidad de
Carnegie Mellon. Su principal objetivo consiste en mejorar e
impulsar la practica de la Ingeniería de Software, para
que el software que se produzca sea de calidad, esté en
tiempo y dentro del presupuesto asignado.
Con esta orientación, el SEI elaboró el
modelo de mejora de procesos conocido como CMM (Capability
Maturity Model), el cual pretende incrementar la capacidad
administrativa de las organizaciones para predecir y controlar la
calidad, programa, costo, tiempos y productividad de los sistemas
de software adquiridos o construidos.
El modelo CMM es específico para el desarrollo de
software y por lo tanto sirve de "benchmarking" para medir la
capacidad y competitividad de las organizaciones y madurez de sus
procesos tanto de los sistemas de software construidos como de
los adquiridos. De igual manera, el CMM provee un esquema de
niveles por los cuales la empresa avanza conforme su proceso de
desarrollo va madurando en el tiempo.
Nota.- CMM, Capability Maturity Model; y
PSP, Personal Software Process, son marcas de servicio (SM) del
Software Engineering Institute (SEI) de Carnegie Mellon
University, USA.
Niveles de CMM
En este contexto, el CMM se ha convertido
en el estándar de facto para la evaluación y el
mejoramiento de los procesos de software y en un modelo para
juzgar la madurez del proceso de desarrollo de software de una
organización e identificar las practicas clave que se
requieren para incrementar la madurez de estos procesos.
(Ferguson, Leman, Perini, Prasad, Renner, Seshagiri: Software
Process Improvement Works!. Pittsburgh, PA: Software Engineering
Institute, Carnegie Mellon University, 1999.)
c).-PERSONAL SOFTWARE PROCESS
–PSPSM
Personal Software Process – PSP, fue
también elaborado en 1989 por el Software Engineering
Institute, como una aplicación del modelo CMM que provee
directamente a los ingenieros de software con una
metodología para la planeación y seguimiento a su
trabajo con el objeto de producir consistente y eficientemente
desarrollos de alta calidad y para analizar, predecir y controlar
ciertas propiedades de los sistemas de software.
El PSP muestra a los ingenieros como
manejar la calidad de sus productos y como establecer compromisos
que puedan cumplir. La mejora de calidad es el resultado de
varios factores: el seguimiento de los defectos, permite a los
ingenieros darse cuenta de sus propios errores y los sensibiliza
para evitarlos en el futuro; el costo involucrado en el
análisis y corrección de los defectos, les induce a
la aplicación de los más eficientes métodos
para su identificación y eliminación.
El PSP presenta una variedad de
prácticas de calidad que han demostrado su efectividad en
la prevención de defectos y su eficiencia en la
identificación y eliminación de los mismos.
(Results of Applying the Personal Software Process. Pat
Ferguson, Watts S. Humphrey et all. IEEE Computer Society .
Reprint.-Computer Vol 30, Num 5, May 1997.)
4. COMPETITIVIDAD DE LA INDUSTRIA DEL
SOFTWARE A NIVEL MUNDIAL
??ESTADÍSTICAS CMM DE LA
COMUNIDAD DE SOFTWARE.
En un reporte de marzo del 2001, el
Software Engineering Institute publicó el Perfil de la
Madurez de Procesos de la Comunidad de Software 20008, donde se
presentan estadísticas de Competitividad de la Industria
del Software y el Modelo CMM.
El reporte muestra que durante el
período de 1987–2001, el SEI registró 1,380
unidades evaluadas de 371 empresas participantes. Las unidades
evaluadas pueden corresponder a una o varias áreas de
desarrollo de software o sistemas de cualquier empresa o a la
propia empresa si esta se dedica exclusivamente al desarrollo de
software.
El SEI indica que aproximadamente el 81% de
dichos registros se efectuaron durante el período de los
últimos 5 años. Y es a partir de este
período que el SEI efectúa el estudio del Perfil
antes mencionado, del cual se destacan los siguientes
aspectos:
1996 – 2000 Período del
Estudio.
1,012 Unidades evaluadas (el 32.7% son "No"
Norteamericanas)
Tamaño de las Unidades
(empleados dedicados al software)
Nivel logrado:
CMM1: Inicial 32.2% CMM2: Repetible 39.3%
Subtotal 71.5% CMM3: Definido 19.4% CMM4: Administrado
5.4% CMM5: Optimizando 3.7%
? Período de Movilidad:
Nivel de madurez de 1 a 2 de CMM: 25 meses Nivel de
madurez de 2 a 3 de CMM: 23 meses Nivel de madurez de 3 a 4 de
CMM: 30 meses Nivel de madurez de 4 a 5 de CMM: 22.5
meses
? Características de las Unidades
Evaluadas:
© 2001 by Carnegie Mellon
University. Process Maturity Profile of the Software Community
2001
??LA EXPERIENCIA DE LA
INDIA
De acuerdo al reporte de la Asociación Nacional
de Empresas de Software y Servicios de la India (NASSCOM)*, se
tienen las siguientes cifras de empresas Hindúes con
CMM.
(Número de Empresas)
* Indian IT Software and Services
Industry. NASSCOM. www.nasscom.org
La India tiene claramente una
posición privilegiada en la oferta al exterior de
servicios de desarrollo de software, la variable que mayor
impacto tiene es la madurez de sus procesos de desarrollo de
software y su costo relativamente bajo, lo que les brinda un
valor altamente competitivo y una posición ventajosa en el
mercado mundial.
5. Consideraciones en el caso de
Mexico
En el caso de México, el PECyT
destaca el hecho de que "la inmensa mayoría de las
organizaciones productivas del país se localiza en un
nivel emergente (de nivel competitivo) y, como consecuencia,
poseen muy limitadas capacidades de generación de valor en
comparación con los niveles superiores de
competitividad.
Debido a que muy pocas empresas en
México han optado por una dinámica de cambio, el
país cuenta con una planta productiva vulnerable. En el
año 2000, de aproximadamente
2.8 millones de empresas, el 99% tienen un
nivel de competitividad emergente, 3,377 cuentan con ISO 9000,
2,500 son exportadoras y menos de 300 hacen algún tipo de
investigación y desarrollo.
La visión limitada respecto a la posibilidad de
aspirar a un nivel competitivo de liderazgo (clase mundial), con
una participación dominante en el mercado a través
de productos innovadores, ha impactado negativamente en la
competitividad global del país y muy importantemente, en
el nivel de vida de la población" 9.
La anterior consideración, se puede afirmar con
toda certeza, que es totalmente transferible, en su debida
dimensión, a la situación actual de la Industria de
Desarrollo de Software en México.
ANEXO 2
Marco dinámico integrado para la mejora de los
procesos software
Mercedes Ruiz Carreira1, Isabel Ramos
Román2, Miguel Toro Bonilla2
1Universidad de Cádiz
mercedes.ruiz@uca.es
2Universidad de Sevilla
{isabel.ramos, miguel.toro}@lsi.us.es
Resumen: Los modelos de procesos actuales como
CMM, SPICE y otros recomiendan la aplicación de control
estadístico y de guías de métricas para la
definición, implementación y posterior
evaluación de diferentes mejoras del proceso. Sin embargo,
precisamente en este contexto no se ha considerado lo suficiente
el modelado cuantitativo, reconocido en otras áreas como
un elemento esencial para la adquisición de conocimiento.
En este trabajo se describe la base conceptual y fundamental para
el desarrollo de un marco enfocado a la mejora de procesos
software que combina las técnicas de estimación
tradicionales con la utilización extensiva de modelos
dinámicos de simulación como herramienta para
asesorar en el proceso de evolución entre los diferentes
niveles de madurez propuestos por el modelo de referencia CMM.
Tras una introducción a los conceptos fundamentales del
modelado y simulación del proceso software y la
justificación para la creación de dicho marco, se
abordan las cuestiones necesarias para su desarrollo, tales como
el enfoque conceptual y su estructura, prestando especial
atención al paradigma de desarrollo de los modelos
dinámicos de simulación que le dan
soporte.
Palabras clave: Mejora de procesos software,
modelado y simulación del proceso software, gestión
de proyectos software.
1 Simulación del proceso de desarrollo de
software
Un modelo de simulación es un modelo
computacional consistente en la abstracción o
representación simplificada de un sistema dinámico
complejo. Los modelos de simulación ofrecen como principal
ventaja la posibilidad de experimentar diferentes decisiones y
analizar sus resultados en sistemas donde el coste o el riesgo de
una experimentación real son prohibitivos. Por otro lado,
la simulación permite el análisis de sistemas de
una complejidad tan elevada que resultan imposibles de
representar mediante modelos estáticos.
Entre las fuentes de complejidad más
frecuentes en los sistemas reales podemos citar: – Incertidumbre.
Algunos sistemas se caracterizan por un grado elevado de
incertidumbre. Los modelos analíticos cuentan con
restricciones sobre el número y tipo de variables
aleatorias que permitan modelar el riesgo y los distintos
comportamientos del sistema asociados a dicha incertidumbre. Sin
embargo, la simulación constituye un mecanismo mucho
más flexible y, por tanto útil, para capturar y
modelar la incertidumbre. – Comportamiento dinámico.
Ciertos sistemas se caracterizan porque su comportamiento puede
variar con el tiempo. Por ejemplo, algunas variables principales
de los proyectos software como la productividad o la tasa de
detección de errores toman valores diferentes conforme se
avanza en el ciclo de vida. En casos como éstos, los
modelos dinámicos facilitan el modelado y estudio de estas
evoluciones. Las técnicas analíticas como la
programación dinámica pueden dar lugar a problemas
intratables cuando la complejidad del sistema es elevada. La
simulación dinámica se presenta en este caso como
una herramienta flexible que permite representar un amplio rango
de estructuras e interacciones dinámicas. –
Realimentación. Hay sistemas en los que el comportamiento
y decisiones tomadas en un instante determinado repercuten sobre
la evolución del proceso de diversas maneras, directas o
indirectas. Por ejemplo, en un proyecto de desarrollo de
software, la decisión de contratar o no más
personal tiene diferentes implicaciones sobre la evolución
global del proyecto. Cuando las implicaciones son diversas y
complejas, los modelos analíticos son inaplicables o no
resultan útiles. El objetivo común de los modelos
de simulación consiste en proporcionar mecanismos para la
experimentación, predicción del comportamiento,
resolución de preguntas del tipo ¿Qué
pasaría si …? y aprendizaje del sistema
representado, entre otros.
Un modelo de simulación del
proceso software se centra en determinados aspectos o
procesos del desarrollo, mantenimiento o evolución de la
producción de software. El modelo puede representar el
proceso tal y como es actualmente en una organización o
puede representar cómo se planifica que éste sea.
Un aspecto fundamental que siempre hay que tener en cuenta al
hablar de modelos será que estos constituyen abstracciones
del sistema real. Un modelo representará solamente algunos
aspectos del proceso software; aquellos que ha sido posible
modelar o aquellos que resultan especialmente relevantes para una
organización.
Existen un gran número de razones
para aplicar la simulación al proceso software. En la
mayoría de las ocasiones la simulación se comporta
como una ayuda en el proceso de toma de decisiones.
También favorece el estudio y disminución de los
riesgos y asesora a la dirección en los niveles
estratégico, táctico y operacional.
A continuación se indican las
razones principales para la simulación del proceso
software:
– Gestión estratégica. La
simulación puede ayudar a resolver un amplio rango de
cuestiones relacionadas con la gestión estratégica.
Algunos ejemplos de este tipo de preguntas pueden ser:
¿Sería mejor desarrollar todo el software en la
organización, o subcontratar una parte?,
¿Cuál es el impacto a largo plazo de las decisiones
de contratación, formación o mejora del proceso que
se toman en la actualidad? En estos casos, los modelos de
simulación recogen el comportamiento de la
organización en una serie de parámetros que se
instancian a valores diferentes según la cuestión
que se trate de resolver. Los directores de proyectos pueden
comparar los resultados de los diferentes escenarios simulados
obteniendo un conocimiento extra que les ayude en la toma de
decisiones.
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