Rice Prioritisation

Habilidad de Priorización RICE

Aplica puntuación RICE consistente y basada en criterios a una lista de funcionalidades o iniciativas para producir una clasificación de priorización objetiva.

Lee desde / Escribe en el Cerebro

Si existe un professional-brain (brain/), toma como base en lugar de volver a preguntar lo que ya sabes:

• Lee primero: knowledge/strategy.md (para que la clasificación sirva a la dirección), los elementos como entities/, e hypotheses/ de impacto. Ejecuta python3 ../professional-brain/scripts/brain_query.py ./brain "<tema de iniciativa>" y lleva la etiqueta de procedencia de cada hecho — una estimación de impacto es normalmente una [hunch], no [data].
• 📥 Propón al Cerebro: después de producir, propón registrar la decisión de clasificación en decisions/ y las estimaciones de alcance/impacto como hypotheses/ etiquetadas por fortaleza de evidencia. Muéstraselas, obtén un sí, luego escribe con ../professional-brain/scripts/brain_write.py … --commit (solo append, dry-run por defecto).

Entradas Requeridas

Pide al usuario estas si no se proporcionan:

• Lista de iniciativas o funcionalidades a calificar (nombres y breves descripciones)
• Estimaciones de alcance (usuarios afectados por trimestre — de análisis si está disponible)
• Estimaciones de impacto (usa la escala estándar abajo)
• Estimaciones de esfuerzo (person-meses — de ingeniería si está disponible)
• Trimestre o período de planificación

Definiciones RICE (adapta a tu contexto)

• Alcance (Reach): Número de usuarios afectados por trimestre (usa datos reales de DAU/MAU donde esté disponible)
• Impacto (Impact): Efecto en tu métrica principal — usa escala: 3=masivo, 2=alto, 1=medio, 0.5=bajo, 0.25=mínimo
• Confianza (Confidence): ¿Cuán seguro estamos sobre las estimaciones de R e I? 100%=alta, 80%=media, 50%=baja
• Esfuerzo (Effort): Person-meses requeridos en todas las funciones

Fórmula RICE

Puntuación RICE = (Alcance × Impacto × Confianza) / Esfuerzo

Asistente Programático

Esta habilidad incluye un script de Python solo con stdlib que calcula y clasifica puntuaciones RICE para que las matemáticas sean consistentes y los indicadores de victoria rápida / moonshot se apliquen por regla, no por intuición. Aliméntalo con las iniciativas una vez que R, I, C y E estén reunidos.

# Desde un archivo JSON (confianza acepta 0.8 u 80)
python3 scripts/rice_calculator.py initiatives.json

# O desde un CSV con encabezado: name,reach,impact,confidence,effort
python3 scripts/rice_calculator.py initiatives.csv --format csv

# O por tubería
echo '[{"name":"Onboarding","reach":5000,"impact":2,"confidence":0.8,"effort":3}]' \
  | python3 scripts/rice_calculator.py -

Produce una tabla clasificada con puntuaciones RICE calculadas e indicadores automáticos de victoria rápida (puntuación fuerte, esfuerzo bajo relativo), moonshot (impacto alto, esfuerzo alto), y elementos de baja confianza (≤50%). Usa la clasificación calculada como punto de partida, luego aplica el paso de validación abajo — nunca aceptes una clasificación superior sorprendente sin verificar las estimaciones detrás de ella.

Materiales Más Profundos

• references/estimate-calibration.md — cómo anclar cada una de las cuatro estimaciones (fuentes de alcance, escala de impacto con ejemplos de reserva, confianza basada en evidencia, esfuerzo multifuncional) y las verificaciones cruzadas a ejecutar en la clasificación finalizada. Aplícalo cuando cuestiones los datos del usuario.
• templates/scoring-worksheet.md — una hoja de trabajo rellenable cuyas columnas de evidencia fuerzan que cada puntuación nombre su fuente. Ofrécela cuando un equipo quiera puntuar junto en lugar de que la clasificación se genere.

Proceso

1. Para cada iniciativa proporcionada, reúne o estima valores R, I, C, E
2. Señala dónde las estimaciones son débiles y anota qué datos las mejorarían
3. Calcula la puntuación RICE para cada una
4. Clasifica de mayor a menor
5. Señala cualesquiera "victorias rápidas" (puntuación RICE alta, esfuerzo bajo) y "moonshots" (impacto alto, esfuerzo alto)
6. Anota dependencias entre elementos que afecten el secuenciamiento
7. Valida — Verificación cruzada: si el elemento clasificado más alto sorprende al equipo, investiga si una estimación está inflada. RICE es una herramienta, no un veredicto.

Estructura de Salida

Priorización RICE: [Backlog/Trimestre]

Secuencia Recomendada

[Top 5 iniciativas con lógica]

Victorias Rápidas (puntuación alta, esfuerzo bajo)

[Elementos a recoger junto a apuestas más grandes]

Brechas de Datos a Abordar

[Qué información mejoraría más la precisión de la puntuación]

Verificaciones de Calidad

• Cada iniciativa tiene los cuatro componentes RICE estimados (aunque sea aproximadamente)
• La confianza es 50% para cualquier cosa sin respaldo de datos (no 100% como predeterminado)
• Las victorias rápidas y moonshots se señalan explícitamente
• Las dependencias que afecten el secuenciamiento se anotan
• Cualquier clasificación sorprendente se investiga antes de aceptarla

Patrones Adversos

• No predetermines el 100% de confianza en estimaciones sin datos de apoyo — esto infla puntuaciones y engaña la planificación
• No trates las puntuaciones RICE como una decisión final — una clasificación que sorprenda al equipo debe investigarse antes de aceptarla
• No omitas estimaciones de esfuerzo de ingeniería — las estimaciones de esfuerzo solo de PM frecuentemente son optimistas y sesgan resultados
• No olvides anotar dependencias que cambiarían el secuenciamiento incluso si las puntuaciones RICE sugieren lo contrario
• No puntúes cada iniciativa al mismo nivel de impacto — si todo es "impacto alto," el marco no produce señal útil