La gestión ágil de proyectos es un enfoque iterativo de la planificación y gestión de un proyecto. En otros enfoques de gestión de proyectos de desarrollo de software, como el modelo en cascada, se suelen identificar todos los requisitos de antemano y planificar meticulosamente un proyecto de principio a fin.
En cambio, la gestión ágil de proyectos no fija el plan del proyecto en piedra. En su lugar, se divide el proyecto en partes y se fijan objetivos que pueden alcanzarse en pequeñas etapas, que a su vez pueden durar entre un día y varias semanas. De este modo, el proyecto se desarrolla paso a paso y puede probarse y ajustarse con frecuencia para identificar cualquier nuevo requisito.
La gestión ágil de proyectos ha demostrado ser un enfoque extremadamente útil en la ejecución de proyectos de aprendizaje automático. La principal ventaja de la gestión ágil de proyectos es que es muy flexible y, por tanto, puede adaptarse a cambios imprevistos, riesgos o problemas que puedan surgir durante un proyecto. Esta es la configuración adecuada para los proyectos de Machine Learning, en los que -a diferencia de los proyectos en otros campos- las incertidumbres son inherentes. Hay muchas cosas que no se saben de antemano.
Por ejemplo, las respuestas a las siguientes preguntas: ¿Cómo de buena es la Calidad de los datos? ¿Se puede predecir el proceso con estos datos? ¿Están los modelos suficientemente maduros para cumplir sus objetivos? Con una gestión ágil de los proyectos se puede responder a estas preguntas imprevistas y resolver otros problemas con mayor facilidad.
