Sprint Analytics — Automate Squad

CULTIVA IA · Sprints 1–6 (Jan–Mar 2026) · Scrum Master: Laura Martínez

6 sprints · Datos completos
Resumen ejecutivo
Velocidad media
20.2
▶ Puntos/sprint · Estable
Salud del equipo
78.3
▲ Puntuación /100 · Good
Compl. action items
46.7%
▼ Objetivo: >70% · Crítico
Madurez del equipo
95
★ High Performing · /100
Velocidad por sprint
Planificado vs. Completado
CV: 13.1% · Bajo · Predicción estable
0 8 16 24 Sprint 1 18 Sprint 2 21 Sprint 3 19 Sprint 4 22 Sprint 5 17 Sprint 6 24 avg
Planificado
Completado
Media 20.2 pts
Salud del equipo
78.3 /100
GOOD
6 sprints analizados
Equipo: 4.8 personas avg
23 historias · 5 bloqueantes
Dimensiones de salud
Commitment Reliability (25%) 96.8/100
Ratio medio: 90.8% · Consistencia: 82.1%
Ceremony Engagement (15%) 92.3/100
Participación media: 93.2%
Story Completion Dist. (15%) 93.3/100
Historias completadas: 81.9%
Velocity Predictability (10%) 75.4/100
CV: 13.1% — objetivo <20%
Scope Stability (20%) 54.8/100
Cambios mid-sprint: 22.6% (objetivo <15%)
Blocker Resolution (15%) 51.7/100
Media resolución: 4.7 días (objetivo <3 días)
Previsión Monte Carlo — próximos 6 sprints
Intervalos de confianza
Simulación: 10.000 iteraciones · Basada en 6 sprints históricos
Confianza Total 6 sprints Media/sprint
50% 121 pts 20.2 pts
70% 124 pts 20.7 pts
85% 128 pts 21.3 pts ★
95% 132 pts 22.0 pts
Recomendación PO: Planificar próximo sprint con máximo 21 puntos (85% confianza = 128/6 = 21.3 pts/sprint)
Historial de sprints
Sprint Plan Complet. Commit. Bloqs.
Sprint 1 23 pts 18 pts
78%
1
Sprint 2 21 pts 21 pts
100%
0
Sprint 3 24 pts 19 pts
79%
2
Sprint 4 20 pts 22 pts
110%
0
Sprint 5 25 pts 17 pts
68%
2
Sprint 6 22 pts 24 pts
109%
0
Análisis de retrospectivas
Action Items — Tasa de compleción
46.7%
7 / 15 completadas
● Crítico — obj. >70%
8
Vencidas
1.0
Sprints p/cerrar
Por prioridad:
Alta prioridad
50%
Media prioridad
33%
Baja prioridad
67%
Temas recurrentes
Proceso 100% ↓
Team dynamics 100% ↑
Técnico 83% ↑
Comunicación 67% ↓
Problema persistente: Técnico — 83% frecuencia con tendencia al alza. Requiere atención inmediata.
Velocidad mejora:
Moderada · Tasa de resolución: 50%
Duración media retros:
74 min · 93.3% asistencia
Madurez del equipo
Modelo Tuckman — evaluación automática
95
/100
Forming
Storming
Norming
Performing
★ actual
El equipo ha alcanzado el estadio High Performing.
Foco recomendado: retos de innovación, autonomía y apoyo a otros equipos.
Próx. revisión completa de madurez: Sprint 9 (Jul 2026)
Recomendaciones prioritarias
🚨
CRÍTICO — Tasa de action items al 46.7%: Reducir a máx. 3 action items por retro mientras el completion rate sea <60%. Asignar siempre owner + criterio de éxito medible.
⚠️
Scope Stability (54.8/100): Los cambios mid-sprint del 22.6% superan el objetivo del 15%. Revisar el proceso de scope-change con el PO y activar freeze en día 3 del sprint.
⚠️
Blocker Resolution (51.7/100): Resolución media de 4.7 días vs. objetivo de 3 días. Implementar protocolo de escalada automática a las 48h de apertura.
📈
Previsión de velocidad estable: Con CV del 13.1% y tendencia estable, planificar próximo sprint con 21 puntos (intervalo 85% = 21.3 pts/sprint) es la elección óptima.
Excelente commitment reliability (96.8/100) y ceremony engagement (92.3/100): Documentar prácticas del equipo y compartirlas. Base sólida para escalar capacidad en Q3.