Para visualizar cómo se aplican los modelos tradicionales en contextos reales, analizamos tres proyectos ficticios inspirados en situaciones habituales. El objetivo es identificar qué modelo facilita el éxito en cada escenario y qué medidas complementarias conviene adoptar.
Contexto: una entidad financiera debe desarrollar un módulo de informes regulatorios. El alcance está definido por normativas del banco central y por contratos previamente acordados con proveedores externos. Las fechas de entrega son inamovibles y el costo de incumplir es elevado.
Modelo recomendado: modelo en cascada.
Justificación: los requisitos son estables, la documentación debe ser formal y la auditoría externa exige evidencias en cada fase. El modelo en cascada permite planificar hitos de aprobación, mantener trazabilidad y gestionar cambios a través de comités de control.
Consejos prácticos:
Indicadores de éxito: entregables aprobados sin observaciones relevantes, ausencia de sorpresas en auditorías y despliegues ejecutados en la fecha comprometida.
Contexto: un laboratorio de innovación busca construir un sistema de monitoreo basado en sensores IoT y algoritmos predictivos. No existe certeza sobre la viabilidad técnica ni sobre el rendimiento de la solución. El financiamiento depende de hitos de validación técnica.
Modelo recomendado: modelo en espiral.
Justificación: la espiral enfoca cada iteración en mitigar riesgos críticos: pruebas de sensores, evaluación de algoritmos, escalabilidad en la nube, seguridad de datos. Al final de cada ciclo se decide si avanzar, replantear o detener el proyecto.
Consejos prácticos:
Indicadores de éxito: reducción progresiva del riesgo, decisiones informadas sobre nuevas inversiones y un roadmap que evoluciona según la evidencia obtenida.
Contexto: una empresa de servicios lanza una plataforma web para clientes internos. La dirección tiene una visión general, pero quiere validar la experiencia de usuario y los flujos de trabajo de manera iterativa. Los usuarios finales participarán activamente.
Modelo recomendado: modelo de prototipos.
Justificación: el prototipado permite construir maquetas y versiones funcionales rápidas que capturan la retroalimentación del cliente. Los hallazgos se incorporan antes de desarrollar el producto final, minimizando la posibilidad de funcionalidades irrelevantes o de baja usabilidad.
Consejos prácticos:
Indicadores de éxito: mayor satisfacción del usuario, alta adopción interna y claridad en los requisitos antes de escalar la implementación.
Los tres casos muestran que no existe un modelo tradicional universalmente superior. La elección depende del grado de certeza en los requisitos, la complejidad técnica y la participación del cliente. En proyectos reales, las organizaciones pueden combinar rasgos de cada modelo: iniciar con prototipos para entender necesidades, seguir con espiral para gestionar riesgos y formalizar con etapas de cascada antes de la entrega.