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 La siguiente es una recopilación de preguntas obtenidas de adopciones tempranas (y no tanto...) desde los mismos actores, sin filtros ni censuras. Las respuestas son las brindadas en el momento de adopción, pudiendo estas variar según el tiempo en el que se realizan.
-  - Ítem de lista ordenada¿Cómo sobrellevamos el desafío de cargas cognitivas para equipos en redarquías que están asignadas a más de un proyecto?
+**1-** ¿Cómo sobrellevamos el desafío de cargas cognitivas para equipos en redarquías que están asignadas a más de un proyecto?
-.1: No hay "proyectos" como tal, excepto en casos muy específicos. Las redarquías no se asignan a proyectos, son unidades de construcción de valor punta a punta. Esto se mejora con mayor conocimiento del xAdEv [[:sidebar|(https://github.com/d-vops/xAdEv/wiki)]].
+.1: No hay "proyectos" como tal, excepto en casos muy específicos. Las redarquías no se asignan a proyectos, son unidades de construcción de valor punta a punta. Esto se mejora con mayor conocimiento del [[https://xadev.wiki/doku.php/start|xAdEv]].
 .2: Sí hay equipos flexibles, más o menos líquidos, que pueden compartir carga cognitiva. Aunque muchas veces cuando la carga cognitiva se usa en distintos lugares, más que escasez o economía de escala, denota una potencial plataforma, equipo habilitador o servicios compartidos, de centro.
-  - Ítem de lista ordenadaEn los nuevos modelos operativos emergentes ¿Cómo tener previsibilidad de la carga de trabajo, estimaciones relativas, velocidad del equipo y división entre equipos de planta?
+**2-** En los nuevos modelos operativos emergentes ¿Cómo tener previsibilidad de la carga de trabajo, estimaciones relativas, velocidad del equipo y división entre equipos de planta?
-.1 Surgirá de la experimentación inicial y el refinamiento continuo del modelo. En la actualidad hay una alta imprevisibilidad en general, cuesta dar precisiones no sólo por el contexto complejo, sino por el asilamiento funcional que tienen. Al re-pensar todo punta a punta, vemos los ciclos completos, medimos y pueden trabajar en MBPM luego.
+.1 Surgirá de la experimentación inicial y el refinamiento continuo del modelo. En la actualidad hay una alta imprevisibilidad en general, cuesta dar precisiones no sólo por el contexto complejo, sino por el asilamiento funcional que tienen. Al re-pensar todo punta a punta, vemos los ciclos completos, medimos y pueden trabajar en [[https://openpracticelibrary.com/practice/metrics-based-process-mapping/|MBPM]] luego.
 Siempre la idea es inyectar múltiples cambios, continuos en paralelo, no generando un DIP (Drop In Productivity) tan grande que cancele el proceso de transformación. Ver [[wiki:dis-fue:ref-bib|"Sooner, Safer, Happier"]].