Team Topology: Organizational Design for Fast Flow
Team topology designs organizational structures that optimize for fast flow of change while managing cognitive load. The skill produces team topology maps, interaction matrices, and evolution plans based on the Team Topologies framework (Skelton & Pais).
TL;DR
- Analiza la ley de Conway: como la estructura organizacional actual condiciona la arquitectura del software
- Clasifica equipos en los 4 tipos fundamentales: stream-aligned, platform, enabling, complicated-subsystem
- Evalua carga cognitiva por equipo para detectar sobrecarga y dependencias excesivas
- Mapea modos de interaccion (colaboracion, X-as-a-service, facilitacion) con evolucion temporal
- Produce plan de evolucion organizacional alineado con la arquitectura objetivo
Inputs
The user provides an organization or department name as $ARGUMENTS. Parse $1 as the organization/department name.
Parameters:
{MODO}: piloto-auto (default) | desatendido | supervisado | paso-a-paso{FORMATO}: markdown (default) | html | dual{VARIANTE}: ejecutiva (~40%) | tecnica (full, default){HORIZONTE}: 6m | 12m (default) | 24m
Entregables
- Mapa de topologia de equipos — Visual map of all teams classified by type with ownership boundaries
- Matriz de interacciones — Team-to-team interaction modes (collaboration, X-as-a-service, facilitating) with expected evolution
- Plan de evolucion — Phased plan to evolve from current to target topology with milestones and change management
- Evaluacion de carga cognitiva — Per-team cognitive load assessment with overload indicators and remediation
- Analisis de Conway — Mapping of current org structure to software architecture with misalignment identification
Proceso
- Mapear estructura actual — Document current teams, their responsibilities, sizes, and reporting lines
- Analizar ley de Conway — Map how current team boundaries reflect (or conflict with) the software architecture
- Clasificar equipos — Categorize each team: stream-aligned (business capability), platform (internal services), enabling (capability uplift), complicated-subsystem (deep expertise)
- Evaluar carga cognitiva — Assess each team's cognitive load: intrinsic (domain complexity), extraneous (tooling, process overhead), germane (learning, improvement)
- Identificar anti-patrones — Detect: teams too large (>9), too many dependencies, shared ownership, siloed knowledge, handoff chains
- Disenar topologia objetivo — Define target team structure aligned with desired architecture and value streams
- Mapear interacciones — Define interaction mode per team pair: collaboration (temporary, high-bandwidth), X-as-a-service (API-like, low-coupling), facilitating (enabling team helps others)
- Planificar evolucion — Create phased transition plan with organizational change management, communication, and success metrics
Criterios de Calidad
Supuestos y Limites
- Assumes leadership support for organizational restructuring
- Team topology is a model — real organizations have nuances the model simplifies
- Does not address HR, compensation, or formal reporting line changes
- Effectiveness depends on alignment between architecture evolution and team evolution
Casos Borde
- Organizacion con estructura matricial rigida — Cuando los reportes funcionales no pueden cambiar, el skill propone topologias virtuales (squads cross-funcionales) que operan dentro de la estructura formal, con mecanismos de alineacion dual.
- Equipo unico responsable de todo (startup temprana) — El skill no fuerza los 4 tipos; en su lugar identifica responsabilidades que deberian separarse primero y define triggers de division basados en carga cognitiva medible.
- Fusion o adquisicion con equipos duplicados — El skill mapea capacidades duplicadas, propone consolidacion basada en fortalezas complementarias y disena plan de transicion que minimiza perdida de conocimiento institucional.
- Equipos distribuidos en multiples paises con diferencia cultural — La matriz de interacciones se ajusta por zona horaria y cultura de comunicacion, priorizando X-as-a-service sobre colaboracion para minimizar dependencia de comunicacion sincrona.
Decisiones y Trade-offs
- 4 tipos de equipo vs. taxonomia libre — Se usa el framework de Skelton & Pais porque provee vocabulario compartido y anti-patrones documentados; taxonomia libre genera ambiguedad organizacional.
- Carga cognitiva como metrica principal vs. delivery velocity — Carga cognitiva porque es la causa raiz; velocity baja es frecuentemente el sintoma de sobrecarga cognitiva, no de falta de capacidad.
- Evolucion incremental vs. reorganizacion big-bang — Incremental siempre, porque reorganizaciones big-bang destruyen redes informales de conocimiento y generan 3-6 meses de baja productividad.
- Tamano maximo de equipo 9 vs. flexible — Hard limit en 9 (Dunbar's sub-group) porque equipos mas grandes pierden cohesion y aumentan overhead de comunicacion cuadraticamente.
Knowledge Graph
graph TD
subgraph Core["Team Topology"]
A[Organizational Design] --> B[Team Classification]
A --> C[Interaction Modes]
A --> D[Cognitive Load Assessment]
end
subgraph Inputs["Inputs"]
E[Organization Context] --> A
F[Current Structure] --> B
G[Software Architecture] --> A
end
subgraph Outputs["Outputs"]
A --> H[Mapa de Topologia]
C --> I[Matriz de Interacciones]
A --> J[Plan de Evolucion]
D --> K[Evaluacion Carga Cognitiva]
end
subgraph Related["Related Skills"]
L[software-architecture] -.-> A
M[change-readiness] -.-> J
N[product-strategy] -.-> B
end
Output Templates
Markdown (default)
- Filename:
org_team-topology_{departamento}_{WIP}.md
- Structure: TL;DR -> Analisis Conway -> Mapa de topologia (Mermaid) -> Matriz de interacciones (tabla) -> Carga cognitiva -> Plan de evolucion
PPTX
- Filename:
org_team-topology_{departamento}_{WIP}.pptx
- Slides: Current State (mapa actual) -> Conway Analysis -> Target Topology -> Interaction Modes -> Cognitive Load Findings -> Evolution Roadmap
DOCX (bajo demanda)
- Filename:
{fase}_team-topology_{departamento}_{WIP}.docx
- Generado con python-docx y MetodologIA Design System v5. Portada con nombre del departamento/organización y fecha, TOC automático, encabezados Poppins navy, cuerpo Montserrat, acentos dorados, tablas zebra. Secciones: Análisis Conway, Mapa de Topología de Equipos, Matriz de Interacciones, Evaluación de Carga Cognitiva, Plan de Evolución Organizacional.
HTML (bajo demanda)
- Filename:
org_team-topology_{departamento}_{WIP}.html
- Estructura: HTML self-contained branded (Design System MetodologIA v5). Light-First Technical. Incluye diagrama interactivo de mapa de topología de equipos, matriz de interacciones con modos coloreados, y radar de carga cognitiva por equipo. WCAG AA, responsive, print-ready.
XLSX (bajo demanda)
- Filename:
{fase}_team-topology_{departamento}_{WIP}.xlsx
- Generado con openpyxl y MetodologIA Design System v5. Encabezados con fondo navy y texto Poppins blanco, formato condicional por tipo de equipo y nivel de carga cognitiva, auto-filtros en todas las columnas, valores calculados sin fórmulas. Hojas: Clasificación de Equipos, Matriz de Interacciones, Evaluación de Carga Cognitiva, Plan de Evolución.
Evaluacion
| Dimension | Peso | Criterio |
|---|
| Trigger Accuracy | 10% | Activa ante "team topology", "cognitive load", "Conway's Law", "stream-aligned" sin confundir con org chart o HR planning |
| Completeness | 25% | Cubre clasificacion, interacciones, carga cognitiva, Conway y plan de evolucion |
| Clarity | 20% | Cada equipo tiene tipo, boundaries y responsabilidades sin ambiguedad |
| Robustness | 20% | Maneja estructura matricial, startups, fusiones y equipos distribuidos |
| Efficiency | 10% | 8 pasos donde estructura actual alimenta analisis que alimenta diseno objetivo |
| Value Density | 15% | Mapa de topologia y plan de evolucion son presentables a liderazgo |
Umbral minimo: 7/10 en cada dimension para considerar el skill production-ready.
Cross-References
- metodologia-software-architecture: Architecture that team topology must align with (reverse Conway maneuver)
- metodologia-change-readiness-assessment: Organizational readiness for team restructuring
- metodologia-product-strategy: Value streams that drive stream-aligned team boundaries
Autor: Javier Montaño · Comunidad MetodologIA | Version: 1.0.0