Registro de evidencia Habilidad: Documentar los resultados de cada experimento de validación de forma organizada y auditable. ¿Por qué importa esta habilidad? Sin un registro de evidencia, el aprendizaje del equipo queda en memorias individuales. El registro convierte los experimentos en un activo acumulativo que informa las decisiones futuras. Qué se ve como un buen resultado El equipo tiene un repositorio donde cada experimento completado tiene documentados: el supuesto probado, el método, los resultados observados y la conclusión. Errores comunes Hacer experimentos sin documentar los resultados. Documentar solo los experimentos exitosos e ignorar los fallidos. Guardar la evidencia en documentos dispersos sin estructura. No conectar los resultados con la actualización del modelo. Preguntas que el startup debe responder ¿Dónde guardamos los resultados de los experimentos? ¿Los resultados negativos están documentados con el mismo rigor que los positivos? ¿Alguien del equipo puede revisar el historial de validaciones en 10 minutos? ¿Cuándo fue la última vez que actualizamos el modelo a partir de un resultado? Artifact requerido 📄 Repositorio de evidencia Propósito: Documentar todos los experimentos y sus resultados en un repositorio accesible y auditable. Card vinculada: Registro de evidencia Instrucciones de desarrollo Crea una entrada por experimento completado con: supuesto, método, fecha, resultados, conclusión. Clasifica la conclusión: confirmado, refutado, ambiguo. Conecta la conclusión con el impacto en el modelo: ¿qué cambió? Organiza el repositorio de forma que cualquier miembro del equipo pueda encontrar cualquier experimento. Estado esperado: Repositorio con todos los experimentos documentados, clasificados y conectados al modelo. Criterios de revisión del Artifact Cada experimento completado tiene una entrada. La clasificación (confirmado/refutado/ambiguo) está definida. El impacto en el modelo está documentado. El repositorio es accesible a todo el equipo. Estado:  ☐ No iniciado  |  ☐ En progreso  |  ☐ Completo  |  ☐ Revisado  |  ☐ Cumple estándar  |  ☐ Fuerte/Sobresaliente Criterios de completitud El repositorio tiene todos los experimentos completados documentados. Las conclusiones están clasificadas y conectadas al modelo. El repositorio es la referencia central del aprendizaje del equipo. Rúbrica de revisión Nivel Descripción No iniciado No hay repositorio de evidencia. En progreso Los resultados están documentados en notas dispersas. Completo El repositorio tiene todos los experimentos con clasificación básica. Revisado El impacto en el modelo está documentado para cada experimento. Cumple estándar El repositorio es la base de las decisiones de pivotar/perseverar. Fuerte/Sobresaliente Se actualiza con cada experimento y es auditable por terceros. Cards relacionadas / siguiente paso Diseño de experimento Señales esperadas Decisión pivotar o perseverar