Las Estimaciones Son Consistentemente Erróneas

Las estimaciones persistentemente imprecisas erosionan la confianza de stakeholders y hacen la planificación casi imposible. Los datos históricos y tracking de velocidad de GitScrum ayudan a equipos a identificar patrones de estimación, calibrar sus predicciones usando datos de completitud real, y gradualmente mejorar la predictibilidad con el tiempo.

Por Qué Fallan las Estimaciones

Framework de Mejora de Estimación

JOURNEY DE PRECISIÓN DE ESTIMACIÓN

Nivel 1: Caos
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Estimaciones: "Tomará como una semana"          │
│ Realidad: 1 día a 3 semanas                     │
│ Varianza: ±200%                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Nivel 2: Awareness
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Trackea estimado vs actual                      │
│ Identifica patrones ("siempre somos 2x")        │
│ Aplica multiplicadores a estimaciones raw       │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Nivel 3: Proceso
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Desglosa en tareas pequeñas                     │
│ Estima en equipo (planning poker)               │
│ Usa estimación relativa (story points)          │
│ Varianza: ±50%                                  │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Nivel 4: Data-Driven
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Usa velocidad histórica                         │
│ Proporciona rangos, no puntos                   │
│ Trackea por tipo de trabajo (feature vs bug)    │
│ Varianza: ±25%                                  │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Nivel 5: Probabilístico
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Simulaciones Monte Carlo                        │
│ "80% confianza para Marzo 15"                   │
│ Recálculo continuo                              │
│ Varianza: Cuantificada con confianza            │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Patrón de Track y Aprendizaje

TRACKING DE ESTIMACIÓN

Análisis de Estimación Sprint 12:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                                                 │
│  Tarea        Estimado  Actual   Ratio         │
│  ─────────────────────────────────────────────  │
│  API endpoint    3 pts    5 pts   1.67x        │
│  Componente UI   2 pts    2 pts   1.00x        │
│  Trabajo BD      5 pts    8 pts   1.60x        │
│  Fix bug         1 pt     1 pt    1.00x        │
│  Integración     3 pts    7 pts   2.33x  ⚠️    │
│                                                 │
│  Promedio Sprint: 1.52x (subestimamos 52%)     │
│                                                 │
│  Patrones Identificados:                        │
│  • Trabajo integración consistentemente 2x+    │
│  • Fixes de bug son precisos                   │
│  • Trabajo API subestimado                     │
└─────────────────────────────────────────────────┘

APLICAR APRENDIZAJES:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Tipo Trabajo       Multiplicador              │
│  ──────────────────────────────                 │
│  Fixes de bug         1.0x                     │
│  Componentes UI       1.0x                     │
│  Trabajo API          1.5x                     │
│  Trabajo BD           1.5x                     │
│  Integración          2.5x                     │
│  Nueva tecnología     3.0x                     │
└─────────────────────────────────────────────────┘

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