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Mejorando Precisión de Estimación

La estimación precisa es crucial para planificación, comunicación con stakeholders y salud del equipo. GitScrum ayuda a trackear precisión de estimación con el tiempo, proporcionando datos para calibrar las estimaciones de tu equipo y mejorar predictibilidad.

Entendiendo la Estimación

Por Qué Fallan las Estimaciones

TRAMPAS COMUNES DE ESTIMACIÓN:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│ SESGO DE OPTIMISMO:                                         │
│ "Esto debería tomar solo un día"                            │
│ → Ignora edge cases, testing, review                        │
│ Fix: Multiplicar por 1.5-2x, incluir todas las actividades  │
│                                                             │
│ ANCLAJE:                                                    │
│ "Algo similar tomó 2 días"                                  │
│ → Cada tarea tiene complejidad única                        │
│ Fix: Listar diferencias específicas explícitamente          │
│                                                             │
│ COMPLEJIDAD OCULTA:                                         │
│ "Es solo un cambio simple"                                  │
│ → Integraciones, edge cases, testing                        │
│ Fix: Spike áreas desconocidas primero                       │
│                                                             │
│ GAPS DE REQUISITOS:                                         │
│ "Lo resolveré mientras avanzo"                              │
│ → Scope crece durante desarrollo                            │
│ Fix: Clarificar antes de estimar                            │
│                                                             │
│ SÍNDROME DEL HÉROE:                                         │
│ "Puedo hacerlo más rápido de lo usual"                      │
│ → Ritmo sostenible se ignora                                │
│ Fix: Estimar para desarrollador promedio                    │
│                                                             │
│ DEPENDENCIAS EXTERNAS:                                      │
│ "Asumiendo que la API está lista"                           │
│ → Dependencias frecuentemente no están listas               │
│ Fix: Incluir riesgo de dependencia en estimación            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Métricas de Precisión de Estimación

TRACKEANDO PRECISIÓN DE ESTIMACIÓN:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│ FÓRMULA DE PRECISIÓN:                                       │
│                                                             │
│ Precisión = 1 - |Estimado - Actual| / Actual               │
│                                                             │
│ EJEMPLO:                                                    │
│ Estimado: 5 puntos | Actual: 7 puntos                       │
│ Precisión = 1 - |5-7|/7 = 1 - 2/7 = 71%                    │
│                                                             │
│ PRECISIÓN DE ESTIMACIÓN DEL EQUIPO (Últimos 6 Sprints):     │
│                                                             │
│ Sprint  │ Estimado  │ Actual  │ Precisión                  │
│─────────┼───────────┼─────────┼───────────────────────────│
│ 19      │ 45 pts    │ 52 pts  │ 87%                        │
│ 20      │ 48 pts    │ 46 pts  │ 96%                        │
│ 21      │ 50 pts    │ 61 pts  │ 82%                        │
│ 22      │ 52 pts    │ 55 pts  │ 95%                        │
│ 23      │ 50 pts    │ 58 pts  │ 86%                        │
│ 24      │ 48 pts    │ 50 pts  │ 96%                        │
│─────────┼───────────┼─────────┼───────────────────────────│
│ Promedio│           │         │ 90%                        │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Técnicas de Estimación

Estimación Relativa

ESTIMACIÓN CON STORY POINTS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│ ESCALA FIBONACCI:                                           │
│ 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21                                       │
│                                                             │
│ REFERENCIAS:                                                │
│ 1 pt: Historia trivial, bien entendida                      │
│ 3 pts: Historia pequeña, baja complejidad                   │
│ 5 pts: Historia mediana, complejidad típica                 │
│ 8 pts: Historia grande, cierta incertidumbre                │
│ 13+ pts: Demasiado grande, necesita descomposición          │
│                                                             │
│ PROCESO:                                                    │
│ 1. Seleccionar historia de referencia (3 pts)               │
│ 2. Comparar nuevas historias con referencia                 │
│ 3. Equipo vota simultáneamente                              │
│ 4. Discutir discrepancias                                   │
│ 5. Converger en estimación                                  │
│                                                             │
│ BENEFICIOS:                                                 │
│ • Compara trabajo similar, no tiempo absoluto               │
│ • Promedia sesgos individuales                              │
│ • Más consistente entre diferentes personas                 │
│ • Revela desacuerdos en entendimiento                       │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Planning Poker

PROCESO DE PLANNING POKER:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│ 1. PRESENTAR                                                │
│    PO presenta historia y criterios de aceptación           │
│    Equipo hace preguntas clarificadoras                     │
│                                                             │
│ 2. ESTIMAR INDIVIDUALMENTE                                  │
│    Cada persona selecciona carta sin mostrar                │
│    Evita influencia de otros                                │
│                                                             │
│ 3. REVELAR SIMULTÁNEAMENTE                                  │
│    Todos muestran cartas al mismo tiempo                    │
│                                                             │
│ 4. DISCUTIR OUTLIERS                                        │
│    Estimaciones alta y baja explican razonamiento           │
│    ¿Qué ven diferente?                                      │
│                                                             │
│ 5. RE-ESTIMAR SI NECESARIO                                  │
│    Con nueva información, votar de nuevo                    │
│    Objetivo: consenso, no unanimidad                        │
│                                                             │
│ REGLAS:                                                     │
│ • Máximo 2 rondas por historia                              │
│ • Si no hay consenso, usar estimación mayor                 │
│ • Timeboxear a 5 min por historia                           │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Mejora Continua

Calibración

PROCESO DE CALIBRACIÓN DE ESTIMACIÓN:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│ DESPUÉS DE CADA SPRINT:                                     │
│                                                             │
│ 1. COMPARAR ESTIMADO VS ACTUAL                              │
│    Para cada historia: ¿Cuánto tomó realmente?              │
│                                                             │
│ 2. IDENTIFICAR PATRONES                                     │
│    ¿Subestimamos consistentemente testing?                  │
│    ¿Historias de integración toman más de esperado?         │
│    ¿Ciertas personas estiman diferente?                     │
│                                                             │
│ 3. AJUSTAR REFERENCIAS                                      │
│    Actualizar historia de referencia si necesario           │
│    "Nuestra referencia de 3 pts ahora es X"                 │
│                                                             │
│ 4. FACTOR DE AJUSTE                                         │
│    Si consistentemente off por X%, aplicar factor           │
│    Estimación ajustada = Estimación × factor                │
│                                                             │
│ EJEMPLO:                                                    │
│ Equipo subestima 20% consistentemente                       │
│ Factor: 1.2                                                 │
│ Historia estimada en 5 → planificar como 6                  │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Análisis de Varianza

ENTENDIENDO VARIANZA DE ESTIMACIÓN:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│ DISTRIBUCIÓN DE HISTORIAS (últimos 3 meses):                │
│                                                             │
│ Estimado 3 pts:                                             │
│ Real 2:  ██ 10%                                             │
│ Real 3:  ████████ 40%                                       │
│ Real 4:  ██████ 30%                                         │
│ Real 5:  ████ 20%                                           │
│                                                             │
│ INSIGHT: Historias de 3 pts tienen sesgo hacia arriba       │
│                                                             │
│ Estimado 8 pts:                                             │
│ Real 5:  ██ 10%                                             │
│ Real 8:  ████ 20%                                           │
│ Real 10: ██████ 30%                                         │
│ Real 13: ████████ 40%                                       │
│                                                             │
│ INSIGHT: Historias de 8 pts frecuentemente son 13           │
│ ACCIÓN: Descomponer historias >5 pts antes de sprint        │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Mejores Prácticas

  1. Usar estimación relativa no tiempo absoluto
  2. Mantener historias pequeñas (≤5 pts)
  3. Trackear estimado vs actual cada sprint
  4. Calibrar regularmente basándose en datos
  5. Incluir todo (testing, review, deploy)
  6. Discutir discrepancias para aprender
  7. Aceptar incertidumbre usar rangos cuando corresponda

Soluciones Relacionadas