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Estimativas São Consistentemente Erradas

Estimativas persistentemente imprecisas corroem a confiança dos stakeholders e tornam o planejamento quase impossível. Os dados históricos e rastreamento de velocidade do GitScrum ajudam as equipes a identificar padrões de estimativa, calibrar suas previsões usando dados reais de conclusão, e gradualmente melhorar a previsibilidade ao longo do tempo.

Por Que as Estimativas Falham

CausaO Que AconteceSolução
Viés otimista"Deve levar 2 dias" leva 5Use dados históricos
Complexidade ocultaFuncionalidade simples é complexaSpike antes da estimativa
Trabalho faltanteEsqueceu teste, revisão, implantaçãoChecklist de Definição de Pronto
Aumento de escopoRequisitos crescemBloqueie escopo, rastreie mudanças
DependênciasEsperando por outrosMapeie dependências antecipadamente
Troca de contextoMúltiplos projetos fragmentam tempoConte com sobrecarga

Framework de Melhoria de Estimativa

JORNADA DE PRECISÃO DA ESTIMATIVA

Nível 1: Caos
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Estimativas: "Vai levar cerca de uma semana"    │
│ Realidade: 1 dia a 3 semanas                    │
│ Variância: ±200%                                │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Nível 2: Consciência
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Rastreie estimado vs real                       │
│ Identifique padrões ("sempre somos 2x")         │
│ Aplique multiplicadores às estimativas brutas   │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Nível 3: Processo
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Divida em tarefas pequenas                       │
│ Estime como equipe (planning poker)             │
│ Use estimativa relativa (pontos de história)    │
│ Variância: ±50%                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Nível 4: Orientado por Dados
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Use velocidade histórica                        │
│ Forneça intervalos, não pontos                  │
│ Rastreie por tipo de trabalho (feature vs bug)  │
│ Variância: ±25%                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Nível 5: Probabilístico
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Simulações Monte Carlo                          │
│ "80% confiante até 15 de março"                  │
│ Recálculo contínuo                              │
│ Variância: Quantificada com confiança           │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Padrão de Rastreamento e Aprendizado

RASTREAMENTO DE ESTIMATIVA

Análise de Estimativa Sprint 12:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                                                 │
│  Tarefa       Estimado  Real   Razão           │
│  ─────────────────────────────────────────────  │
│  Endpoint API    3 pts    5 pts   1.67x        │
│  Componente UI   2 pts    2 pts   1.00x        │
│  Trabalho BD     5 pts    8 pts   1.60x        │
│  Correção bug    1 pt     1 pt    1.00x        │
│  Integração      3 pts    7 pts   2.33x  ⚠️    │
│                                                 │
│  Média Sprint: 1.52x (subestimamos 52%)        │
│                                                 │
│  Padrões Identificados:                         │
│  • Trabalho de integração consistentemente 2x+  │
│  • Correções de bug são precisas               │
│  • Trabalho de API subestimado                  │
└─────────────────────────────────────────────────┘

APLICAR APRENDIZADOS:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Tipo Trabalho    Multiplicador                 │
│  ──────────────────────────────                 │
│  Correções bug    1.0x                          │
│  Componentes UI   1.0x                          │
│  Trabalho API     1.5x                          │
│  Trabalho BD      1.5x                          │
│  Integração       2.5x                          │
│  Nova tecnologia  3.0x                          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Estimativa por Intervalo

EM VEZ DE ESTIMATIVAS PONTUAIS, USE INTERVALOS

❌ "Isso vai levar 5 dias"

✅ "Isso vai levar:"
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Melhor caso:   3 dias (tudo corre bem)         │
│  Mais provável: 5 dias (complexidade normal)    │
│  Pior caso:     10 dias (se houver problemas)   │
│                                                 │
│  Confiança: Média (nova área de código)         │
│  Riscos chave: Documentação API pouco clara     │
└─────────────────────────────────────────────────┘

COMPROMISSO: "Entregaremos entre 5-10 dias,
              atualização no meio do caminho"

Melhores Práticas

  1. Rastreie real vs estimado para cada tarefa
  2. Estime como equipe não individualmente
  3. Divida o trabalho em pedaços de 1-2 dias
  4. Use intervalos não pontos únicos
  5. Aplique multiplicadores aprendidos por tipo de trabalho
  6. Inclua todo o trabalho (teste, revisão, reuniões)
  7. Re-estime quando o escopo muda
  8. Celebre melhoria da precisão não apenas entrega

Anti-Padrões

✗ Punir estimativas erradas (mata estimativa honesta)
✗ Converter pontos de história em horas
✗ Estimar trabalho que não entende
✗ Não rastrear precisão da estimativa
✗ Estimativas de uma pessoa para trabalho de equipe
✗ Nunca ajustar estimativas quando escopo muda

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