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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
| Causa | O Que Acontece | Solução |
|---|---|---|
| Viés otimista | "Deve levar 2 dias" leva 5 | Use dados históricos |
| Complexidade oculta | Funcionalidade simples é complexa | Spike antes da estimativa |
| Trabalho faltante | Esqueceu teste, revisão, implantação | Checklist de Definição de Pronto |
| Aumento de escopo | Requisitos crescem | Bloqueie escopo, rastreie mudanças |
| Dependências | Esperando por outros | Mapeie dependências antecipadamente |
| Troca de contexto | Múltiplos projetos fragmentam tempo | Conte 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
- Rastreie real vs estimado para cada tarefa
- Estime como equipe não individualmente
- Divida o trabalho em pedaços de 1-2 dias
- Use intervalos não pontos únicos
- Aplique multiplicadores aprendidos por tipo de trabalho
- Inclua todo o trabalho (teste, revisão, reuniões)
- Re-estime quando o escopo muda
- 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