Usualmente cuando pensamos en darle un peso a una actividad, solemos pensar en el tiempo que nos llevará hacerlo, hacemos un calculo de cuando demoraríamos en terminarla, sin embargo para llegar a este mágico número, pasamos inevitablemente por una medición del esfuerzo que debemos invertir, es esta medición lo que nos dice que dicha actividad es un pan comido o es un hueso duro de roer.

Pero, ¿Porqué estimar sin fechas?
Por su naturaleza compleja y de alta incertidumbre, esta es una disyuntiva que es muy común en los proyectos de software. Por lo tanto, los proyectos bajo un marco ágil buscan comprender esta complejidad para establecer una dimensión y aprender de la experimentación para tomar diferentes caminos hacia la solución, a diferencia de la metodología tradicional que se enfoca más en la seguridad de un bloque de fechas, compromisos detallados y rígidos.
Técnicas de estimaciones más utilizadas
Estimación por talla (T-Shirt Sizing)
Esta estrategia implica establecer una «talla» para la tarea que se estima utilizando elementos como líneas de código, funcionalidades, componentes o pruebas. Es la técnica más simple de entender e implementar; solo necesitas comenzar con una historia clave que te diga cual es la tarea más simple que podría hacerse en un ciclo de desarrollo. Para esta técnica, suelen utilizarse las tallas S, M, L, XL y XXL. La definición de la complejidad de cada una depende de lo que cada equipo acuerde.
Estimación de Puntos de Historia (Story Points)
Es el método más popular en metodologías ágiles como Scrum. Se basa en puntuar las historias de usuario para evaluar su complejidad en comparación con otras tareas. Se utiliza con frecuencia la secuencia de números Fibonacci, en la que cada número es la suma de los dos números anteriores (1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, etc.). Por lo tanto, la tarea más sencilla puede ser 1, mientras que la más compleja puede ser 13 o 21. Por ejemplo, si se establece un límite de complejidad de 13 y una historia sobrepasa este límite, esto indica que la tarea puede requerir más información o debe dividirse en varias historias adicionales.
Algunas buenas prácticas y sus errores comunes
- Involucrar a Todo el Equipo: Las estimaciones no deben ser una tarea aislada del equipo de desarrollo. Todos los miembros involucrados deben participar, aportando su experiencia y conocimientos. Evitas las estimaciones aisladas que luego bajan al equipo como compromisos adquiridos.
- Utilizar Puntos de Historia: En lugar de estimar en horas, es común en la metodología ágil utilizar puntos de historia. Estos representan la complejidad relativa de una tarea en comparación con otras. Evita estimar en horas.
- Usar Referencias Comunes: Tener historias ya estimadas como referencia puede ayudar enormemente. Si una nueva historia se siente similar a una previamente estimada, puede recibir una estimación similar. Siempre mantén visible las referencias para que los participantes no se confundan.
- Revisar y Ajustar Regularmente: Las estimaciones no son fijas. Con el tiempo y a medida que se adquiere más conocimiento sobre el proyecto, es importante revisar y ajustar las estimaciones para mantener una visión precisa. Mantente atento a los resultados de las estimaciones previas para detectar sobre o sub estimaciones
Beneficios
- Simplicidad y Relatividad: Al evitar estimaciones en tiempo, se centra en la complejidad relativa, lo que facilita la comparación entre diferentes tareas.
- Evita la Micromanagement: Al no estar vinculado a horas exactas, se evita el escrutinio excesivo y se promueve una visión más holística del esfuerzo requerido.
- Facilita la Planificación: Permite una planificación más precisa y flexible, ya que se enfoca en la complejidad de la tarea en lugar de en un marco de tiempo específico.
Para finalizar, las estimaciones ágiles son una herramienta poderosa para planificar y gestionar proyectos de manera efectiva. Al seguir buenas prácticas y evitar errores comunes, los equipos pueden mejorar su capacidad para prever y responder a los desafíos del desarrollo ágil. ¡Involucra a tu equipo, utiliza puntos de historia y mantén un enfoque flexible en tus estimaciones ágiles para obtener resultados más precisos y exitosos!.
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