Estimando Peso de tarefas

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Estimando o peso da tarefa


Qual é o esforço necessário para terminar uma tarefa? A estimativa ágil é um meio de encontrar essa resposta. Por meio de pontos de história por exemplo, pontuamos uma tarefa e quanto maior for sua pontuação, maior é o esforço envolvido. É claro que para fazer essa estimativa precisamos nos atentar aos pontos iniciais: escolher uma escala, discutir as tarefas e encontrar um consenso entre o time para a atribuir o peso de uma tarefa.

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Uma escala bastante popular de estimativa ágil se baseia na sequência de Fibonacci para atribuir as pontuações de esforços. É comum ainda que se use uma sequência de Fibonacci modificada (1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40 e 100 ). Usar números muito próximos uns dos outros torna a tarefa de distinguir entre as estimativas quase impossível. Isso se deve à Lei de Weber.

A Lei de Weber afirma que a diferença que podemos identificar entre os objetos é dada por uma porcentagem. Na sequência de Fibonacci vemos que depois do 2 (que é 100% maior do que 1), cada número é cerca de 60% maior do que o valor anterior. E de acordo com a Lei de Weber (veja o artigo “Agile Estimation” nas fontes), se pudermos distinguir uma diferença de 60% no esforço entre duas estimativas, podemos distinguir essa mesma diferença percentual entre outras estimativas. Logo, os valores de Fibonacci funcionam bem, pois aumentam aproximadamente na mesma proporção a cada vez.

Contudo na prática uma estimativa de 21 implica uma precisão que não podemos suportar. É impressionante atribuir o peso 21 a uma tarefa e não algum arredondamento como 20 ou ainda 25. Isso nos leva a usar 20 em vez de 21, e uma vez que desviamos da sequência de Fibonacci uma vez, nos sentimos livres para continuar. Podemos introduzir 40 e 100. Um aumento muito maior do que 62% da sequência de Fibonacci (100% e 150% respectivamente).

Agora imagine que sua equipe deseja estimar o esforço necessário para construir um novo protótipo. Todos concordaram que essa tarefa teria um alto nível de dificuldade e demoraria muito para ser concluída. Mas imagine que sua equipe usou uma escala de pontuação como: 2, 4, 6, …, 50. Se todos concordassem, um novo dispositivo estaria no limite superior da escala de pontos, mas qual valor atribuir 42 pontos? 46? 48? Quanto maior é o número na escala, mais difícil se torna escolher o peso ideal.

Lembre-se de que o objetivo com esses pontos é apenas estimar o nível de esforço. Não há razão para tentar escolher a pontuação perfeita de pontos.

Os números são apenas um guia para ajudar sua equipe a avaliar quanto tempo uma tarefa levará e quantos recursos você precisará dedicar a ela. É por isso que nenhuma escala de estimativa ágil viável usa decimais. Usando a sequência de Fibonacci para estimar o esforço para desenvolver uma novo protótipo, teremos alguns números para escolher na extremidade superior da escala: 34, 55 ou 89. (É aqui que seu Fibonacci é ágil escala pararia.).

Exitem ainda outros métodos de estimativa, caso queira teste e veja qual você e sua equipe se adaptará melhor, mas lembre-se de documentar.

Fontes


  1. Agile Estimation: why the fibonacci sequence works well for estimating
  2. Fibonacci agile estimation
  3. Medium: Top 7 most popular agile estimation methods for users stories