Il Mito della Stima
Perché siamo così negati a stimare il lavoro complesso, e cosa fare invece.
Key Takeaways
- Il dimensionamento relativo è più accurato delle ore.
- L'incertezza è massima all'inizio del lavoro.
- Prevedere basandosi sui dati batte l'indovinare.
Il Principio di Incertezza
Nel lavoro basato sulla conoscenza, ci vengono spesso chieste stime precise per problemi unici. Questa è una fallacia logica. Ogni nuova funzionalità è un processo di 'scoperta', non un processo di 'costruzione'. Non stiamo costruendo un ponte usando un progetto noto; stiamo esplorando un territorio che non è mai stato mappato prima.Il Cono di Incertezza
All'inizio di un progetto, ne sappiamo il meno possibile. Eppure, questo è il momento in cui ci viene chiesto di fare le stime più importanti. La ricerca mostra che le stime iniziali possono essere sbagliate di un fattore 4x (varianza del 400%). Man mano che costruiamo e impariamo, il 'Cono' si restringe e la nostra accuratezza migliora.📹 Video Resource: Il Cono di Incertezza Spiegato
Perché falliamo: La Fallacia della Pianificazione
La psicologia cognitiva (Kahneman & Tversky) ha dimostrato che gli esseri umani sono sistematicamente troppo ottimisti. Immaginiamo l''happy path' e ignoriamo le 100 cose che potrebbero andare storte. Stimiamo lo sforzo del lavoro, ma ignoriamo lo sforzo delle 'interruzioni', dei 'passaggi' e dei 'bug imprevisti'.La Svolta: Dimensionamento Relativo
Smetti di indovinare le ore. Inizia a confrontare le dimensioni. Non sappiamo esattamente quanti chili pesi un cane, ma possiamo facilmente vedere se è 'Piccolo' (Chihuahua), 'Medio' (Beagle) o 'Extra Large' (Alano). Questa è la base degli Story Points.La stima relativa è fino all'80% più veloce e accurata rispetto al tentativo di stimare in ore assolute perché il nostro cervello è programmato per il confronto, non per il calcolo.
— La Legge del Dimensionamento Relativo
📹 Video Resource: Stima Agile: L'Analogia del Cane
La Matematica (Legge dei Grandi Numeri)
Aggregare molte stime piccole e imprecise porta a risultati molto più stabili rispetto a una singola stima grande e 'precisa'. Matematicamente, l'errore relativo diminuisce man mano che aggiungi più elementi al secchiello.La Legge dell'Aggregazione:
Varianza Totale = 1 / sqrt(N) (Più elementi scomponi nel tuo lavoro, più i tuoi errori individuali si annulleranno a vicenda.)