O Mito da Estimativa
Por que somos tão ruins em estimar trabalhos complexos e o que fazer em vez disso.
Key Takeaways
- O dimensionamento relativo é mais preciso do que horas.
- A incerteza é maior no início do trabalho.
- A previsão baseada em dados supera o palpite.
O Princípio da Incerteza
No trabalho de conhecimento, muitas vezes nos pedem estimativas precisas para problemas únicos. Isto é uma falácia lógica. Cada nova funcionalidade é um processo de 'descoberta', não um processo de 'construção'. Não estamos a construir uma ponte usando um projeto conhecido; estamos a explorar um território que nunca foi mapeado antes.O Cone da Incerteza
No início de um projeto, sabemos o mínimo sobre ele. No entanto, é aqui que nos pedem para fazer as estimativas mais importantes. Pesquisas mostram que as estimativas iniciais podem estar erradas por um fator de 4x (400% de variação). À medida que construímos e aprendemos, o 'Cone' estreita-se e a nossa precisão melhora.📹 Video Resource: O Cone da Incerteza Explicado
Por que falhamos: A Falácia do Planejamento
A psicologia cognitiva (Kahneman & Tversky) provou que os humanos são sistematicamente excessivamente otimistas. Imaginamos o 'caminho feliz' e ignoramos as 100 coisas que podem dar errado. Estimamos o esforço do trabalho, mas ignoramos o esforço das 'interrupções', 'transferências' e 'erros inesperados'.O Avanço: Dimensionamento Relativo
Pare de adivinhar horas. Comece a comparar tamanhos. Não sabemos exatamente quanto pesa um cão, mas podemos ver facilmente se é 'Pequeno' (Chihuahua), 'Médio' (Beagle) ou 'Extra Grande' (Dogue Alemão). Esta é a base dos Story Points.A estimativa relativa é até 80% mais rápida e precisa do que tentar estimar em horas absolutas porque nossos cérebros estão programados para comparação, não para cálculo.
— A Lei do Dimensionamento Relativo
📹 Video Resource: Estimativa Ágil: A Analogia do Cão
A Matemática (Lei dos Grandes Números)
Agregar muitas estimativas pequenas e imprecisas leva a resultados muito mais estáveis do que uma estimativa grande 'precisa'. Matematicamente, o erro relativo diminui à medida que você adiciona mais itens ao balde.A Lei da Agregação:
Total Variance = 1 / sqrt(N) (Quanto mais itens você dividir o seu trabalho, mais os seus erros individuais se anulam mutuamente.)