Tipos de estimativa: tempo vs. complexidade vs. multidimensional

Quando as equipas ágeis precisam estimar o esforço necessário para concluir um trabalho (como uma história de utilizador), existem várias abordagens possíveis.

As mais comuns podem ser agrupadas em três categorias principais: estimativas baseadas no tempo, estimativas baseadas na complexidade (tamanho relativo) e estimativas multidimensionais (que combinam vários fatores).

Cada abordagem tem as suas próprias características, vantagens e desvantagens.

A escolha do método de estimativa pode influenciar significativamente a dinâmica da equipa, a precisão do planeamento e a capacidade de utilizar dados históricos para prever o desempenho futuro.

Estimativa baseada no tempo (horas/dias-homem) e suas desvantagens

Esta é a abordagem mais tradicional, em que o trabalho é estimado em unidades de tempo absoluto, como horas-homem ou dias-homem. Por exemplo, estima-se que uma história exigirá "cinco dias-homem".

Embora pareça direto, este método apresenta várias desvantagens significativas em contextos ágeis:

• Não é linear: cinco dias-homem não significa que cinco pessoas vão terminar o trabalho num dia; adicionar mais pessoas muitas vezes aumenta a complexidade e pode até prolongar o tempo.
• Dados históricos pouco úteis: saber que a equipa completou 180 horas na semana passada e 220 nesta semana não indica claramente se melhoraram, trabalharam mais horas ou simplesmente tiveram tarefas diferentes. Dificulta a previsão futura.
• Vinculado à pessoa: a estimativa depende de quem realiza a tarefa (um sênior levará menos tempo do que um júnior), o que requer saber a atribuição com antecedência ou gera imprecisões.
• Gera pressão: pode criar uma dinâmica pouco saudável em que os membros da equipa se sentem pressionados a cumprir estimativas de tempo, especialmente os menos experientes, ou competem para dar a estimativa mais baixa.

Embora útil na gestão clássica de projetos, costuma ser evitada para o planeamento ágil diário.

Estimativa baseada na complexidade (tamanhos de camiseta)

Esta abordagem estima o trabalho utilizando categorias de tamanho relativo, como tamanhos de camisolas (S, M, L, XL, etc.).

Concentra-se na complexidade ou no tamanho percebido do trabalho em si, dissociando-o do tempo específico ou da pessoa que o realizará.

É um passo em direção à estimativa relativa, superando algumas desvantagens da estimativa baseada no tempo.

No entanto, a sua principal limitação é semelhante: a dificuldade em utilizar os dados históricos de forma processável.

Saber que a equipa completou «2M, 1L e 5S» numa iteração não facilita a previsão de quantos «L» ou «S» podem ser completados na seguinte.

Estimativa Multidimensional (Pontos de História)

Os Pontos de História (Story Points) são o exemplo mais comum de estimativa multidimensional.

Esta abordagem procura capturar uma medida relativa do esforço, considerando vários fatores simultaneamente: o tempo aproximado, a complexidade técnica ou do domínio e a incerteza ou risco associado.

Assim como os tamanhos de camisetas, eles estimam o trabalho em si, independentemente da pessoa específica.

A sua grande vantagem é que, p