Métodos de Estimación Predictivos
Los proyectos tradicionales tienen un ciclo de vida predictivo. Es decir que se estiman lo antes posible todos los costos, tiempos y alcances del proyecto. La exactitud de las estimaciones aumenta a lo largo del proyecto. En la fase de inicio se utiliza el método de estimación análoga, y en la planificación, se utiliza primero la estimación paramétrica, y después la estimación multipunto.
Después, en la fase de ejecución, solamente el trabajo a realizar a corto plazo se planifica en detalle, mientras que el trabajo futuro se planifica a nivel superior. Esta técnica de planificación es conocida como «Rolling Wave Planning» (planificación gradual).
Estimación Análoga (Analogous Estimating)
«La estimación análoga evalúa la duración o el costo de una actividad o un proyecto utilizando datos históricos de una actividad o proyecto similar. Es un método de estimación descendente, o sea se asigna una duración total para el proyecto completo, y después se desglosa en fases o paquetes de trabajo más concretos.» (Definición como aparece en la «Guía del PMBOK»)
Por ejemplo, si sabemos que montar un sistema fotovoltaico de 30 paneles demora 21 horas, podemos estimar que montar otro sistema fotovoltaico de 30 paneles en un futuro también demorará 21 horas. De ahí podemos determinar la duración máxima de cada actividad para cumplir el tiempo estimado.
La ventaja de este método es su rápidez, sin embargo su nivel de exactitud es bajo, y el método asume que no hay aprendizaje a lo largo del tiempo. Por eso, se debería aplicar en la fase de incio de un proyecto para tener un punto de partida, que se refina en las siguientes fases a través de métodos diferentes.
Estimación Paramétrica (Parametric Estimating)
«La estimación paramétrica utiliza un algoritmo para calcular el costo o la duración con base en datos históricos y parámetros del proyecto.» (Definición como aparece en la «Guía del PMBOK»)
Existen diversas maneras diferentes de obtener el valor estimado a través de la estimación paramétrica. La manera más sencilla, es dividir el monto histórico (MH) de costo o tiempo entre el valor histórico (VH), y multiplicarlo por el valor actual (VA).
Valor Estimado = MH / VH * VA
Por ejemplo, si sabemos que montar un sistema fotovoltaico de 30 paneles demora 21 horas, podemos estimar que montar otro sistema fotovoltaico de 60 paneles demorará 42 horas.
De esta manera, se puede apreciar la experiencia que se ha obtenido en diferentes proyectos bajo diferentes condiciones, y se refinan los valores obtenidos en la estimación análoga.
Three-point estimating (distribución uniforme)
En el three-point estimating, asumimos que los tres valores (optimista, pesimista, y más probable) ocurren con la misma probabilidad, lo que en la estadística se llama una distribución uniforme. Obtenemos el valor estimado, mediante la simple suma de los tres valores, dividida entre tres.
PERT (distribución beta)
En el PERT, asumimos que los tres valores (optimista, pesimista, y más probable) ocurren con diferentes probabilidades, lo que en la estadística se llama una distribución beta. Obtenemos el valor estimado, multiplicándo el valor más probable por 4 antes de sumar los otros valores (optimista y pesimista), y dividir todo entre 6.
Por ejemplo, en el escenario optimista, nos demoramos 6 horas para montar 30 paneles; En el escenario pesimista, nos demoramos 60 horas; Y en el escenario más probable, nos demoramos 15 horas.
Asumiendo una distribución uniforme (three-point estimating), obtenemos un tiempo estimado de instalación de 27 horas: (6+15+60)/3.
Asumiendo una distribución beta (PERT), obtenemos un tiempo estimado de instalación de 21 horas: (6+4*15+60)/6.
Estimación Puntual (Single-Point Estimating)
«La estimación puntual involucra el uso de datos para calcular un único valor que refleje una estimación más probable. Una estimación puntual se opone a una estimación multipunto, que incluye el mejor y el peor escenario.» (Definición como aparece en la «Guía del PMBOK»)
Siguiendo el ejemplo, únicamente nos guiaríamos en uno de los valores para evaluar del tiempo estimado, sin aplicar ninguna fórmula.
En el escenario optimista, obtenemos un tiempo estimado de instalación de 6 horas; en el más probable, obtenemos 15 horas; y en el más pesimista, obtenemos 60 horas.
Estimando un solo punto se ahorra trabajo de planificación, sin embargo conlleva ciertas desventajas. Un estimado positivo es una meta muy alta, y por lo tanto puede desmotivar al equipo. Un estimado negativo es una meta muy baja, y por este motivo puede que el equipo no se esfuerze tanto, convirtiéndose así en una profecía autocumplida.
Agrupamiento de Afinidad (Affinity Grouping)
«El agrupamiento de afinidad involucra la clasificación de los elementos en categorías o colecciones similares de acuerdo con su semejanza.» (Definición como aparece en la «Guía del PMBOK»)
En otras palabras, primero se coleccionan las actividades de un proyecto a través una lluvia de ideas. Después se agrupan en categorías semejantes que tengan un costo similar, por ejemplo a través del método planning poker (una variación del método Delphi de Banda Ancha). Después se clasifican los grupos a través de puntos de historia.
Estimación por Punto de Historia (Story Point Estimating)
«La estimación por punto de historia implica que los miembros del equipo del proyecto asignen puntos de esfuerzo abstractos, pero relativos, requeridos para implementar una historia de usuario. Le comunica al equipo del proyecto la dificultad de la historia considerando la complejidad, los riesgos, y el esfuerzo involucrados.» (Definición como aparece en la «Guía del PMBOK»)
Los métodos de clasificación más comunes son la estimación por tamaño de camiseta (t-shirt sizing) y los números Fibonacci. En el T-Shirt sizing, los puntos de esfuerzo abstractos se miden en tallas de camiseta, y en el método fibonacci los puntajes se derivan de la secuencia de fibonacci (0, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40, 100).
Punto de Función (Function Point)
«Un punto de función es una estimación de la cantidad de funcionalidad comercial en un sistema de información. Los puntos de función se usan para calcular una medida de un tamaño funcional (FSM, Functional Size Measurement) de un sistema de software.» (Definición como aparece en la «Guía del PMBOK»)
Consiste en los siguientes:
- Identificar los procesos y asignarles un puntaje (function point, fp) conforme a su complejidad.
- Sumar los puntajes de todos los procesos para estimar el costo total bruto del proyecto.
- Aplicar un factor de ajuste en función de 14 características del proyecto.
Para procesos grandes (mayor a 100 fp), el error se disminuye, en estos se pueden asignar los puntajes a través de un método simplificado: la aproximación rápida. Para ello, los procesos identificados se agrupan en 5 grupos principales, y se le asigna un puntaje conforme al tipo de grupo que pertenecen: entrada (4 fp), salida (5 fp), consulta (4 fp), datos internos (7 fp), datos externos (5 fp).
Para mayores informes, recomendamos visitar la página oficial del International Function Point Users Group (IFPUG).
