¿Cómo hacer una estimación rápida de una gran pila de producto?

EstimacionAtPresentaciónRecientemente Juanma Gómez, João Barreiro (en la foto de la izquierda explicando el proceso) y Unai Roldán organizaron en Madriagil ) un workshop sobre estimación en escalado #estimationatscale. El objetivo de este workshop fue experimentar practicando una manera rápida de hacer la estimación inicial de una pila de producto de un producto grande de forma escalada.

Cuando pretendemos abordar un nuevo proyecto los requisitos iniciales nos llevan a grandes funcionalidades o módulos que en la pila de producto inicial se materializan como épicas. Ese será el punto de partida. La estrategia de estimationatscale es desglosar una épica en features, una de ellas en historias de usuario, estimar las historias en relativo, agregar estimaciones para obtener la estimación de la feature, estimar features en relativo respecto a esa feature de referencia, agregar estimaciones para obtener la estimación de la épica y finalmente estimar épicas en relativo.

La estimación a escala debe de partir de una pila de épicas creada por un user story mapping hecho por el equipo de negocio. En el taller de estimación en escala debe de estar presente el equipo de negocio y el equipo de desarrollo: de forma colaborativa desglosarán las épicas y features, y solo el equipo de desarrollo, quienes vayan a construir esas funcionalidades, estimarán el esfuerzo de los elementos en base a complejidad y tamaño.

Pasos a seguir para la estimación en escala:

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1. Elegir la épica más importante

Partimos de una fila de épicas colocadas en un tablero o pared, en nuestro workshop estas están representadas por post-its de color azul. El Propietario del Producto elije la épica más importante, la que más valor de negocio tenga.

2. Desglosar épica

De forma colaborativa negocio y equipo de desarrollo desglosan la épica en features, grandes funcionalidades representadas por post-its de color verde en nuestro caso.

EstimacionAtScaleEpicaDesglosada

Épica más importante( post-it azul) desglosada en Features (post-its verdes)

3. Elegir la feature más importante

De nuevo el Propietario del Producto elije en este caso la feature más importante, la que más valor de negocio tenga.

4. Desglosar feature

De forma colaborativa negocio y equipo de desarrollo desglosan la feature en historias de usuario, elementos de la pila lo suficientemente pequeñas para poder ser estimadas con las cartas de planning poker usuales, las que se basan en la serie de Fibonacci. Las historias de usuario están representadas por post-its de color amarillo en el workshop.

EstimacionAtScaleFeatureDesglosada

Feature ( post-it verde) desglosada en historias de usuario (post-its amarillos)

5. Calibrar escala

Para calibrar la escala el equipo elige una de las historias de usuario que represente la velocidad aproximada del equipo, el tamaño de esfuerzo realizable en un sprint, y le asigna el 21.

EstimacionAtScaleCalibración.jpg

Historia de usuario que representa la velocidad estimada del equipo
calibrada con el número 21 de la serie de Fibonacci

6. Estimar historias de usuario

En base a la historia de de referencia 21 el equipo estima en relativo el resto de historias. Para el workshop UST Global nos ha proporcionado todos los participantes de barajas con la ¡serie de Fibonacci hasta el 987! Esta baraja nos posibilita la estimación relativa a los tres niveles de escalado de la pila de producto.

EstimacionAtScaleBarajaCartas

Cartas de planning poker para estimar en escalado proporcionadas por UST Global

En otro tablero o pared se crean post-its con la serie de Fibonacci, los mismos valores que las cartas de la baraja. En nuestro workshop estos se representaron sobre post-its rosas o naranjas (dependiendo del grupo). Una vez estimada una historia esta se coloca en el tablero o pared debajo del valor resultante.

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Equipo estimando historia de usuario usando la técnica del Planning Poker con los números de la serie de Fibonacci 

7. Estimar features

Una vez estimadas todas las historias, se suman todas las estimaciones y la feature más importante se le asigna ese valor conviertiéndola en la feature de referencia para la estimación de features. A medida que se estiman features estas se colocan en el tablero o pared bajo el valor correspondiente.

EstimacionAtScaleFeatureEstimada

Features estimadas (post-its de color verde) con valores de la serie de Fibonacci a partir de la estimación de la Feature de referencia

8. Estimar épicas

Del mismo modo que la estimación de features, se agregan las estimaciones de las features para el valor de la épica más importante y se sigue el mismo proceso de estimación.

EstimacionAtScaleEpicasEstimadas

Épicas estimadas (post-its de color azul) con valores de la serie de Fibonacci a partir de la estimación de la épica de referencia

sdrUna vez obtenida la estimación de las épicas, y en base a la métrica objetiva de velocidad del equipo o diferentes velocidades de los diferentes equipos, podemos proyectar hitos de fechas entrega, proyecciones que, aunque no precisas, nos llevan a un plan factible.

Recordemos que las estimaciones son aproximaciones que nos dan un valor útil para tomar decisiones acertadas, no son valoraciones estrictas y precisas para elaborar un plan milimetrado.

Agradecimientos a todos los participantes del workshop, ha sido un placer praticar estimationatscale con todos vosotros.

Deseo que el post os sea de utilidad y espero vuestros comentarios

Saludos Cordiales,

Gertrudis López

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