Estimativa ágil: o guia completo
Um guia prático para estimativas ágeis: histórias de usuário, planning poker, pontos de história, velocidade e as técnicas que se mostram eficazes quando uma história acaba sendo maior do que parecia.
O Planning Poker é uma técnica ágil de estimativa baseada no consenso: as equipes votam em sigilo, revelam todas as cartas de uma só vez e discutem a variação das estimativas até que elas convergirem.
Como conduzir uma sessão de Planning Poker que gere estimativas úteis sem se prolongar demais: preparação, a rodada em quatro fases, escolha do baralho e limitação rigorosa do tempo.
Os pontos de história medem o esforço relativo, a complexidade e a incerteza do trabalho — e não as horas. Como estimar o tamanho em relação a uma história de referência e as dúvidas que costumam confundir as equipes.
Os pontos de história aumentam de 1, 2, 3, 5, 8 e 13 porque as diferenças cada vez maiores refletem a incerteza — a escala deixa de fingir que é possível distinguir um 13 de um 14. Eis por que essas diferenças são o ponto principal.
Os pontos de história medem o esforço relativo; as horas medem a duração — são eixos diferentes. Se você criar uma tabela de conversão de pontos para horas, sem perceber, estará voltando a estimar o tempo.
A velocidade é a média de pontos de história que uma equipe conclui por sprint. Para que serve, por que ela deixa de funcionar no momento em que se torna uma meta e como mantê-la realista.
As pessoas não são boas em estimar “quanto tempo isso vai levar”, mas são boas em avaliar “isso é maior do que aquilo”. A estimativa relativa usa o segundo critério — e é por isso que os pontos de história funcionam.
As estimativas iniciais apresentam uma grande variação porque o trabalho é desconhecido, e não porque sua equipe não seja boa em fazer estimativas. O que significa o “cone de incerteza” e como reduzi-lo — e não aumentá-lo.
Épicos, histórias e tarefas são três níveis, cada um com três funções. O que cada um representa, qual deles gera pontos de história e por que focar no nível errado torna a velocidade sem sentido.
Comparação entre técnicas ágeis de estimativa — planning poker, dimensionamento por camisetas, buckets, votação por pontos, estimativa por afinidade e estimativa mágica — e o modo de falha que cada uma delas esconde.
As falhas recorrentes nas sessões de Planning Poker — cálculo da média das cartas, estimativas em horas, velocidade usada como arma, inflação de pontos de história — e como corrigir cada uma delas.
Os critérios de aceitação são o teste de aprovação ou reprovação de uma história, redigidos antes do início do trabalho — os formatos que funcionam, exemplos práticos e como eles diferem da definição de “concluído”.
A definição de “concluído” consiste em uma lista de verificação para toda a equipe, que cada história deve cumprir antes de ser entregue. Um exemplo de DoD, quem é o responsável por ela e como ela difere dos critérios de aceitação.
A definição de “pronto” é a lista de verificação que indica que uma história está pronta para ser incluída no sprint. O que uma lista útil abrange, por que a maioria é ignorada e qual versão realmente bloqueia o processo.
Uma história que você não consegue avaliar geralmente é aquela que ainda não está pronta para ser lançada. Como saber quando dividi-la, quais são as linhas de corte que geram partes prontas para lançamento e quais são apenas uma aparência de que estão prontas.
O SPIDR consiste em cinco maneiras confiáveis de dividir uma história de usuário — spike, caminho, interface, dados e regras. Cada linha de divisão: quando funciona e quando produz uma divisão incorreta.
As divisões verticais geram valor; as divisões horizontais geram promessas. Por que a divisão por camada tecnológica adia a geração de valor e como dividir por resultado para o usuário, de modo que algo seja entregue a cada sprint.
Uma história de usuário é uma promessa de valor breve e redigida em linguagem simples. O formato “função-objetivo-benefício”, os três Cs, a lista de verificação INVEST e os casos em que as histórias não são a ferramenta adequada.
Dezesseis exemplos de histórias de usuário nas áreas de autenticação, comércio eletrônico, dispositivos móveis, APIs e bugs — cada um deles anotado, com as versões incorretas apresentadas ao lado de suas reescritas, para que a diferença fique visível.
O modelo clássico de história de usuário com um cartão do tipo “copiar e colar”, as variantes que vale a pena conhecer e um exemplo prático que vai do modelo aos critérios de aceitação e à estimativa.