How To Estimate Software Development Time

Summary

En este video, Dave Farley explora los desafíos de la estimación en el desarrollo de software. Argumenta que las estimaciones a menudo son conjeturas inexactas, ya que el desarrollo de software es un proceso de descubrimiento. Aboga por evitar estimaciones grandes y en su lugar, trabajar en pequeños pasos con entregas continuas. Farley sugiere usar técnicas como tamaños de camisetas (pequeño, mediano, grande) para mantener las estimaciones simples y fomentar la colaboración en equipo. Resalta la importancia de priorizar el progreso real en lugar de centrarse en la precisión ilusoria de las estimaciones.

Takeaways

• 🤔 La estimación de tiempos en el desarrollo de software es complicada y con frecuencia es poco precisa.
• 🛠️ Es preferible evitar las estimaciones y enfocarse en trabajar en pasos pequeños, asegurando que el software esté siempre listo para ser lanzado tras cada cambio.
• 📈 El concepto de 'no estimaciones' sugiere trabajar lo más eficientemente posible, confiando en que el equipo se centre en las tareas importantes y evite distracciones.
• ☕ Incluso en tareas simples como hacer café, la estimación depende de aclarar suposiciones, algo que es aún más difícil en sistemas complejos.
• ❓ Las organizaciones suelen confundir precisión con exactitud, y enfocarse en ser más precisos puede llevar a planes menos exactos.
• 📊 Mirar el rendimiento pasado y extrapolar sobre horizontes de tiempo pequeños es más confiable que hacer una gran estimación para trabajos largos.
• 🧠 Estimar en base a experiencias previas y comparando tareas similares es más efectivo que intentar adivinar detalladamente.
• 👕 Usar técnicas como la estimación por tallas de camisetas (pequeño, mediano, grande) puede limitar la precisión excesiva y obligar a descomponer el trabajo en partes más manejables.
• 🎯 Intentar ajustar un proyecto a un plazo fijo o a un alcance fijo es poco realista, ya que el desarrollo de software es un proceso de descubrimiento y aprendizaje continuo.
• 🔄 La capacidad de liberar software en cualquier momento y ajustar su desarrollo en función de lo que los usuarios realmente necesitan es la verdadera ventaja del enfoque de entrega continua.

Q & A

¿Cuál es el principal problema al responder la pregunta '¿Cuánto tiempo tomará?' en el desarrollo de software?

El principal problema es que la estimación en desarrollo de software es muy difícil debido a la complejidad del proceso. El desarrollo de software implica descubrimiento constante y cambios, lo que hace que sea difícil predecir con precisión cuánto tiempo llevará.

¿Por qué el autor no cree en las estimaciones y cuál es su enfoque preferido?

El autor no cree en las estimaciones porque considera que son inexactas y engañosas. Prefiere un enfoque sin estimaciones ('no estimates'), donde el equipo trabaje en pequeños pasos incrementales, asegurando que el software siempre esté en un estado liberable después de cada cambio pequeño.

¿Qué es 'hashtag no estimates' y por qué lo apoya el autor?

'Hashtag no estimates' es una filosofía en la que se evita realizar estimaciones en proyectos de software y se opta por trabajar de manera eficiente y en pequeños pasos, donde el software esté siempre listo para ser liberado. El autor lo apoya porque considera que es el enfoque más eficiente, permitiendo al equipo concentrarse en lo que realmente importa sin perder tiempo en estimaciones imprecisas.

¿Por qué es complicado hacer planes perfectos en el contexto del desarrollo de software?

Hacer planes perfectos en desarrollo de software es complicado porque es imposible predecir con precisión todos los pasos necesarios y todas las variables involucradas, como las tecnologías a usar, la colaboración del equipo y los posibles obstáculos. Además, el desarrollo de software es un proceso de descubrimiento, lo que hace que los planes detallados sean poco realistas.

¿Qué lecciones aporta el libro 'Rapid Development' de Steve McConnell sobre estimaciones?

El libro 'Rapid Development' de Steve McConnell muestra que, independientemente del método usado para estimar, ya sea un análisis detallado o una simple suposición, los márgenes de error de las estimaciones suelen ser similares. El libro también señala que las estimaciones suelen ser incorrectas y subestiman el trabajo real en un factor de cuatro.

¿Qué significa confundir precisión con exactitud en las estimaciones y por qué es un error común?

Confundir precisión con exactitud significa intentar hacer estimaciones más detalladas y específicas sin garantizar que sean realmente correctas. Es un error común porque las organizaciones suelen enfocarse en aumentar la precisión (más detalles) mientras pierden de vista la exactitud (qué tan cercana es la estimación a la realidad).

¿Cuál es la ventaja de realizar estimaciones en pequeñas tareas en lugar de en proyectos grandes?

Realizar estimaciones en pequeñas tareas es más preciso porque permite extrapolar a partir de experiencias anteriores con mayor certeza. Estimar grandes proyectos de una vez suele ser menos fiable debido a la gran cantidad de incertidumbres involucradas en trabajos más largos y complejos.

¿Cómo recomienda el autor estructurar las estimaciones y qué técnica sugiere?

El autor recomienda hacer estimaciones en equipo, involucrando a varias personas para obtener diferentes perspectivas. Sugiere usar la técnica de 'tamaño de camiseta' (small, medium, large) para limitar la precisión excesiva y fomentar la fragmentación de tareas en piezas manejables.

¿Qué ventajas ofrece la técnica de 'tamaño de camiseta' en las estimaciones?

La técnica de 'tamaño de camiseta' ofrece dos ventajas principales: limita la precisión innecesaria (evitando estimar cosas más pequeñas que 'small' o más grandes que 'large') y obliga a dividir el trabajo en partes más pequeñas, lo cual hace que las tareas sean más manejables y previsibles.

¿Por qué el autor no confía en las estimaciones de 'alcance fijo' en el desarrollo de software?

El autor no confía en las estimaciones de 'alcance fijo' porque el desarrollo de software es un proceso de aprendizaje continuo. A medida que se avanza, se aprende más sobre lo que realmente se debe construir, lo que hace que las estimaciones fijas de alcance sean inútiles y posiblemente dañinas.