Si hay una habilidad que las empresas anhelan es la de ser predecibles. El poder adelantarnos a hechos futuros nos permite reducir impactos. Ahora bien, la mayoría de empresas solo conocen la predictibilidad basada en estimaciones, por desgracia, fallan de manera estrepitosa continuamente.
Las estimaciones están muy cuestionadas pero, sin embargo, nuestros clientes siguen haciendo la misma pregunta: ¿Cuándo lo vas a tener?
Estimar o Medir
La inmensa mayoría de equipos (sobre todo software) tienden a hacer predicciones basados en opiniones, mal llamadas “estimaciones”. El problema de estas estimaciones es que no son científicas, son fácilmente influenciables y encima quitan tiempo del equipo para centrarse en sacar el trabajo.
Por contra, si medimos el tiempo transcurrido, el tiempo que tardamos en realizar las tareas, obtendremos mejores resultados. El tiempo que un equipo tarda sí que puede servir como proyector para responder a la pregunta del tiempo.
Ahora bien, usaremos la aproximación estadística para hacerlo, vamos a analizarlos.
Gestión basada en la estimación
La inmensa mayoría de equipos utilizan la estimación como medio para gestionar. Planteamos un determinado problema, analizamos el alcance necesario para acometerlo, estimamos el tiempo y el coste, arrancamos.
En problemas complejos la incertidumbre es muy alta, lo que conlleva que la realidad va a distar bastante de lo planificado. Cuando empezamos a desviarnos del plan toca plantear nuevas opciones lo que deriva en más estimaciones.
La base de esta forma de funcionar es que necesitamos estimar continuamente (lo que nos resta tiempo para entregar valor) y tomamos decisiones en base a estimaciones (que son opiniones).
Hay muchos factores que suelen ser problemáticos a la hora de estimar:
- Confundimos esfuerzo y duración.
- A la hora de dar fechas se nos olvida el trabajo que ya está en vuelo
- Estamos continuamente parando el trabajo actual para acometer nuevo trabajo ¡No podemos esperar!
- El trabajo que realizamos sufre modificaciones antes de estar acabado.
- Se nos piden compromisos sobre trabajos y manteniendo los compromisos de trabajos previos.
La gestión basada en estimaciones es una estrategia absurda cuando hablamos de entornos complejos y, por desgracia, sigue siendo la técnica vigente.
Estadística como solución
Casi todos los problemas complejos usan la aproximación estadística como medio para dar respuestas:
- ¿Cuándo va a haber un terremoto? Usamos estadísticas de sismos pasados
- ¿Va a llover la semana que viene? modelos probabilísticos
- ¿Funciona la vacuna? El 90% de los pacientes han tenido una buena respuesta
La realidad es que desarrollar software está más cerca del desarrollo de una vacuna que de la construcción de un edificio. La complejidad es inherente al problema que queremos resolver.
Por tanto, cuando queremos responder a la pregunta “¿Cuándo lo vas a tener?”, debemos acudir a la aproximación estadística como medio de respuesta.
¿Cuándo lo vas a tener?
Para poder dar respuestas necesitamos un equipo que trabaje como un sistema donde entre trabajo de manera continua y entreguen trabajo terminado al mismo ritmo. Es esencial cumplir la Ley de Little y sus características: el wip sea constante, el trabajo entrante y saliente sean similar, trabajo que entra debe ser finalizado… para esta labor podemos apoyarnos en herramientas como el CFD (cumulative flow diagram o diagrama de flujo acumulado).
Una vez disponemos de cierta estabilidad, medimos el tiempo desde que el equipo acepta comenzar un nuevo trabajo (tienen capacidad para ello, el WIP Límit no se ha alcanzado) hasta que el trabajo es finalizado (entregado). Ese tiempo se conoce como Cycle Time o System Lead Time.
Cuando tenemos ese tiempo medido, podemos pintar la siguiente mapa de dispersión:
En este diagrama cada punto representa tareas finalizadas. La altura es el Cycle Time de esas tareas y el eje X representa el día que se finalizó.
Con el Mapa de Dispersión podemos entender el sistema. Por ejemplo, que el 80% de lo que entregamos nos lleva menos de 10 días. Si queremos más precisión aumentará el lead time. De esta manera, podemos gestionar las expectativas sin pararnos a estimar y dando datos basados en realidades.
Jugando en Montecarlo
La simulación de Montecarlo utiliza nuestros Cycle Time para hacer predicciones estadísticas. Montecarlo realiza dos simulaciones, por un lado la cantidad de items de trabajo que completaremos en los próximos 30 días, esencial para planificar a corto plazo.
Por otro lado, nos muestra el tiempo para realizar los próximos 100 items. En este caso nos dice que con un 99% los tendemos en un año, mientras que la probabilidad de tenerlos en 7 meses es del 50
Con esta información podemos planificar las próximas entregas de nuestro producto. Que haya una probabilidad nos sirve para tomar decisiones en base a una confianza.
Podremos plantear escenarios en función del caso optimista, pesimista y medio.
Controlarlo todo
Cuando entendemos que no podemos controlar el mundo es cuando empezamos a controlarlo. Aprender a convivir con la incertidumbre y con proyecciones basadas en datos e intervalos de confianza.
Y tú, ¿Cuándo lo vas a tener hecho?
