La estimación ágil se fortalece cuando el equipo mantiene una calibración constante de sus criterios y aprende de la experiencia real. Con el paso de los sprints, los Story Points y demás unidades deben reflejar un entendimiento compartido, de lo contrario pierden utilidad para planificar y comunicar capacidad.
La consistencia surge de conversaciones regulares y del uso de referencias comunes. Algunas prácticas clave:
La transparencia en los criterios reduce discrepancias y permite integrar a nuevos miembros sin perder coherencia.
La calibración depende de comparar la estimación con lo que realmente sucedió. La retroalimentación puede provenir de la duración del trabajo, del esfuerzo percibido o de la satisfacción del usuario.
Proceso sugerido:
Este ciclo de ajuste impide que los errores se acumulen y da soporte a la mejora continua del proceso de estimación.
Además de la retrospectiva, es útil realizar una revisión específica de estimaciones al cierre de cada sprint. Esta revisión, a veces llamada “estimation review”, se enfoca en correlacionar los puntos planificados con los entregados y reflexionar sobre los motivos de la variación.
| Actividad | Objetivo | Resultado esperado |
|---|---|---|
| Revisar historias completadas | Verificar si el esfuerzo percibido coincide con los puntos asignados. | Identificar historias mal calibradas. |
| Analizar historias llevadas al siguiente sprint | Entender si la causa fue la estimación, la disponibilidad o un cambio de prioridad. | Tomar acciones para evitar repetir el mismo problema. |
| Actualizar historias ancla | Mantener una referencia vigente basada en entregas recientes. | Refrescar el mapa mental de la escala utilizada. |
Esta revisión no busca culpar, sino recolectar aprendizaje que alimente la siguiente sesión de estimación.
En equipos distribuidos es crucial contar con herramientas que soporten estimaciones simultáneas, discusión y registro de acuerdos. Algunas opciones populares:
La elección de la herramienta importa menos que el acuerdo del equipo sobre cómo usarla: establecer reglas de participación, asignar un facilitador y documentar los resultados en el backlog mantienen la coherencia aun a distancia.
Aplicar técnicas de consenso y calibración continua refuerza la predictibilidad, evita malentendidos con los stakeholders y fomenta un aprendizaje colectivo que se traduce en mejores decisiones de producto.