Si estamos trabajando en un proyecto ágil seguramente estemos acostumbradxs a estimar frecuentemente, y puede que algunas veces nos resulte intimidante proponernos hacerlo con una cantidad considerable de historias de usuario por la creencia de que puede requerirnos “mucho tiempo”. Otras veces, simplemente, puede que estemos convencidxs que “es imposible” empezar a estimar si no contamos con toda la información detallada y requerida previamente.
¿Te suena familiar alguna de estas situaciones?
La buena noticia es que existen maneras de desafiar ambas creencias aprovechando las ventajas que nos brindan las estimaciones relativas, ya que nos resulta más fácil hacer comparaciones entre 2 o más elementos para intentar ordenarlos de mayor a menor en vez de estimar de manera exacta o absoluta cada elemento por separado. Por ejemplo, es más fácil identificar si una ciudad está a mayor o menor distancia que otra desde un punto del mapa, en vez de intentar estimar los kilómetros exactos hacia cada una de las ciudades.
La estimación de remeras por talle es muy útil si el equipo cuenta con una gran cantidad de historias de usuario que requiere estimar, por ejemplo para estimar todo un backlog de producto al comienzo del proyecto, como imagino que estarán realizando todos los equipos ágiles del mundo (cofcof).
Para ponerla en práctica se necesita un tablero dividido en 4 columnas (S — small, M — medium, L — large y XL — extra large), unx facilitadorx y la pila de historias de usuario a estimar en tarjetas independientes.
Si usas Mural, te comparto un template (en inglés) para realizar esta actividad, haciendo clic acá.
Dinámica de la actividad
Inicia unx integrante del equipo tomando la primera historia de usuario de la pila, leyéndola en voz alta y ubicándola en la columna del talles de remera que considere más adecuada para la complejidad que estima de esa historia de usuario.
Luego continua otra persona del equipo, siguiendo un orden preestablecido, que va a decidir si tomar una nueva historia de la pila y repite el procedimiento anterior ó va a mover alguna historia a otra columna (por ejemplo de S a M, o de M a L). En caso de decidir mover una historia de columna es importante que la persona exprese su fundamentación para realizar este movimiento.
Así continuan todas las personas del equipo por turnos hasta ubicar todas las historias en su respectiva columna de talle.
En este punto es importante aclarar que quien facilite la dinámica asume la responsabilidad de moderar los potenciales debates que pueden emerger para priorizar la estimación relativa y completitud de la actividad por sobre la búsqueda de información exacta y precisa, que puede bloquear el avance.
Cuando ya están todas las historias de usuario ubicadas en columnas se continua preguntando a cada persona en su turno si quiere mover alguna historia de columna hasta que todas queden conformes con lo alcanzado.
Por último, el equipo debe ponerse de acuerdo para asignar un valor de la serie de fibonacci (1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34) a la columna central “M — medium”, luego otro valor de la serie que sea menor para la columna “S — small”, y repitiendo con “L — large” y “XL — extra large”. De esta manera al final de la actividad van a contar con una lista de historias de usuario estimadas por puntos de historia.
En mi experiencia, facilitando la actividad para un equipo de 7 personas, lograron estimar con esta técnica unas 100 historias de usuario en 2hs.
Me va a encantar saber si esta técnica te sirvió de utilidad y cuántas historias de usuario lograron estimar, entre cuántas personas y en cuánto tiempo. ¡Muchos éxitos!
