Os pontos da história de Fibonacci são uma forma de estimar o esforço relativo ou a complexidade dos tickets no desenvolvimento Ágil usando números da sequência de Fibonacci. Em vez de tentar calcular horas ou dias exatos, as equipes atribuem esses valores de pontos aos tickets com base em sua dificuldade percebida em comparação com outros trabalhos. 

Quando uma equipe atribui 5 pontos da história a uma função, ela está indicando que esse trabalho é cerca de duas vezes mais complexo do que uma história de 3 pontos e cerca de metade da dificuldade de uma tarefa de 8 pontos. 

Por que usar a sequência de Fibonacci para a estimativa Ágil?

Os pontos da história da sequência de Fibonacci funcionam bem para a estimativa Ágil porque refletem com naturalidade como a incerteza aumenta à medida que as tarefas se tornam mais complexas. Os intervalos entre os números aumentam cada vez mais — a diferença entre 1 e 2 é pequena, mas o salto de 13 para 21 é substancial. 

Essa propriedade matemática reflete a complexidade do projeto no mundo real. As tarefas pequenas têm uma previsibilidade relativa, enquanto as funções grandes envolvem mais incógnitas, o que torna a distinção entre um epic de 13 e 21 pontos muito mais relevante. 

A metodologia Fibonacci dos pontos da história orienta com naturalidade as equipes para a divisão de tarefas superdimensionadas.

A natureza relativa da pontuação de Fibonacci incentiva as equipes a pensar com mais cuidado na avaliação do esforço, e não correr para atribuir estimativas de tempo arbitrárias. Em vez de ficar pensando se algo demora 7 horas ou 8 horas, as equipes se concentram em saber se uma tarefa é duas vezes mais complexa do que outra. 

Essa abordagem cuidadosa leva a melhores decisões de planejamento de sprints e prazos de entrega mais previsíveis, com os quais as partes interessadas podem contar.

Incentiva uma melhor discussão em equipe durante o planejamento de sprint

Quando os membros da equipe atribuem valores diferentes à mesma história, isso acaba gerando conversas importantes sobre o escopo, a complexidade e a abordagem de implementação. Você pode revelar suposições, identificar possíveis obstáculos e garantir que a equipe compreenda o que está envolvido no trabalho.

O resultado é uma melhor colaboração e uma compreensão compartilhada entre os membros da equipe, o que reduz as surpresas durante o desenvolvimento.

Acelera o processo de estimativa para evitar pequenos atrasos

Como há espaçamento entre os números de Fibonacci, sua equipe evita discutir pequenas diferenças que não importam de verdade no planejamento. Em vez de discutir se algo merece 6 pontos ou 7 pontos, sua equipe deve escolher entre 5 e 8, o que os força a se concentrar no panorama geral. 

Essa eficiência ajuda as equipes a chegarem a um consenso com rapidez durante as sessões de planejamento e a dedicarem mais tempo ao trabalho real de desenvolvimento.

Veja como implementar os pontos de história de Fibonacci com eficácia na sua equipe.

1. Selecione histórias de linha de base como pontos de referência para complexidade

Identifique algumas histórias concluídas que sua equipe possa usar como pontos de referência para uma estimativa consistente. Escolha exemplos que representem diferentes níveis de complexidade. Por exemplo: uma história simples de 1 ponto, uma história moderada de 5 pontos e uma história complexa de 13 pontos.

Essas linhas de base ajudam a calibrar a compreensão da sua equipe sobre o que cada valor representa. Mantenha suas histórias de linha de base visíveis durante as sessões de estimativa e faça consultas regulares a elas, em especial quando surgirem novos membros na equipe ou quando forem trabalhar com recursos desconhecidos.

2. Divida grandes histórias do usuário em tarefas gerenciáveis

Antes de conseguir fazer estimativas eficazes, você precisa verificar se cada história do usuário é pequena o suficiente para ser concluída em apenas um sprint. Histórias grandes e ambíguas criam incertezas nas estimativas e dificultam o comprometimento das equipes com as metas de sprint. 

Quando uma história parecer grande demais para ser estimada com precisão, divida tudo em partes menores e mais úteis. Esse processo costuma revelar complexidades e dependências ocultas que não eram óbvias na história original.

A segmentação das histórias também ajuda na gestão do backlog e proporciona mais flexibilidade durante o planejamento de sprint. 

3. Cada história do usuário deve ter metas específicas e critérios de sucesso

Histórias claras e bem definidas tornam a estimativa muito mais precisa e ajudam a evitar desvios de escopo durante o desenvolvimento. Antes de atribuir pontos da história, confira se cada história inclui critérios de aceitação específicos e uma definição clara do que foi feito. 

Histórias vagas como "melhorar o desempenho do sistema" são impossíveis de estimar com precisão. Por quê? Tudo se resume ao fato de o escopo ser ilimitado, o que não é bom para ninguém.

Em vez disso, busque requisitos específicos, como “reduzir o tempo de carregamento da página para menos de 2 segundos no catálogo de produtos”. Histórias bem definidas também favorecem fluxos de trabalho ágeis mais eficientes e ajudam a manter o ritmo durante todo o sprint. 

4. Execute uma sessão de Planning Poker para uma estimativa colaborativa

Planning Poker é uma técnica eficaz para estimar pontos da história. Nessas sessões, os membros da equipe atribuem valores de pontos de Fibonacci a cada história por conta própria e, em seguida, revelam suas estimativas ao mesmo tempo para evitar o viés de ancoragem.

Essa revelação simultânea evita que as estimativas iniciais influenciem o pensamento dos outros. Use cartões de Planning Poker físicos ou ferramentas digitais compatíveis com equipes remotas. 

O objetivo é garantir a participação ativa de todos. 

5. Discuta com os membros da equipe e acordem um valor de pontos

O Planning Poker pode ficar interessante quando as pessoas discordam sobre as estimativas. Se uma pessoa diz “3 pontos” e outra diz “8 pontos”, significa que estão com pensamentos diferentes sobre o trabalho. 

Quando as estimativas variarem muito, peça às pessoas que atribuíram os valores mais altos e mais baixos que expliquem seu raciocínio. Muitas vezes, a pessoa com a estimativa mais alta identifica uma complexidade que outras pessoas não perceberam. 

No entanto, a pessoa com a estimativa baixa pode conhecer um atalho que poderia simplificar o trabalho. 

Continue discutindo e votando até que a equipe chegue a um consenso razoável.

6. Monitore a velocidade e ajuste as estimativas ao longo do tempo

A velocidade da sua equipe, que é a média de pontos da história concluídos por sprint, é uma ferramenta de planejamento valiosa quando você tem vários sprints de dados. Essa métrica ajuda a entender a capacidade da sua equipe e oferece uma base para um planejamento mais preciso da linha de base do projeto.

Acompanhe a velocidade individual do sprint e as médias contínuas para contabilizar a variação natural. Use os dados de velocidade para orientar próximas discussões de estimativa. 

Se sua equipe sempre subestima certos tipos de trabalho, considere isso em suas estimativas. Essa melhoria contínua ajuda a refinar a precisão da estimativa ao longo do tempo.

O problema mais comum com a implementação de pontos da história de Fibonacci é a estimativa inconsistente, quando tickets semelhantes recebem valores diferentes dependendo do analista. Combata isso realizando sessões regulares de ajuste da equipe para revisar tickets concluídos e discutir a precisão das estimativas originais. 

Outro desafio é fazer a conversão direta de pontos da história em estimativas de tempo. Em vez disso, dê foco às tendências de velocidade e aos compromissos de sprint.

Alternativas de ponto da história à sequência de Fibonacci

Embora os pontos de história de Fibonacci funcionem bem para muitas equipes, eles não são a única opção de estimativa Ágil. Estas são as alternativas mais usadas e as comparações entre elas:

• Escalas lineares (1, 2, 3, 4, 5): são mais fáceis de entender, mas as equipes costumam perder tempo debatendo se algo é um 3 ou 4. As pequenas lacunas estimulam as pessoas a pensar demais em pequenas diferenças que não importam muito.

• Tamanhos de camisetas (PP, P, M, G, GG): esta abordagem é mais intuitiva, pois todos entendem os tamanhos das roupas. É ótima para estimativas iniciais aproximadas, porém mais difícil para o rastreio matemático da velocidade ao longo do tempo.

• Potências de 2 (1, 2, 4, 8 etc.):este método cria lacunas semelhantes às de Fibonacci, mas com uma matemática mais simples. O padrão de duplicação é fácil de lembrar, mas parece menos natural do que o de Fibonacci para muitas equipes.

• Fibonacci modificado (1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40, 100): esta versão arredonda números maiores para simplificar o processo. Ela mantém os benefícios do Fibonacci e, ao mesmo tempo, torna estimativas maiores mais limpas e fáceis de trabalhar.

O melhor método de estimativa é aquele que sua equipe vai usar com consistência e considerar valioso para o planejamento.

O Jira oferece excelente suporte integrado para pontos da história de Fibonacci, facilitando a implementação dessa abordagem de estimativa sem ferramentas adicionais ou configurações complexas. A plataforma inclui funcionalidade Ágil de Planning Poker, acompanhamento de velocidade e funções de planejamento de sprint que funcionam muito bem com a estimativa de pontos da história.

Aproveite as capacidades de geração de relatórios do Jira para monitorar as tendências de velocidade da equipe e identificar oportunidades de melhoria no processo de estimativa. 

Tudo pronto para transformar a precisão das estimativas da equipe? Comece hoje mesmo com os pontos da história de Fibonacci no Jira e experimente a diferença que uma estimativa cuidadosa e colaborativa pode fazer para a eficácia da gestão Ágil de projetos.

Baixe o Jira grátis