Los puntos de la historia de Fibonacci son una forma de estimar el esfuerzo relativo o la complejidad de las actividades en el desarrollo ágil utilizando números de la secuencia de Fibonacci. En lugar de intentar calcular las horas o los días exactos, los equipos asignan estos valores de puntos a las actividades en función de su dificultad percibida en comparación con otras actividades. 

Cuando un equipo asigna cinco puntos de historia a una función, indica que esta actividad es aproximadamente el doble de compleja que una historia de tres puntos y aproximadamente la mitad de difícil que una tarea de ocho puntos. 

¿Por qué usar la secuencia de Fibonacci para la estimación ágil?

Los puntos de la historia de la secuencia de Fibonacci funcionan adecuadamente para la estimación ágil porque reflejan naturalmente cómo aumenta la incertidumbre a medida que las tareas se vuelven más complejas. Las lagunas entre los números se hacen cada vez más amplias: la diferencia entre 1 y 2 es pequeña, pero el salto de 13 a 21 es significativo. 

Esta propiedad matemática refleja la complejidad de los proyectos del mundo real. Las tareas pequeñas son relativamente predecibles, mientras que las funciones grandes implican más incógnitas, lo que hace que la distinción entre un epic de 13 y otro de 21 puntos sea mucho más significativa. 

La metodología de puntos de historia de Fibonacci guía de forma natural a los equipos a desglosar las tareas demasiado grandes.

El carácter relativo de los puntos de Fibonacci anima a los equipos a dedicar más atención a la evaluación del esfuerzo en vez de precipitarse a asignar estimaciones de tiempo arbitrarias. En lugar de obcecarse en determinar si se va a tardar 7 u 8 horas en completar una actividad, los equipos se centran en determinar si una tarea es el doble de compleja que otra. 

Este enfoque reflexivo conduce a mejores decisiones de planificación de sprints y a plazos de entrega más predecibles en los que pueden confiar las partes interesadas.

Fomenta una mejor discusión en equipo durante la planificación de sprints

Cuando los miembros del equipo asignan diferentes valores de puntos a la misma historia, se generan naturalmente conversaciones valiosas sobre el alcance, la complejidad y el enfoque de implementación. Puedes descubrir suposiciones, identificar posibles obstáculos y asegurarte de que el equipo comprende lo que realmente implica la actividad.

El resultado es una mejor colaboración y un entendimiento compartido entre los miembros del equipo, lo que reduce las sorpresas durante el desarrollo.

Agiliza el proceso de estimación para evitar el atasco en retrasos menores

Los huecos en los números de Fibonacci impiden que tu equipo debata pequeñas diferencias que realmente no importan a efectos de planificación. En lugar de discutir si algo se merece 6 puntos o 7, tu equipo debe elegir entre 5 y 8, lo que le obliga a centrarse en el panorama general. 

Esta eficiencia ayuda a los equipos a llegar a un consenso rápidamente durante las sesiones de planificación y a dedicar más tiempo al trabajo de desarrollo propiamente dicho.

A continuación, te mostramos cómo aplicar de manera eficaz los puntos de historia de Fibonacci con tu equipo.

1. Selecciona historias de referencia y utilízalas como puntos de partida para medir la complejidad

Identifica algunas historias finalizadas que tu equipo pueda usar como puntos de referencia para hacer una estimación coherente. Elige ejemplos que representen los diferentes niveles de complejidad. Tal vez puedes seleccionar una historia simple de 1 punto, una historia moderada de 5 puntos y una historia compleja de 13 puntos.

Estas referencias te permiten determinar si el equipo entiende lo que representa cada valor de punto. Ten a mano las historias de referencia durante las sesiones de estimación y consúltalas de vez en cuando, en especial si se incorporan nuevos miembros del equipo o si vas a trabajar con funciones desconocidas.

2. Divide las grandes historias de usuario en tareas más manejables

Para hacer una estimación efectiva, asegúrate de que cada historia de usuario sea lo suficientemente pequeña como para finalizarla en un solo sprint. Las historias grandes y ambiguas generan incertidumbre en el momento de la estimación y dificultan que los equipos se sientan con la confianza de comprometerse con las metas del sprint. 

Si una historia te parece demasiado grande como para hacer una estimación precisa, divídela en partes más pequeñas y manejables. Este proceso suele sacar a la luz capas de complejidad y dependencias ocultas que no se apreciaban a simple vista en la historia original.

Desglosar las historias también ayuda a gestionar los backlogs y proporciona más flexibilidad durante la planificación de sprints. 

3. Asegúrate de que cada historia de usuario tenga metas y criterios de éxito específicos

Las historias claras y bien definidas hacen que la estimación sea mucho más precisa y ayudan a evitar que el alcance aumente durante el desarrollo. Antes de asignar puntos de historia, asegúrate de que cada historia incluya criterios de aceptación específicos y una definición clara de la finalización. 

Historias vagas como "mejorar el rendimiento del sistema" son imposibles de estimar con precisión. ¿El motivo? Todo se reduce a que el alcance sea ilimitado, lo que no funciona bien para nadie.

En su lugar, fíjate objetivos específicos como "reducir el tiempo de carga de la página a menos de 2 segundos del catálogo de productos". Las historias bien definidas también ayudan a mejorar los flujos de trabajo ágiles y a mantener el impulso durante todo el sprint. 

4. Organiza una sesión Planning Poker para realizar una estimación en equipo

Planning Poker es una técnica eficaz para estimar el punto de historia. En estas sesiones, los miembros del equipo asignan de forma individual los valores de puntos Fibonacci a cada historia y luego muestran sus estimaciones a la vez para evitar sesgos de anclaje.

Mostrarlos de manera simultánea evita que las primeras estimaciones influyan en el pensamiento de los demás. Usa cartas de Planning Poker físicas o herramientas digitales para los equipos remotos. 

El objetivo es garantizar que todos participen activamente. 

5. Habla con los miembros del equipo y llegad a un valor de puntos común

Planning Poker puede resultar una función útil en casos en que los miembros del equipo no están de acuerdo con las estimaciones. Si alguien dice "3 puntos" y otra persona dice "8 puntos", por lo general significa que tienen una percepción distinta de la actividad. 

Cuando las estimaciones varían mucho, pídeles a las personas que asignaron los valores más altos y más bajos que expliquen su razonamiento. A menudo, la persona con la estimación más alta ha identificado una complejidad que otros pasaron por alto. 

Sin embargo, la persona con la estimación más baja podría conocer un acceso rápido para simplificar la actividad. 

Si fuera el caso, debéis seguir debatiendo y volver a votar hasta que el equipo llegue a un consenso razonable.

6. Haz un seguimiento de la velocidad y ajusta las estimaciones conforme avances

La velocidad de tu equipo, que es la cantidad promedio de puntos de historia completados por sprint, es una herramienta muy útil de planificación una vez que tienes varios sprints de datos. Esta métrica te ayuda a entender la capacidad de tu equipo y define una base para una lograr una planificación más precisa de la línea base del proyecto.

Haz un seguimiento tanto de la velocidad individual de cada sprint como de los promedios móviles para tener en cuenta la variación natural. Utiliza los datos de velocidad para mejorar las estimaciones en un futuro. 

Si tu equipo subestima constantemente ciertos tipos de actividad, tenlo en cuenta en las próximas estimaciones. Esta mejora continua contribuye a hacer las estimaciones cada vez más precisas.

El problema más común al implementar los puntos de historia de Fibonacci es la estimación incoherente, es decir, casos en que actividades similares reciben distintos valores de punto según el analista que los asigne. Para solucionarlo, puedes organizar sesiones periódicas de ajuste con el equipo para revisar el trabajo completado y evaluar la precisión de las estimaciones originales. 

Otro de los retos es convertir los puntos de historia directamente en estimaciones de tiempo. Por ello, céntrate en las tendencias que afectan a la velocidad y los compromisos de los sprints.

Alternativas de puntos de historia a la secuencia de Fibonacci

Aunque los puntos de historia de Fibonacci son muy útiles para muchos equipos, no es la única forma de hacer una estimación ágil. Aquí te mostramos las alternativas más populares y qué diferencias presentan entre ellas:

• Escalas lineales (1, 2, 3, 4, 5): son más fáciles de entender, pero los equipos suelen dedicar mucho tiempo a debatir cuestiones como si asignar a algo una puntuación de un 3 o un 4. Las pequeñas discrepancias llevan a dar demasiadas vueltas a diferencias sutiles que, en realidad, no tienen tanta importancia.

• Tallas de camisetas (XS, S, M, L, XL): este enfoque es más intuitivo, ya que todo el mundo entiende las tallas de ropa. Es una gran opción para hacer estimaciones aproximadas al inicio, pero no resulta tan útil a la hora de calcular la velocidad de forma cuantitativa a lo largo del tiempo.

• Potencias de 2 (1, 2, 4, 8, etc.): Este método genera discrepancias similares a las de Fibonacci, pero utiliza cálculos matemáticos más simples. El patrón de duplicación es fácil de recordar. Sin embargo, a muchos equipos le parece menos natural que el de Fibonacci.

• Fibonacci modificado (1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40, 100): esta versión tiende al redondeo de los números más grandes para simplificar. Aporta los mismos beneficios que Fibonacci, con la diferencia de que las estimaciones más grandes son más exactas y manejables.

El mejor método de estimación es el que tu equipo utilice de manera coherente y considere más útil de cara a la planificación.

Jira ofrece un excelente soporte integrado para los puntos de la historia de Fibonacci, lo que facilita la implementación de este enfoque de estimación sin herramientas adicionales ni configuraciones complejas. La plataforma incluye funciones de Planning Poker ágil, seguimiento de la velocidad y planificación de sprints que funcionan a la perfección con la estimación del punto de historia.

Aprovecha las funciones de elaboración de informes de Jira para supervisar las tendencias de velocidad de tu equipo e identificar oportunidades de mejora en tu proceso de estimación. 

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