Seguimiento de la Velocidad

Velocidad = total de puntos de historia completados en un sprint. Solo es significativa como un promedio móvil, típicamente calculado sobre los últimos 3-6 sprints para suavizar los valores atípicos (semanas de vacaciones, interrupciones del equipo). Un equipo con una velocidad promedio de 40 puntos en 6 sprints debería planificar compromisos de sprint de aproximadamente 35-40 puntos, siendo el extremo inferior más realista cuando la incertidumbre es alta. La velocidad es una herramienta de planificación a nivel de equipo; nunca debe usarse para comparar equipos o evaluar el rendimiento individual de un ingeniero. Los puntos de historia son estimaciones de tamaño relativas, no estimaciones de tiempo, y la escala de puntos de un equipo solo es significativa internamente para ese equipo.

La velocidad varía naturalmente entre un 15 y un 25% de sprint a sprint debido a factores normales: cambios en la composición del equipo, complejidad inesperada en la implementación técnica, vacaciones y bajas por enfermedad. Señales de variabilidad preocupantes que requieren investigación: tendencia descendente constante durante múltiples sprints (puede indicar acumulación de deuda técnica, una cultura creciente de 'scope creep' o problemas de bienestar del equipo); caídas repentinas y persistentes después de un cambio de equipo (el arrastre del onboarding de nuevos miembros del equipo es esperado, pero debería recuperarse en 2-3 sprints); inflación de la velocidad (los equipos inflan progresivamente las estimaciones de puntos de historia para 'cumplir' con las expectativas de velocidad, lo que hace que la planificación carezca de sentido). Product Ops monitorea las tendencias de velocidad y señala las anomalías para su discusión en las retrospectivas.

La previsión de fechas de lanzamiento con la velocidad es una simulación de Monte Carlo, no una simple aritmética. El enfoque de Monte Carlo: crear una distribución de probabilidad a partir de la distribución histórica de la velocidad del equipo (no solo el promedio), ejecutar 10,000 simulaciones para completar el backlog restante utilizando velocidades muestreadas aleatoriamente de esa distribución, y leer los resultados de probabilidad. Esto produce una previsión con intervalos de confianza: 'Hay un 85% de probabilidad de que la característica se entregue para el Sprint 24'. Esto es más honesto que 'lo entregaremos en el Sprint 22'; los stakeholders reciben un rango de probabilidad realista en lugar de una estimación de un solo punto que a menudo resulta incorrecta. Product Ops construye y mantiene el modelo de previsión de lanzamientos, lo actualiza semanalmente y presenta previsiones basadas en intervalos de confianza a la dirección.