Rastreamento de Velocidade

Velocidade = total de story points concluídos em um sprint. Ela só é significativa como uma média móvel, tipicamente calculada ao longo dos últimos 3 a 6 sprints para suavizar valores atípicos (semanas de férias, interrupções da equipe). Uma equipe com uma velocidade média de 40 pontos ao longo de 6 sprints deve planejar compromissos de sprint de aproximadamente 35 a 40 pontos, sendo a extremidade inferior mais realista quando a incerteza é alta. A velocidade é uma ferramenta de planejamento em nível de equipe — nunca deve ser usada para comparar equipes ou avaliar o desempenho individual de engenheiros. Story points são estimativas de tamanho relativas, não estimativas de tempo, e a escala de pontos de uma equipe só é significativa internamente para essa equipe.

A velocidade varia naturalmente em 15–25% de sprint para sprint devido a fatores normais: mudanças na composição da equipe, complexidade inesperada na implementação técnica, férias e licenças médicas. Sinais de variabilidade preocupantes que exigem investigação: tendência de queda consistente ao longo de vários sprints (pode indicar acúmulo de dívida técnica, cultura crescente de scope creep ou problemas de bem-estar da equipe); quedas súbitas e persistentes após uma mudança de equipe (o arrasto de onboarding de novos membros da equipe é esperado, mas deve se recuperar dentro de 2 a 3 sprints); inflação de velocidade (equipes inflacionam progressivamente as estimativas de story points para "atingir" as expectativas de velocidade — isso torna o planejamento sem sentido). Product Ops monitora as tendências de velocidade e sinaliza anomalias para discussão em retrospectivas.

A previsão de datas de lançamento com velocidade é uma simulação de Monte Carlo, não uma aritmética simples. A abordagem de Monte Carlo: criar uma distribuição de probabilidade a partir da distribuição histórica de velocidade da equipe (não apenas a média), executar 10.000 simulações de conclusão do backlog restante usando velocidades amostradas aleatoriamente dessa distribuição e ler os resultados de probabilidade. Isso produz uma previsão com intervalos de confiança: "Há 85% de probabilidade de que o recurso seja lançado até o Sprint 24." Isso é mais honesto do que "lançaremos no Sprint 22" — os stakeholders recebem um intervalo de probabilidade realista em vez de uma estimativa de ponto único que frequentemente se mostra errada. Product Ops constrói e mantém o modelo de previsão de lançamento, o atualiza semanalmente e apresenta previsões baseadas em intervalos de confiança à liderança.