Entre estimativas por opinião, estimativas por métricas ou #noestimates, o mais utilizado na minha percepção é a estimativa por opinião. Estou deixando claro que é por opinião, pois o significado da palavra estimativa não limita a usar opinião, métricas ou alguma forma específica.
Definição de estimativa: Cálculo de valor aproximado; avaliação aproximada que se realiza sobre alguma coisa: estimativa de prejuízos.
Apesar de muitas vezes as pessoas relacionarem o termo estimativa com alguém usar seu conhecimento para determinar a estimativa, neste texto essa forma é descrita como estimativa por opinião para deixar mais claro. Ou seja, sua estimativa pode ser feita pela opinião e conhecimento de alguém, mas também pode ser feita por métricas, cálculos e/ou estatística. Talvez algumas pessoas prefiram não fazer estimativas como tem sido falado no movimento chamado "noestimates".
Estimamos porque precisamos tomar decisões. Se você tem R$ 2.000,00 para fazer uma viagem de 5 dias, você quer uma estimativa de lugares, hospedagens, transporte… que fique dentro do que você tem. Ou vc tem que decidir entre 3 iniciativas no seu trabalho pois não tem pessoal e dinheiro suficiente para fazer as 3, e vc gostaria de saber qual delas é a mais vantajosa. Então estima tempo de cada uma delas, estima custo de cada uma delas e talvez também estima o retorno de receita que cada uma delas pode trazer para conseguir decidir qual iniciativa ou quais iniciativas é possível fazer.
Aí vem um movimento chamado #noestimates para dizer que as estimativas não funcionam, que as empresas perdem muito tempo fazendo estimativas e que as estimativas se tornaram formas de controle e não de tomada de decisão.
São bons argumentos pois realmente muitas estimativas não funcionam, principalmente se não são utilizadas boas técnicas para isso e também podem levar a discussões intermináveis e muita perda de tempo. O exagero do uso de estimativas leva a formas de controle que são mais perda de tempo ainda. Mas esses problemas deveriam ser corrigidos ao invés de levar para o extremo e dizer que devemos parar de fazer estimativas. Mas pelo menos esse movimento levantou uma boa discussão sobre o problema.
O movimento #noestimates foi iniciado na plataforma X (na época que ainda se chamava Twitter), com profissionais mostrando casos de projetos que já estavam decididos que seriam feitos e dentro desses projetos a tomada de decisão mudou, ao invés de decidir qual atividade fazer baseado em estimativas de tempo e esforço, as atividades do projeto eram escolhidas pela visão de valor para o projeto.
Se tivermos atenção à definição da palavra estimativa, vamos perceber a ironia dessa alegação e do nome do movimento. O que eles fizeram foi mudar de estimativas de tempo e esforço para estimativas de valor para o projeto. Eles continuaram usando estimativas, só que uma estimativa diferente. Pois para eles o termo estimativa significava fazer estimativas por opinião sobre tempo e esforço das atividades. Por isso as alegações deles fazem sentido. As estimativas que eles estavam brigando contra eram estimativas com objetivo de controlar e não para tomar decisões, feitas com técnicas fracas e com baixa precisão.
Portanto, se você está em uma iniciativa que já está certa que vai ser feita e você já escolheu as atividades que serão executadas baseadas na importância delas, para que você precisa fazer estimativas de tempo e esforço? Apenas porque está acostumado a fazer estimativas e sente que dessa forma tem o controle da iniciativa. Neste caso, realmente não é necessário fazer mais estimativas além das estimativas que já foram feitas, pois as decisões já foram tomadas.
Mas eu falei em corrigir o problema de estimativas que não funcionam e demoram, então quais são as melhores técnicas de estimativas?
Um dos principais pesquisadores sobre estimativas e previsões baseados em opinião é Philip Tetlock. Ele escreveu o livro "Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?" (tradução para português seria: "Julgamento político especializado: quão bom é? Como podemos saber?"). Philip escreveu o livro após mais de 20 anos pesquisando o assunto e usando uma base de dados de estimativas/previsões de 82.361. Ele afirma na página 54 do livro:
“É impossível de achar qualquer domínio em que os humanos claramente performam melhor que algoritmos de extrapolação crus, pouco sofisticados e estatísticos.”
Ou seja, a estimativa por opinião tem baixo índice de acerto. Mas caso vc não tenha outras formas de fazer estimativas, seguem algumas orientações de Philip para fazer estimativas melhores:
- Seja mais cético em relação a abordagens dedutivas para explicação e previsão;
- Esteja mais disposto a qualificar analogias tentadoras, observando evidências contrárias;
- Seja relutante em fazer previsões extremas do tipo que começam a surgir quando os ciclos de feedback positivo não são controlados por mecanismos de amortecimento;
- Mantenha-se preocupado com o preconceito retrospectivo que nos leva a julgar o passado com muita severidade;
- Esteja propenso a uma visão imparcial e irônica da vida;
- Continue motivado a fazer argumentos conflitantes sobre questões fundamentais no estudo da sociedade, como o papel do humano ou a racionalidade da tomada de decisões.
Mas o melhor para ter estimativas que funcionam é fazer cálculos, ou como o Philip diz no livro: usar algoritmos, mesmo que crus ou pouco sofisticados.
Isso quer dizer que após anos de estudo Philip concluiu que usar métricas, cálculos ou estatística para fazer estimativas é melhor do que usar a opinião para estimar. Essas métricas são usadas repetidamente e melhoradas com o tempo. Isso tem muito mais resultado.
Uma das razões que Philip cita para isso, é que falhamos em mostrar para as pessoas que elas erram suas estimativas baseadas em opinião e por consequência elas não melhoram suas estimativas.
Ou seja, devemos usar técnicas com métricas e estatísticas que têm mais possibilidade de acerto e além disso podemos validar e melhorá-las várias vezes, diferente do julgamento das pessoas que a sociedade tem dificuldade em confrontar quando erra.
Usar métricas nas primeiras vezes pode ser trabalhoso e assim ainda estamos em um dos problemas das estimativas que é gastar muito tempo com elas. Mas ao fazer estimativas com as métricas podemos automatizar o processo. Podemos usar ferramentas que fazem as métricas continuamente e de forma cada vez mais rápida.
Além disso, se conseguirmos transformar o uso das métricas em um processo contínuo nas empresas, os questionamentos sobre as métricas se reduzem com o tempo e a prática se torna rápida e de grande resultado.
Portanto essa seria a solução ideal para as estimativas, usar métricas com ferramentas e processo contínuo. Dessa forma não precisamos brigar com as estimativas e não precisamos aderir ao movimento "noestimates".
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