La técnica de estimación por afinidad o “T-shirt sizing”, como se le conoce comúnmente, ha cobrado popularidad en el mundo ágil debido a su simplicidad y eficacia al manejar un gran número de historias de usuarios. Esta metodología se inspira en algo tan simple como las tallas de camiseta: pequeña, mediana y grande, lo que proporciona una representación visual y relativa del tamaño de una historia de usuario en comparación con otras.
Cada categoría, ya sea pequeña, mediana o grande, es asignada basándose en el juicio colectivo del equipo sobre cuánto esfuerzo, tiempo o complejidad se requerirá para completar una tarea específica. Aunque esta técnica puede parecer simple en la superficie, está diseñada para llevar a cabo estimaciones rápidas y efectivas, especialmente cuando se maneja un gran volumen de historias.
Además de las típicas categorías basadas en tallas, algunas veces los equipos optan por utilizar valores numéricos o puntos de historia para representar la estimación. Esto puede añadir un nivel de granularidad al proceso, permitiendo una representación más precisa del esfuerzo estimado para cada historia. Por ejemplo, una historia etiquetada como “mediana” podría tener un valor de 3 puntos, mientras que una “grande” podría tener 5 puntos.
Uno de los beneficios más destacables de la estimación por afinidad es su transparencia. Todo el equipo participa en el proceso, lo que significa que cada miembro tiene voz y voto en la determinación del tamaño de cada historia de usuario. Esta colaboración garantiza que el equipo tenga una comprensión compartida del trabajo y de lo que se requiere para llevarlo a cabo.
Finalmente, este método es altamente visible y fácil de entender. Las tarjetas o post-its se pueden colocar en un tablero, permitiendo que todos, desde el equipo hasta las partes interesadas, tengan una vista clara de las estimaciones. Esta visibilidad fomenta la comunicación abierta y la alineación del equipo en cuanto a las expectativas del proyecto.
El equipo Scrum es el encargado de realizar la estimación por afinidad, usualmente durante sesiones de refinamiento o planificación. La técnica se lleva a cabo agrupando y categorizando las historias de usuario en tallas como pequeña, mediana o grande o asignándoles puntos de historia. Estas sesiones se realizan periódicamente y para llevarlas a cabo se suelen utilizar tarjetas, post-its o herramientas digitales, dependiendo de la preferencia del equipo.
La estimación por afinidad se centra en la categorización relativa en lugar de una medición exacta. Aunque las tallas o los puntos asignados no representan una medida exacta del tiempo o esfuerzo, ofrecen una visión general que facilita la planificación y priorización.
Supongamos que en una sesión de refinamiento, el equipo Scrum tiene 4 historias de usuario para estimar. Tras una discusión, el equipo decide que la Historia A es “pequeña” o equivalente a 2 puntos, la Historia B es “grande” con 5 puntos, la Historia C es “mediana” con 3 puntos y la Historia D, que es un poco más compleja, es “grande” con 5 puntos. Esta categorización ayuda al Product Owner a priorizar el trabajo y al equipo a decidir cuánto pueden asumir para el siguiente sprint.
Estimar con la técnica de afinidad permite al equipo obtener una visión rápida y general de la carga de trabajo y la complejidad relativa de las historias. Es fundamental recordar que estos valores son aproximaciones y deben ser revisados y ajustados según la experiencia del equipo y el progreso del proyecto.