¿Cómo estimar la duración de una tarea?

En la reunión de planificación alguien pregunta cuánto va a durar la tarea. Dices seis días. Nadie anota que querías decir entre cuatro y nueve, con seis como valor más probable, y desde ese momento los seis días se tratan como un compromiso.

Ahí empieza la mayor parte de los problemas de cronograma. No en la estimación, que suele ser una aproximación razonable, sino en la pérdida de todo lo que la rodeaba: el rango, los supuestos y el motivo por el que se eligió ese número.

Estimar la duración de una tarea consiste en producir dos cosas: un valor central y el margen que lo rodea, con un nivel de certeza declarado. Un proyecto es un conjunto de tareas, así que el cronograma vale lo que valgan las estimaciones que lo sostienen, y son esos márgenes los que dicen si la fecha de fin es un plan o un deseo.

Quién debe poner el número

La estimación debe venir de personas que hacen habitualmente ese tipo de trabajo. Saben en qué consiste la tarea una vez arranca, qué partes llevan más tiempo del que parece y qué tiene que estar listo antes de que alguien empiece. La opinión de un experto suele ser la vía más rápida para descubrir que la tarea descrita no es la tarea que se va a ejecutar.

Lo que una opinión no puede hacer es comprobarse a sí misma. Una estimación vale más cuando se apoya en algo registrado que cuando se apoya en algo recordado.

ITM Platform mantiene cuatro cifras de esfuerzo en cada tarea: las horas estimadas para una persona concreta, las horas reservadas contra un perfil profesional al que todavía no se ha asignado a nadie, las horas que el equipo declara en sus partes de trabajo y una cifra aceptada que un responsable puede fijar para la consolidación. Gestión del esfuerzo: estimado, real y aceptado explica cómo se relacionan esas cuatro.

El riesgo y la variabilidad no son lo mismo

Dos fuentes distintas de incertidumbre acaban mezcladas en un solo número, y separarlas es lo más útil que puedes hacer antes de estimar nada.

Un riesgo identificado es un suceso que puede ocurrir o no. La variabilidad inherente es la dispersión que queda incluso cuando no ocurre nada malo.

Inflar cada tarea para cubrir un riesgo esconde las dos cosas. La duración deja de significar lo que dice, el colchón es invisible para todo el mundo salvo para quien lo añadió, y el riesgo nunca se gestiona, porque nadie más sabe que existe.

Los riesgos identificados pertenecen al proceso de gestión de riesgos, donde cada uno se valora, recibe un responsable y recibe una respuesta planificada, y el tiempo que podrían costar se lleva como reserva de contingencia en lugar de quedar enterrado dentro de cada estimación. Los 6 pasos para controlar el riesgo recorren ese ciclo.

Lo que se queda dentro de la estimación es la variabilidad que no se puede eliminar: la tarea dura más o dura menos según condiciones que nadie controla, y esa dispersión es una propiedad del trabajo en sí.

Qué método puedes usar de verdad

El método no es una cuestión de preferencia. Lo decide lo que tienes a mano cuando llega la pregunta.

Método	Qué necesita	Qué te da	Dónde falla
Por analogía	Tiempos reales de tareas similares ya cerradas	Un valor central y un rango con su nivel de certeza	Sin datos previos, o con datos de trabajos poco parecidos
Paramétrica	Historial de otra escala y un factor de tamaño medible	Un valor escalado al tamaño real del trabajo	Un factor que acompaña al trabajo pero no lo mueve
Criterio experto	Gente que ya ha hecho este tipo de trabajo	Un rango usable cuando no hay nada más	Nada comprueba el número salvo otra opinión

Estimar a partir de tu propio historial

La estimación por analogía parte de los tiempos de ejecución de trabajos parecidos, terminados dentro de tu propia organización o publicados por otra. Esa muestra te da un tiempo medio y una desviación típica, que es el mismo estadístico que buena parte de la bibliografía llama desviación estándar. Si las duraciones son razonablemente simétricas, te da además los intervalos de confianza de forma directa.

la media ± 1 desviación típica cubre alrededor del 68 % de los casos anteriores

la media ± 2 desviaciones típicas cubren alrededor del 95 %

la media ± 3 desviaciones típicas cubren alrededor del 99,7 %

La certeza y la anchura del intervalo tiran en sentidos opuestos. Cerca del centro, un cambio pequeño en la anchura de la banda mueve mucho la probabilidad; en las colas la mueve muy poco. Pasar de dos desviaciones típicas a tres compra unos cuatro puntos porcentuales y cuesta un cincuenta por ciento más de anchura, y por eso el 95 % es el punto de trabajo convencional. Es una convención, no un hecho medido sobre proyectos, y el intervalo exacto del 95 % son 1,96 desviaciones típicas, no 2.

La mayoría de los equipos no llega hasta aquí, porque el historial existe pero no en una forma que alguien pueda consultar. ITM Platform construye listas configurables e informes guardados sobre las tareas de varios proyectos, con filtros, columnas elegidas, agrupación y ordenación, y exportación a Excel. Informes y listas explica cómo se construyen.

Cuando el historial no es simétrico

Las duraciones a menudo no son simétricas, y el motivo es estructural: una tarea puede terminar un poco antes de lo previsto, pero no hay límite para lo tarde que puede acabar. Unos datos así se acercan con frecuencia a una distribución lognormal, es decir, una distribución cuyo logaritmo sí es normal, con una cola superior larga que empuja la media por encima del caso típico.

De ahí se derivan dos cosas para quien estima:

• La media y el caso típico son números distintos. Da la mediana y un percentil alto, el 85 por ejemplo, en lugar de la media y la desviación típica.
• No borres la cola larga. Las ejecuciones que tardaron el triple son el rasgo que define esa distribución, no ruido dentro de ella. Un caso atípico de verdad, con una causa externa identificada, un proveedor que falló o una reorganización a mitad de proyecto, se puede apartar dejando constancia del motivo. Todo lo demás se queda.

A veces las ejecuciones largas comparten una causa, y muchas veces es simplemente que aquellos proyectos eran bastante mayores. Para ese caso existe la estimación paramétrica.

Cuando no hay ningún proyecto comparable

La estimación paramétrica responde a la misma pregunta cuando nada de tu historial se hizo a la escala que tienes delante. En lugar de tomar prestada una duración, tomas prestada la relación entre la duración y un factor de tamaño, y la aplicas después a tu propia escala. La regresión lineal frente a ese factor es la forma habitual de expresarla.

Un ejemplo. Un despliegue se ha hecho a escala nacional en varios países pequeños y en varios muy grandes, sin nada intermedio, y el proyecto que tienes delante es un país de tamaño medio. Ajusta las duraciones observadas frente a la población, lo que te da un factor de corrección por habitante, e interpola luego hasta la población para la que estás planificando. La estimación ya no está prestada: está escalada.

La curva de aprendizaje merece una corrección propia. El trabajo repetido se hace más rápido, así que una muestra tomada íntegramente de equipos con experiencia resulta optimista para un equipo que lo hace por primera vez. El efecto se aplana en lugar de continuar indefinidamente, de modo que la corrección también debería aplanarse: la diferencia entre la primera ejecución y la segunda es mucho mayor que la que hay entre la novena y la décima.

Cuando solo tienes criterio experto

El criterio de expertos es el método menos fiable y a veces el único disponible, cuando no existen datos históricos o los que existen están demasiado dispersos para ajustar nada.

Los métodos matemáticos también dependen de decisiones humanas: qué proyectos pasados entran en la muestra y qué modelo se aplica. La línea divisoria no es si hay personas de por medio, sino cuánto de la estimación puede comprobar otra persona después.

Dos cosas hacen más defendible el criterio experto. La primera es preguntar a varios expertos por separado y promediar las respuestas, lo que cancela parte del sesgo de cada uno en lugar de dejar que la voz más fuerte fije el número. La segunda es la estimación por tres valores, que en muchos manuales aparece como estimación por tres puntos: pide una duración optimista, una más probable y una pesimista, y combínalas después.

Triangular: E = (O + M + P) ÷ 3

PERT: E = (O + 4 × M + P) ÷ 6

Con una estimación optimista de 4 días, una más probable de 10 y una pesimista de 22, la forma triangular da 12,0 días y PERT da 11,0. La triangular trata los tres valores como igual de informativos y queda arrastrada hacia la cifra pesimista; PERT da más peso al valor más probable. Elige una y aplícala siempre igual, para que las estimaciones de personas distintas sigan siendo comparables.

Queda una advertencia. Los expertos tienden a meter los riesgos externos dentro de la cifra pesimista, lo que devuelve el riesgo al interior de la duración. Pregunta qué está suponiendo el caso pesimista y lleva al registro de riesgos cualquier suceso identificable.

De una estimación a una fecha

Una estimación de esfuerzo todavía no es una duración, y en ese hueco se tuercen los cronogramas incluso cuando la estimación era buena. Cuarenta horas de trabajo son una semana para una persona a dedicación completa, dos semanas al cincuenta por ciento, y más todavía si el calendario tiene festivos o si la persona está repartida entre varios proyectos.

Convertir esfuerzo en fechas exige cuatro datos: quién hace el trabajo, qué parte de su tiempo le dedica, las horas laborables del calendario del proyecto y los días no laborables. ITM Platform puede fijar la duración de una tarea a partir de su esfuerzo estimado: asigna horas y un porcentaje de dedicación a cada miembro del equipo, selecciona la tarea, y el Gantt convierte eso en días laborables usando el horario de trabajo y el calendario de festivos del proyecto, tomando el plazo de quien necesite más tiempo. Diagrama de Gantt describe esa conversión.

Con cualquier método, escribe el rango y los supuestos junto al número, y guarda la estimación al lado del dato real cuando la tarea se cierre. Eso es lo que convierte las conjeturas de este año en el historial del año que viene.

Siguientes pasos

• Prueba ITM Platform y pon una estimación a una tarea que estés planificando esta semana; después compárala con las horas declaradas cuando se cierre.
• Qué hacer cuando una tarea se retrasa trata la conversación que viene justo después, cuando una estimación resulta estar equivocada.
• Mira qué abarca la planificación y el seguimiento en ITM Platform, desde la estructura de descomposición del trabajo y el Gantt hasta el avance frente a la línea base.