Desafios e Reflexões: Rumo a uma Gestão de Projetos Orientada ao Fluxo

Nos últimos 20 anos, trabalhando com gestão de projetos e gestão de fluxo de serviços com o Método Kanban, podemos chegar a algumas conclusões sobre a realização de previsões para entregas de projetos:

Evite pontos da história, contagem de itens não valiosos do backlog do produto, contagem de trabalhos não realizados como concluídos, uso de médias.

Considere itens de referência histórica, mas tome cuidado com complicações acidentais. Experimente a previsão probabilística com base na contagem de itens valiosos do backlog do produto até Concluído. Experimente #NoEstimates (gestão probabilística, ok?) e “previsões de ondas contínuas” de entregas de itens valiosos do backlog do produto. Para trabalhos complexos, promova o gerenciamento de expectativas sobre a incerteza em vez do gerenciamento de expectativas sobre datas.

A opinião comunitária em toda a área de dimensionamento e previsão é preocupante. Minha intenção não é colocar lenha na fogueira, mas acrescentar algumas reflexões para aprofundar a discussão. Espero que você ache isso útil.

Se suas previsões estiverem sempre corretas, você é uma aberração da natureza. A previsão raramente é perfeita devido ao seguinte:

• O tempo de espera devido a dependências é um fator importante na duração do trabalho e é afetado por muitos eventos imprevisíveis.
• Mesmo em ambientes de trabalho simples, as pessoas superestimam a eficiência do seu dia.
• Frequentemente, as pessoas que realizam trabalhos complexos em busca de velocidade deixam para trás um trabalho desarrumado e potencialmente embaraçoso. Pior ainda, as pessoas agravam a desordem do trabalho no trabalho de acompanhamento, que leva mais tempo do que o pretendido se a desordem for removida. Alguns chamam isso de “síndrome da janela quebrada”.
• O trabalho complexo envolve muitas variáveis desconhecidas.
• Falta de foco devido a ciclos de liberação prolongados ou planejamento excessivo (muito trabalho) em torno do gargalo do fluxo.
• Mudança de prioridades e falta de dimensionamento atualizado com base nas prioridades alteradas, por exemplo, depois de uma sessão de previsão problemática onde fica claro que as probabilidades estão contra nós, outra prioridade é incluída na mistura.

Muitas vezes, presume-se que as previsões são pedidos para dizer com alguma confiança: “quando isso será feito?” Frequentemente, há outra pergunta por trás da pergunta, como:

• Como posso transferir a preocupação para outra pessoa?
• Que progresso está sendo feito?
• Que riscos permanecem?
• Quando obteremos algum retorno deste investimento?
• Que compensações podemos tolerar em relação a qual trabalho pode descobrir/entregar o valor potencial, por exemplo, a regra 80:20?
• Que compensações podemos tolerar em termos de redução parcial ou total da eficácia, eficiência e previsibilidade, por exemplo, realizando alguns experimentos?
• Que compensações de progresso podemos tolerar em termos de “trabalho morto” necessário para evitar distorções de execução, como a configuração do laboratório?
• Quanto investimento será necessário na aquisição de competências, por exemplo, educação ou aprendizagem?

Uma meta-pergunta de “o que significa vencer o jogo?” vale a pena considerar. A equipe está tendo um jogo que pode vencer? E se a equipe conseguir vencer, quais são as chances? As previsões probabilísticas podem ajudar, por exemplo, simulações de Monte Carlo.

Apesar dos perigos, às vezes as equipes ainda sentem a necessidade de fazer previsões porque as pessoas temem que as partes interessadas criem datas impossíveis de serem revertidas arbitrariamente fixadas no vácuo. Às vezes, as equipes desejam atingir um intervalo de datas aproximado para superar as expectativas das partes interessadas. Curiosamente, a maioria de nós pode aceitar uma previsão do tempo que é atualizada regularmente com base nas informações mais recentes, mesmo sabendo que ainda é imprecisa.

Estes pontos são reflexões de experiências conquistadas ao longo do tempo que eu quis deixar registrado para compartilhar com você que está lendo este texto. Espero que estes pontos possam ser realmente úteis na sua avaliação da confiabilidade dos seus métodos de realização de previsões para entregas de projetos.

Até mais!