{"id":10989,"date":"2026-03-06T06:15:09","date_gmt":"2026-03-05T22:15:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.archimetric.com\/es\/estimate-user-story-using-automated-affinity-table\/"},"modified":"2026-03-06T06:15:09","modified_gmt":"2026-03-05T22:15:09","slug":"estimate-user-story-using-automated-affinity-table","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.archimetric.com\/es\/estimate-user-story-using-automated-affinity-table\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo estimar una historia de usuario utilizando una tabla de afinidad automatizada"},"content":{"rendered":"
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Puntos de historia o d\u00edas, o ambos?<\/h2>\n<\/div>\n
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Las personas a menudo discuten si usar puntos de historia o horas (o d\u00edas) en la estimaci\u00f3n de historias. Algunas personas creen que no necesitamos calcular puntos de historia ni velocidad del equipo en absoluto. Bueno, diferentes equipos pueden tener opiniones distintas, pero sin embargo, la mayor\u00eda de los proyectos \u00c1giles s\u00ed realizan la estimaci\u00f3n de historias y la consideran como una de las herramientas muy \u00fatiles para llevar los proyectos a tiempo y dentro del presupuesto.<\/p>\n<\/div>\n

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Tabla de afinidad para la estimaci\u00f3n de historias<\/h2>\n<\/div>\n
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En\u00a0Visual Paradigm<\/a>, no consideramos la estimaci\u00f3n de historias como un proceso conflictivo o de negociaci\u00f3n, sino como un proceso de construcci\u00f3n de equipo que hace que la colaboraci\u00f3n en tareas y la carga de trabajo sean claras y transparentes para todos en el equipo. La herramienta de historias de usuario empodera al equipo con la tabla de afinidad para automatizar el proceso de estimaci\u00f3n de historias junto con la eliminaci\u00f3n de los spikes. Adem\u00e1s, la tabla visual de afinidad permite la estimaci\u00f3n en tiempo real con puntos de historia y horas de historia al mismo tiempo. Cuando arrastras una historia a lo largo de la tabla, tanto el punto de historia como la hora se mostrar\u00e1n simult\u00e1neamente mientras la historia sigue movi\u00e9ndose. Simplemente su\u00e9ltala en la cuadr\u00edcula donde tu equipo considere que la estimaci\u00f3n es adecuada.<\/p>\n<\/div>\n

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\"Affinity<\/p>\n<\/div>\n

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\u00bfC\u00f3mo calcula la tabla de afinidad?<\/h2>\n<\/div>\n
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Para entender c\u00f3mo se estiman autom\u00e1ticamente los puntos de historia y los d\u00edas en la tabla de afinidad, debemos comprender que las cuadr\u00edculas horizontales representan el esfuerzo de trabajo, que aumenta de izquierda a derecha, y la complejidad del desarrollo de la historia (como nuevas tecnolog\u00edas, nuevos dominios, etc.) aumenta de arriba hacia abajo.<\/p>\n<\/div>\n

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Dado que el n\u00famero m\u00e1ximo de d\u00edas para desarrollar una historia de usuario deber\u00eda ser no mayor que la duraci\u00f3n del sprint (si no, la historia de usuario es demasiado grande y debe dividirse, o el sprint est\u00e1 establecido demasiado corto y requiere una extensi\u00f3n), el n\u00famero de d\u00edas de la cuadr\u00edcula inferior derecha tambi\u00e9n deber\u00eda ser igual a la duraci\u00f3n del sprint. Bas\u00e1ndonos en esta suposici\u00f3n, la estimaci\u00f3n de la historia puede calcularse autom\u00e1ticamente.<\/p>\n<\/div>\n

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\"How<\/p>\n<\/div>\n

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Afinidad de las historias de usuario para la estimaci\u00f3n<\/h2>\n<\/div>\n
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La estimaci\u00f3n de una historia de usuario nunca puede ser del 100 % precisa y, de hecho, ning\u00fan m\u00e9todo puede lograrlo. Para mejorar la precisi\u00f3n de la estimaci\u00f3n, comenzamos decidiendo la duraci\u00f3n del sprint (por ejemplo, dos semanas o 10 d\u00edas laborables) y realizamos la estimaci\u00f3n en algunas historias de usuario con las que nos sentimos m\u00e1s c\u00f3modos (por ejemplo, 5 d\u00edas y la certeza es media). En este caso, colocar\u00e1s la historia en el centro verticalmente (nivel de certeza o riesgo) y horizontalmente (el esfuerzo de trabajo equivale a 5 d\u00edas, o la mitad de la duraci\u00f3n del sprint, que es de 10 d\u00edas). A continuaci\u00f3n, puedes usarla como punto de referencia para estimar las dem\u00e1s historias de usuario. Preg\u00fantate si esta historia de usuario requiere m\u00e1s esfuerzo que la referencia, o menos, y si tiene m\u00e1s incertidumbre o menos. A medida que coloques m\u00e1s historias en la tabla de afinidad, podr\u00e1s comparar varias historias para determinar si la distribuci\u00f3n es l\u00f3gica o no, y luego ajustarlas para que sean justas. El proceso es un poco m\u00e1s un arte que una ingenier\u00eda. Hazlo y disc\u00fatelo en la reuni\u00f3n del equipo en lugar de cualquier confrontaci\u00f3n. La precisi\u00f3n generalmente mejora a medida que el equipo se vuelve m\u00e1s maduro.<\/p>\n<\/div>\n

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\"Estimate<\/p>\n<\/div>\n

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Elimina riesgos con el spike del proyecto<\/h2>\n<\/div>\n
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Seg\u00fan el Diccionario \u00c1gil, la definici\u00f3n de Spike es:<\/p>\n<\/div>\n

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\u201cUna tarea orientada a responder una pregunta o recopilar informaci\u00f3n, m\u00e1s que a producir un producto entregable. A veces se genera una historia de usuario que no puede estimarse adecuadamente hasta que el equipo de desarrollo realice alg\u00fan trabajo real para resolver una pregunta t\u00e9cnica o un problema de dise\u00f1o. La soluci\u00f3n consiste en crear un \u2018spike\u2019, que es alg\u00fan trabajo cuyo prop\u00f3sito es proporcionar la respuesta o la soluci\u00f3n.\u201d<\/p>\n<\/div>\n

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Al estimar una historia de usuario, no solo consideramos el esfuerzo de desarrollo, sino tambi\u00e9n los riesgos y las incertidumbres involucrados. Con frecuencia, se crea un spike antes del inicio formal de un sprint para gestionar el trabajo que debe realizarse para que otras historias de usuario puedan estimarse de forma justa.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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