{"id":10902,"date":"2026-03-06T02:23:48","date_gmt":"2026-03-05T18:23:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.archimetric.com\/pt\/agile-estimation-story-points-velocity\/"},"modified":"2026-03-06T02:23:48","modified_gmt":"2026-03-05T18:23:48","slug":"agile-estimation-story-points-velocity","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.archimetric.com\/pt\/agile-estimation-story-points-velocity\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 estimativa \u00e1gil?"},"content":{"rendered":"
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Se uma equipe est\u00e1 desenvolvendo um produto ou um projeto, precisamos responder: \u201cQuando podemos conclu\u00ed-lo?\u201d ou \u201cEm que medida podemos entreg\u00e1-lo at\u00e9 uma determinada data?\u201d Assim como nos modelos tradicionais de desenvolvimento, precisamos estimar a carga de trabalho antes de iniciar um projeto.<\/p>\n<\/div>\n

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A estimativa \u00e1gil tem as seguintes tr\u00eas caracter\u00edsticas:<\/p>\n<\/div>\n

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Estimativa colaborativa da equipe<\/h2>\n

Em Scrum<\/a>desenvolvimento, a equipe compartilha a responsabilidade e trabalha coletivamente para cada Sprint<\/a>. Portanto, as equipes \u00e1geis utilizam t\u00e9cnicas de estimativa colaborativa para estimar a carga de trabalho. A estimativa colaborativa geralmente utiliza o Planning Poker como ferramenta, onde a equipe joga um jogo de estimativa coletivamente. O Planning Poker \u00e9 considerado uma das t\u00e9cnicas mais eficazes e envolventes para estimar o esfor\u00e7o em \u00e1gil<\/a>desenvolvimento. Ele consiste em um conjunto de n\u00fameros semelhantes aos de Fibonacci: 0, 0,5, 1, 2, 3, 5, 8, 20, 40, ?, \u221e. Cada baralho inclui quatro conjuntos desses n\u00fameros de Fibonacci, projetados para uso por at\u00e9 quatro membros da equipe.<\/p>\n<\/div>\n

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Precis\u00e3o da estimativa em grupo versus individual<\/h3>\n

Um estudo sobre a precis\u00e3o da estimativa de esfor\u00e7o entre indiv\u00edduos e grupos em um experimento de projeto de software revelou que 20 profissionais de software da mesma empresa estimaram separadamente o esfor\u00e7o necess\u00e1rio para implementar o mesmo projeto de software. Os participantes tinham diferentes backgrounds e fun\u00e7\u00f5es<\/a>, e o projeto de software j\u00e1 havia sido implementado anteriormente. Mais tarde, foram agrupados em cinco equipes. Cada equipe discutiu e combinou seus conhecimentos para concordar em uma \u00fanica estimativa.<\/p>\n<\/div>\n

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Resultado: As estimativas baseadas em discuss\u00e3o em grupo foram mais precisas do que as estimativas individuais.<\/p>\n<\/div>\n

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Passos para jogar Planning Poker<\/h3>\n
    \n
  1. Cada membro da equipe recebe um conjunto de cartas contendo: 0, 0,5, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40, ?, \u221e \u2014 um total de 12 cartas.<\/li>\n
  2. O Product Owner<\/a>l\u00ea a descri\u00e7\u00e3o da hist\u00f3ria do usu\u00e1rio ou funcionalidade para a equipe.<\/li>\n
  3. Os membros da equipe discutem a funcionalidade e fazem perguntas ao Product Owner, se necess\u00e1rio.<\/li>\n
  4. Ap\u00f3s a discuss\u00e3o, cada membro seleciona uma carta representando sua estimativa e a revela simultaneamente.<\/li>\n
  5. Se as estimativas diferirem significativamente, a equipe discute: Concordamos? Que fatores foram ignorados? A pessoa com a estimativa mais alta ou mais baixa deve explicar seu racioc\u00ednio antes da pr\u00f3xima rodada de vota\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  6. Ap\u00f3s a discuss\u00e3o, a equipe pode passar por outra rodada at\u00e9 que seja alcan\u00e7ado um consenso.<\/li>\n
  7. Volte para o passo 2 e comece a estimar o pr\u00f3ximo item da lista de backlog.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n
    \n

    Estimar tamanho, n\u00e3o tempo \u2014 usar estimativa relativa em vez de estimativa absoluta<\/h2>\n

    A estimativa \u00e9 simplesmente uma suposi\u00e7\u00e3o bem fundamentada. Usamos todo o conhecimento e experi\u00eancia dispon\u00edvel para estimar quanto tempo levar\u00e1. Em vez de avaliar cada novo item de trabalho isoladamente, por que n\u00e3o compar\u00e1-lo com itens anteriormente conclu\u00eddos? Os seres humanos s\u00e3o melhores em relacionar objetos de tamanhos semelhantes do que em adivinhar tamanhos absolutos.<\/p>\n<\/div>\n

    \n

    Por exemplo: Est\u00e1 pr\u00f3ximo a este item muito pequeno? Ou mais parecido com este projeto de tamanho m\u00e9dio? Ou verdadeiramente grande, como aquele que conclu\u00edmos no m\u00eas passado? A estimativa relativa n\u00e3o apenas reduz o tempo gasto na estimativa, mas tamb\u00e9m melhora significativamente a precis\u00e3o.<\/p>\n<\/div>\n

    \n

    Nossos c\u00e9rebros n\u00e3o s\u00e3o bons em estimativas absolutas \u2014 sempre relacionamos coisas novas que precisamos estimar ao que j\u00e1 conhecemos.<\/p>\n<\/div>\n

    \"Story<\/div>\n
    \n

    Estimativa de Pontos de Hist\u00f3ria<\/strong><\/p>\n<\/div>\n

    \n

    Estimativa de Velocidade \u2014 Registro e M\u00e9dia da Velocidade da Equipe por Sprint<\/h2>\n

    A velocidade da equipevelocidade<\/a> \u00e9 o n\u00famero de pontos de hist\u00f3ria<\/a>aequipe Scrum<\/a>realmente conclui em uma Sprint. A velocidade da equipe indica qu\u00e3o r\u00e1pido a equipe trabalha. Para um novo projeto ou equipe (sem registros anteriores de velocidade), podemos realizar 1\u20132 Sprints para medir e estabelecer uma velocidade inicial. Durante a execu\u00e7\u00e3o da Sprint, registramos a velocidade da equipe em cada Sprint para planejamento futuro.<\/p>\n<\/div>\n

    \"Estimating<\/div>\n
    \n

    Estimativa da Velocidade da Hist\u00f3ria do Usu\u00e1rio<\/strong><\/p>\n<\/div>\n

    \n

    Estimamos o n\u00famero total de pontos de hist\u00f3ria no Product Backlog<\/a>. Conhecendo a velocidade m\u00e9dia por Sprint, podemos calcular quantas Sprints s\u00e3o necess\u00e1rias para concluir o projeto \u2014 estimando assim a dura\u00e7\u00e3o do projeto. Como mostrado na figura abaixo.<\/p>\n<\/div>\n

    \"Scrum<\/div>\n
    \n

    Estimativa da Dura\u00e7\u00e3o do Projeto Scrum<\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Agile teams use collective estimation methods to estimate their workload. Group estimation usually uses planning poker as a tool, and teams perform group estimation by playing estimation games. Planning poker is considered to be the most effective and interesting technique for workload estimation in agility. 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