A previsão de entrega por Monte Carlo usa a vazão histórica do time (itens terminados por semana, sprint ou dia) para simular milhares de futuros possíveis. Cada simulação sorteia períodos reais do passado até completar o trabalho. O resultado é uma distribuição: em quantos períodos o lote termina com 50%, 85% e 95% de chance, ou quantos itens cabem até uma data. Dispensa estimar o tamanho de cada item.
Como usar
- Cole o número de itens terminados em cada um dos últimos períodos, de preferência 8 a 12.
- Escolha o período do histórico: semanas, sprints ou dias.
- Informe os itens que faltam para saber quando o lote termina, os períodos até a data para saber quantos itens cabem, ou os dois.
- Leia os percentis: o 85% é a base usual para combinar prazo ou escopo; o 50% é cara ou coroa.
- Refaça a previsão a cada período, com o histórico atualizado.
O que cada campo pede
| Campo | O que preencher |
|---|---|
| Itens terminados por período | Um número por período, dos mais recentes, separados por vírgula, espaço ou linha (até 52). |
| Período do histórico | A previsão sai na mesma unidade. |
| Itens que faltam | Para responder quando o lote termina. |
| Períodos até a data | Para responder quantos itens cabem até lá. |
Exemplo
Um time terminou 6, 4, 7, 3, 5, 8, 2, 6, 5, 4, 7 e 5 itens nas últimas 12 semanas, média de 5,17 por semana. Faltam 40 itens. Dividir pela média daria 7,7 semanas, mas a simulação mostra 50% de chance em 8 semanas, 85% em 9 e 95% em 10. Na outra pergunta, em 6 semanas o time termina 31 itens ou mais com 50% de chance, 27 ou mais com 85% e 24 ou mais com 95%.
Quando usar
- Quando alguém pergunta "quando fica pronto?" e a resposta precisa vir com nível de confiança.
- Para decidir quanto escopo cabe até uma data fixa, como um lançamento ou um evento.
- Para trocar estimativas item a item por uma previsão baseada no que o time de fato entrega.
- Para acompanhar, período a período, se um compromisso continua realista.
Perguntas frequentes
O que é a simulação de Monte Carlo na previsão de entrega?
É sortear muitas vezes, com reposição, a vazão de períodos reais do histórico e ver quanto tempo cada futuro simulado leva para terminar o trabalho. A ferramenta roda 5.000 simulações e resume o resultado em percentis.
Quantos períodos de histórico devo usar?
De 8 a 12 costuma bastar, desde que representem o time e o tipo de trabalho atuais. Menos de 5 deixa a previsão frágil; períodos muito antigos ou atípicos, como feriados, distorcem o resultado.
Por que usar o 85% e não a média?
Dividir os itens pela média dá um prazo que se cumpre mais ou menos metade das vezes. O 85% significa que, em 85 de cada 100 futuros simulados, o trabalho termina até aquele período: é uma base mais honesta para compromisso.
Preciso estimar o tamanho de cada item?
Não. A previsão conta itens e supõe que os restantes têm tamanho parecido com os do histórico. Se um item for muito maior, vale quebrá-lo antes de contar.
A previsão muda se eu abrir a página de novo?
Não. A simulação usa um gerador de números com semente fixa: a mesma entrada dá sempre o mesmo resultado, o que permite comparar previsões e compartilhar o link.
Qual a relação com a Lei de Little?
A Lei de Little relaciona médias de trabalho em andamento, vazão e tempo de ciclo, e explica o sistema. A simulação de Monte Carlo responde a uma pergunta de prazo ou de escopo com probabilidade. As duas usam a vazão como base.