Al estimar cuánto durará un trabajo, estime por lo que duró de verdad la última vez que hizo algo igual, no por lo que dice el plan
Estudiantes que preveían terminar su tesis en 33,9 días tardaron 55,5, y solo el 29,7 % acabó dentro del plazo que ellos mismos habían estimado. A otro grupo le pidieron recordar primero cuánto había durado la última vez algo parecido antes de estimar: la proporción de quienes terminaron a tiempo subió del 29,3 % al 60,0 %.
No cuesta dinero. Antes de estimar, dedique unos minutos a…
Estudiantes preveían terminar la tesis en 33,9 días y tardaron 55,5. Solo el 29,7 % terminó a tiempo según su…
No cuesta dinero. Antes de estimar, dedique unos minutos a repasar cuánto duró de verdad la última vez que hizo algo de ese tipo.
Estudiantes preveían terminar la tesis en 33,9 días y tardaron 55,5. Solo el 29,7 % terminó a tiempo según su propia estimación. Los investigadores pidieron a otro grupo que relacionara primero su experiencia pasada con la tarea que tenía delante antes de estimar. En ese grupo, la proporción de finalización a tiempo pasó del 29,3 % del grupo de control al 60,0 %. El optimismo de meter el plazo por lo pequeño ya no se dio en este grupo.
Buehler, R., Griffin, D., & Ross, M. (1994). Exploring the "planning fallacy": Why people underestimate their task completion times. Journal of Personality and Social Psychology, 67(3), 366–381. https://doi.org/10.1037/0022-3514.67.3.366;Flyvbjerg, B. (2006). From Nobel Prize to project management: Getting risks right. Project Management Journal, 37(3), 5–15. https://doi.org/10.1177/875697280603700302;Halkjelsvik, T., & Jørgensen, M. (2012). From origami to software development: A review of studies on judgment-based predictions of performance time. Psychological Bulletin, 138(2), 238–271. https://doi.org/10.1037/a0025996
Abrir fuenteEl estudio de Buehler solo reclutó a estudiantes universitarios canadienses; es un estudio aislado, con poca gente: 37 personas y unas 40 por grupo. Estimar por los datos históricos de proyectos parecidos se llama predicción por clases de referencia; cómo se aplica en ingeniería lo detalla Flyvbjerg. Halkjelsvik, tras reunir varios estudios, señala que estimar por lo bajo es más frecuente que estimar por lo alto, pero la diferencia cambia mucho según la tarea y el método de investigación.