Effort Estimation in Agile Environments: An Empirical Approach to Understanding Its Application in the Software Industry

• Autores: Tortosa, Nicolás; Acuña, César J.; González, Florencia; Machuanin, Ezequiel
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; estimación ágil; ingeniería de software empírica; calidad de software
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

La estimación de esfuerzo continúa siendo un desafío central en el desarrollo ágil de software, donde los equipos deben equilibrar precisión y adaptabilidad en ciclos de entrega cada vez más dinámicos. Aunque existen diversas técnicas propuestas en la literatura, la evidencia empírica sobre su aplicación en entornos reales es limitada. Este estudio presenta una investigación basada en una encuesta diseñada para explorar las prácticas actuales de estimación en contextos ágiles. El instrumento fue desarrollado a partir de los hallazgos de una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL), que identificó estrategias, técnicas y brechas en la investigación sobre estimación en agilidad. El estudio de campo se dirigió a profesionales del sector involucrados en planificación y estimación, pertenecientes a equipos de desarrollo ágil en Argentina, con algunas respuestas adicionales de países limítrofes. Se incluyeron perfiles como desarrolladores, product owners y scrum masters, permitiendo un análisis desde múltiples perspectivas y niveles de experiencia. La encuesta abordó el uso de herramientas, técnicas adoptadas y factores que afectan la precisión estimativa. Los resultados revelan una coexistencia de enfoques cualitativos y cuantitativos, así como inconsistencias en la integración de las técnicas dentro de los flujos ágiles. Entre los desafíos identificados se destacan la elección de métricas, la definición incompleta de requerimientos, la variabilidad en la experiencia del equipo y las presiones externas. El estudio concluye que la efectividad de la estimación no depende solo de las herramientas, sino también del esfuerzo dedicado a interpretar y contextualizar los datos en entornos de alta incertidumbre.
Effort estimation remains a central challenge in agile software development, where teams must balance accuracy and adaptability within dynamic delivery cycles. While various estimation techniques are proposed in the literature, there is limited empirical evidence on how these practices are applied in realworld settings. This study presents an empirical investigation based on a survey designed to explore current estimation practices in agile environments. The survey instrument was informed by a prior Systematic Literature Review (SLR), which identified key strategies, techniques, and research gaps in agile effort estimation. The field study targeted professionals actively involved in planning and estimation tasks across agile software teams in Argentina, with additional responses from neighboring countries. Participants included developers, product owners, and scrum masters, allowing for a multi-perspective analysis of how estimation is practiced across different roles and levels of experience. The survey focused on tools used, estimation techniques adopted, and the perceived internal and external factors influencing estimation accuracy. Findings reveal a coexistence of quantitative and qualitative approaches, along with inconsistencies in the integration of estimation techniques into agile workflows. Key challenges identified include selecting appropriate metrics, dealing with incomplete requirements, managing team experience variability, and addressing stakeholder-driven pressures. The study highlights that the effectiveness of estimation practices is not solely dependent on tools, but on the effort invested in interpreting and contextualizing estimation data. This research contributes to the understanding of estimation in agile settings and offers insights for refining estimation strategies in uncertain and evolving development environments.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa