Predecir Bugs en Sprints Estrategias Estadísticas para Desarrolladores

En el desarrollo de software, la calidad y estabilidad son claves para entregar productos confiables y cumplir con los plazos.

Sin embargo, todo equipo se enfrenta a la incertidumbre de cuántas incidencias (bugs, errores, fallos) surgirán en cada sprint. ¿Y si existiera una forma de anticiparlo? Aquí es donde las matemáticas pueden ser un aliado estratégico.

Para predecir incidencias en el próximo sprint, podemos aprovechar dos conceptos estadísticos: la distribución de Bernoulli y la distribución hipergeométrica. No te preocupes, no necesitas ser un experto en estadística para entenderlo. Vamos a explicarlo con ejemplos sencillos.

Imagina que cada funcionalidad desarrollada en un sprint es como lanzar una moneda. Puede haber dos resultados: que tenga un bug o que esté libre de errores. Este concepto de “éxito o fracaso” es la base de la distribución de Bernoulli, que nos ayuda a entender la probabilidad de encontrar incidencias en cada tarea.

Ahora bien, en el mundo real no estamos simplemente lanzando monedas una y otra vez de forma independiente. Más bien, estamos extrayendo elementos de un conjunto limitado: los CUs (Casos de Uso) que forman parte del sprint.

Y una vez que revisamos un CU, ya no vuelve al mismo estado inicial. Esto se asemeja más a sacar pelotas de una bolsa sin devolverlas, lo que nos lleva a la distribución hipergeométrica.

Supongamos que en el último sprint se desarrollaron 100 CUs y se encontraron 20 bugs.

Eso significa que el 20% de los CUs tuvieron incidencias. Si en el próximo sprint se planean 50 CUs, podemos usar la distribución hipergeométrica para estimar cuántos de ellos tendrán fallos, basándonos en el histórico.

Piénsalo así: si en una fábrica de camisetas detectaste que el 20% de una producción pasada tenía defectos, y ahora producirás una nueva tanda, puedes usar esta información para estimar cuántas camisetas defectuosas podrías esperar en la siguiente producción.

En el desarrollo de software, funciona de manera similar.

Supongamos que en el último sprint se desarrollaron 100 CUs y se encontraron 20 bugs.

Eso significa que el 20% de los CUs tuvieron incidencias. Si en el próximo sprint se planean 50 CUs, podemos usar la distribución hipergeométrica para estimar cuántos de ellos tendrán fallos, basándonos en el histórico.

Piénsalo así: si en una fábrica de camisetas detectaste que el 20% de una producción pasada tenía defectos, y ahora producirás una nueva tanda, puedes usar esta información para estimar cuántas camisetas defectuosas podrías esperar en la siguiente producción.

En el desarrollo de software, funciona de manera similar.

Aunque ningún modelo puede predecir con exactitud cada bug, el uso de datos históricos y estas herramientas estadísticas permite que las decisiones de planificación sean más informadas. En lugar de esperar a ver cuántas incidencias aparecerán, podemos actuar con anticipación y reducir el impacto de los errores en cada sprint. 

En C&A Systems, ayudamos a las empresas a optimizar su desarrollo de software con tecnología y estrategias basadas en datos. Si quieres conocer cómo podemos mejorar la estabilidad y calidad de tu producto, hablemos y tracemos juntos un plan que minimice los errores y optimice cada sprint.