Como você responde aos conflitos do projeto?

Gerentes de projeto, membros da equipe e outras partes interessadas têm divergências. Alguns são masi calorosos, outros não. Vejamos os principais motivos de conflito e cinco maneiras de resolvê-lo. 

Gerentes de projeto bem-sucedidos não fogem do conflito; eles correm em sua direção. E eles envolvem rapidamente as partes interessadas apropriadas para discutir e resolver os problemas.

Além disso, os melhores gerentes de projeto são gerentes de risco que procuram maneiras práticas de reduzir conflitos. Como? Primeiro, esses líderes se comunicam bem - eles dizem à equipe para onde estão indo, como chegarão lá e quando as coisas acontecerão. Em segundo lugar, eles esclarecem objetivos, prioridades e requisitos. Terceiro, esses gerentes de projeto trabalham com suas equipes para dividir o projeto e tornar claras as atribuições das atividades.

Principais motivos para conflitos de projeto

Em seu livro — Principles of Project Management — John R. Adams destaca um estudo de Thamhain e Wilemon, onde estudaram categorias de questões de conflito. Eles descobriram que cronogramas, prioridades de projeto e recursos humanos causaram 50% de todos os conflitos nas sete categorias. Mas o conflito existe em todas as sete áreas:

• Conflito de horários
• Conflito sobre as prioridades do projeto
• Conflito sobre recursos humanos
• Conflito sobre opiniões técnicas
• Conflito sobre procedimento administrativo
• Conflito sobre objetivos de custo
• Conflito entre as pessoas envolvidas

Com esse conhecimento, gerentes de projeto sábios dão atenção primeiro aos cronogramas, prioridades e recursos humanos. A redução de conflitos nessas áreas ajudará os gerentes de projeto a entregar projetos com menos problemas e maior valor.

Cinco maneiras de resolver conflitos de projeto

Sempre que você enfrentar fortes diferenças de opinião, determine como você administrará o conflito. Aqui estão cinco técnicas comuns:

1. Retirando-se. Alguns gerentes de projeto odeiam conflitos e os evitam o máximo possível. Retirar-se do conflito não faz com que ele desapareça. Os problemas certamente surgirão mais tarde no projeto e provavelmente causarão mais danos do que se fossem resolvidos no início.
2. Suavização. Outros gerentes de projeto são suaves como seda. Esses gerentes de projeto enfatizam as áreas de concordância e não conseguem lidar com as diferenças de opinião, portanto, jogando a bola no caminho.
3. Comprometendo. Outro método de lidar com o conflito é buscar soluções onde as partes interessadas se comprometerão.
4. Forçando. Os gerentes de projeto podem receber autoridade e poder. Esses indivíduos são propensos a "estabelecer a lei". Os membros da equipe podem obedecer, mas normalmente esses mesmos membros encontram uma maneira de minar o gerente de projeto mais tarde.
5. Solução de problemas. Transforme a diferença de opiniões em um problema a ser resolvido mutuamente pelas partes interessadas, por meio do exame cuidadoso das alternativas.

Destas técnicas, a retirada e o alisamento são as mais fáceis e menos eficazes. Mais cedo ou mais tarde, as partes interessadas darão a conhecer suas opiniões. Ceder é certamente melhor e pode trazer resultados positivos. Forçar pode fazer as coisas avançarem rapidamente, mas pode ser arriscado.

Meu favorito é resolver problemas, se o tempo permitir. Porque? 

Resolução de problemas, através de esforços colaborativo - muitas vezes resulta em uma melhor compreensão das opiniões de todos, análise das soluções e adesão e suporte de longo prazo. Há menos probabilidade de as partes interessadas minarem as decisões mais tarde.

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Crédito: Harry Hall, Project Risk Coach, acessado em 30 de agosto, 2021

Um guia expresso para análise preditiva

crédito imagem: blog.solides.com.br 

O que é Análise Preditiva?

Em uma análise muito simples a análise preditiva é a ciência do uso de dados históricos para prever resultados futuros. Análise preditiva e automação andam lado a lado. Sem automação, não seríamos capazes de sintetizar e derivar significado das enormes quantidades de dados que coletamos. Na verdade, "big data" é uma saída direta de automação. Por outro lado, os dados são o motor que impulsiona a automação inteligente, tornando-a mais inteligente, mais rápido e eficaz.

Embora muitas vezes usados de forma intercambiável, o aprendizado de máquina (Machining Learning) e as análises preditivas não são a mesma coisa. Os aplicativos de machining learning simplesmente automatizam o processo de análise preditiva.

O que é mineração de dados?

A Mineração de Dados é o processo de encontrar padrões ocultos dentro de grandes volumes de dados (ou seja, big data). Em análises preditivas, essas informações, conhecidas como conjuntos de dados, são então usadas para prever resultados futuros. No entanto, dado que as empresas estão coletando mais dados do que nunca, o principal desafio com a mineração de dados é garantir a qualidade dos dados. Portanto, preparar, armazenar, organizar e limpar dados efetivamente é um componente crítico da mineração de dados.

Embora estejamos apenas começando a explorar o poder do big data, as empresas já estão aproveitando os dados como uma vantagem competitiva chave em áreas como detecção de fraudes, marketing de mídia social e planejamento de demanda.

O que é...?

Classificação de dados: Para serem utilizados, os dados devem ser organizados em uma "matriz de dados", ou categoria, dentro do sistema. As matrizes de dados ajudam a limpar dados à medida que filtram anomalias + dados irrelevantes.

Modelagem de dados : é o processo de transformação de dados brutos em insights significativos. A modelagem preditiva usa dados históricos para mapear ou simular comportamentos futuros. Clusters de dados e árvores de decisão são dois tipos comuns de modelos de dados.

O que são clusters de dados?

Um cluster de dados é um algoritmo de aprendizado de máquina que cria modelos de dados agrupando dados em conjuntos com base em semelhanças. Ao contrário das árvores de decisão, elas não têm direção definida.

O clustering k-means usa técnicas de Machining Learning não supervisionadas para agrupar pontos de dados semelhantes com base em semelhanças, descobrindo padrões subjacentes. O algoritmo k-means começa organizando dados em categorias escolhidas aleatoriamente. Iterativamente refina esses cálculos até que os centroides tenham se estabilizado (não há alteração em seus valores porque o agrupamento foi bem sucedido) ou o número definido de iterações foi alcançado (agrupamento vizinho mais próximo).

Grupos de agrupamento biologicamente inspirados em conjunto, com base no que mantém cada ponto de dados longe um do outro, o que mantém um ponto de dados se movendo congruentemente com o outro e quais pontos de dados se movem juntos. Como o nome sugere, esses algoritmos são modelados após comportamento natural, como o comportamento de agrupamento e classificação de formigas ou o comportamento de forrageamento das aves.

O que são árvores de decisão?

Uma árvore de decisão é um modelo de aprendizagem direcionado, supervisionado e baseado em resultados. Mais fáceis de compreender (parecem fluxogramas) e menos suscetíveis a outliers, as árvores de decisão essencialmente usam dados históricos para mapear resultados potenciais. Com as árvores de classificação, os pontos de dados são então reconhecidos e definidos. Novos dados podem ser facilmente conectados.

Quando se combina árvores de classificação, ganha-se um conjunto. Esses algoritmos de aprendizagem supervisionados mais complexos filtram de forma mais eficaz os outliers, protegem contra preconceitos e, como resultado, fornecem modelos preditivos superiores.

Ao contrário das árvores de decisão típicas, uma árvore de regressão usa variáveis como entradas e números como saídas. Por exemplo, com base na idade, peso e sexo, uma árvore de regressão pode prever taxas de mortalidade para pacientes com doenças cardíacas.

Business Intelligence (BI) & Predictive Analytics

Business Intelligence (BI) é um termo abrangente que remete tanto às ferramentas tecnológicas utilizadas em análise de dados quanto em aplicativos de negócios (ou seja, dashboards, relatórios), bem como às estratégias e melhores práticas em torno desses recursos. Pode-se até dizer que a análise preditiva é um subconjunto de BI. As ferramentas de BI também ajudam as empresas a compartilharem dados e insights baseados em dados em toda a empresa, permitindo colaboração e escalabilidade.

Quais são alguns casos de uso para análise preditiva?

Potenciais aplicações para análises preditivas estão surgindo rapidamente. Da saúde, do varejo ao financiamento, não há indústria que já não esteja utilizando ou sendo impactada por análises preditivas. Além disso, as soluções de análise preditiva estão mais baratas e fáceis de implantar do que nunca.

Por exemplo, as organizações de saúde, entre muitas outras coisas, estão usando análises preditivas para detectar sinais precoces de deterioração do paciente na UTI, bem como melhor previsão de manutenção e reparos de equipamentos. As organizações de varejo e e-commerce aproveitam as análises preditivas para gerenciar o inventário e desenvolver campanhas de marketing personalizadas (pense em sugestões de produtos e anúncios personalizados). A análise preditiva também tem sido comprovada como uma ferramenta inestimável na identificação e prevenção de crimes cibernéticos.

E isso é apenas a ponta do iceberg. Embora estejamos apenas começando a ver do que as análises preditivas são realmente capazes, ela já está se tornando uma tecnologia básica para empresas e organizações em todos os setores.

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Fonte: Elizabeth Mixson, AI data & analytics network, acessado em 27 agosto, 2021

Capitalismo consciente - Uma oportunidade de mudança positiva para as empresas

O ecossistema de negócios veem evoluindo a uma taxa exponencial e aqueles que resistem se encontrarão em desvantagem competitiva.

Os líderes empresariais devem demonstrar que veem sua missão como servindo não apenas aos acionistas, mas também aos clientes, fornecedores, trabalhadores e comunidades. 

O termo comum para isso é capitalismo das partes interessadas ou capitalismo consciente e, a hora é chegada.

O que fazer

Há mais de um ano, a McKinsey faz essa pergunta - o que fazer? - a líderes empresariais em diversos setores, bem como para ativistas, acadêmicos e funcionários. 

Foram duas as principais constatações. 

• Em primeiro lugar, que servir todas as partes interessadas é um bem ético que também pode ser uma fonte de vantagem competitiva. 
• E segundo, para fazer isso com sucesso, as empresas devem ser lucrativas. Há um termo para uma empresa iluminada com as intenções mais perfeitas que não ganha dinheiro: extinção.

Com base nisso, identificou-se cinco princípios para que as empresas tornem realidade o engajamento das partes interessadas.

Princípio 1: Colocar o conselho a bordo

A experiência pode ser um professor duro, mas eficaz. 

As empresas aprenderam da maneira mais difícil que a instalação de um escritório de inovação dedicado não significa que grandes ideias começarão a fluir, nem é necessário a contratação de um diretor digital para que acorde a alta gestão de seu sono analógico. 

Para que o engajamento das partes interessadas se torne real, o compromisso precisa começar do topo, ou seja, do conselho. 

Os conselhos são responsáveis pelo interesse de longo prazo da empresa; é seu papel definir sua missão e propósito. É fácil para os CEOs fazer promessas calmantes; no entanto, na ausência de apoio do conselho, nada vai mudar, pois é o conselho que define e governa a estratégia.

Nesse sentido, há duas abordagens distintas, mas complementares a serem consideradas. 

• Uma delas é nomear novos membros do conselho com uma diversidade de experiência, habilidades e interesses que possam refletir as preocupações e prioridades de uma gama mais ampla das partes interessadas, em vez de apenas considerar as preocupações e as prioridades dos acionistas. Isso pode significar, por exemplo, convidar líderes sem fins lucrativos, funcionários do governo local ou grupos de consumidores.
• A outra abordagem é mudar as diretrizes de governança corporativa para afirmar claramente a priorização com as partes interessadas, em vez de explicitamente aos acionistas. Sem isso, é justo questionar a profundidade das convicções de uma empresa.

Sabe-se que mudar as diretrizes de governança corporativa não é tarefa fácil. Como um passo provisório, deve ser pelo menos possível que os conselhos instituam "sessões de escuta" para ouvir funcionários, líderes comunitários e especialistas externos.

Princípio 2: Definir e acompanhar metas ambientais

Um princípio central dos negócios é que, o que é medido, é gerenciado. Assim, as empresas com um ethos das partes interessadas devem se comprometer a colocar seus princípios em prática publicando metas concretas, alcançáveis e mensuráveis. 

Essa abordagem é particularmente adequada em relação ao meio ambiente, onde há métricas claras e facilmente mensuráveis para rastrear; fatores como o "engajamento da comunidade" podem ser importantes, mas são menos empíricos.

Até agora, o registro mostra que, em muitos casos, as empresas que têm feito da sustentabilidade ambiental uma prioridade, descobriram que isto também é bom para o resultado final, reduzindo os custos de energia, por exemplo, ou cortando o custo das embalagens. 

Melhorar o desempenho ambiental é uma maratona; requer treinamento e comprometimento. Publicar metas específicas é uma forma de as empresas mostrarem que estão comprometidas.

As empresas com um ethos as partes interessadas devem se comprometer a colocar princípios em prática publicando metas concretas, alcançáveis e mensuráveis.

Princípio 3: Trabalhar com fornecedores, antigos e novos, para construir capacidades e habilidades

Mesmo as empresas que são sinceras em seus esforços podem desempenhar um papel poderoso, mesmo que indireto, nos danos sociais ou ambientais através de sua cadeia de suprimentos. 

Uma forma de limitar tais danos é alavancar sua expertise e influência econômica para melhorar as práticas de subcontratados e fornecedores. 

O princípio é claro — o senso de responsabilidade de uma empresa deve ir além de suas operações diretas — não apenas em termos econômicos e ambientais, mas também em relação ao seu impacto sobre os consumidores, os contratantes e seus funcionários.

Princípio 4: Atender às necessidades de longo prazo dos consumidores

A internet espalha cultura e informação, mas também mentiras vis. A tinta pode ser usada para causar insultos, bem como para fazer grandes obras. Carros movem mercadorias e pessoas — e podem bater. 

A questão é que quase qualquer produto pode fazer mal através do mau uso, intenções malignas ou pura má sorte. E embora os negócios não queiram ultrapassar seus limites, ele também não pode ser indiferente a resultados previsíveis e ruins. Reconhecer como bens e produtos afetam os consumidores e, em seguida, tomar medidas para reduzir as consequências negativas faz parte do capitalismo das partes interessadas.

Reconhecer como bens e produtos afetam os consumidores e, em seguida, tomar medidas para reduzir as consequências negativas faz parte do capitalismo das partes interessadas.

Princípio 5: Trate seus funcionários com respeito e invista no futuro deles

O trabalho não é apenas um custo a ser gerenciado. Os funcionários são seres humanos e, só nessa base, devem ser tratados com dignidade. Em termos de negócios, eles também são um recurso incrivelmente valioso, que vale a pena cuidar no presente e investir no futuro. As empresas que o fizerem podem se beneficiar a longo prazo, por serem mais atraentes para possíveis contratações, e inspirar maior lealdade e produtividade entre as que já empregam.

E, por fim, empresas que adotam a ideia de capitalismo das partes interessadas — uma orientação que pode se aplicar a uma ampla gama de modelos de negócios, incluindo startups e pequenas e médias empresas — podem ter que lidar com a reação. 

Investidores orientados a curto prazo podem acreditar que seus retornos estão sofrendo. Os funcionários podem ficar irritados se acreditarem que suas expectativas não estão sendo atendidas. Os competidores ficarão felizes em dar uma má notícia.

E, para algumas pessoas, nada que uma empresa faz será suficiente. Houve, e haverá, casos em que as empresas anunciam e se esforçam para alcançar objetivos específicos das partes interessadas — e depois ficam aquém, enfrentando a desaprovação por seu fracasso. A imperfeição é um fato da vida e, certamente, dos negócios.

Fazer o capitalismo das partes interessadas funcionar, então, é uma questão de atingir um equilíbrio delicado entre as prioridades concorrentes. As empresas precisam estar prontas para mudar suas respostas porque as perguntas certamente mudarão. Um verdadeiro progresso levará tempo. E sim, os negócios podem errar. Mas isso não significa que a viagem não valha a pena.

Muitos líderes empresariais acreditam que uma empresa é mais do que um balanço. É uma expressão de laços humanos, uma entidade viva que é semeada e cultivada e cuja colheita se trata de vidas e meios de subsistência. O capitalismo das partes interessadas é uma maneira de plantar essas sementes.

AQC - Otimizando Processos

Fonte: O caso do capitalismo de partes interessadas | McKinsey

Empresas menores têm muito a ensinar sobre inovação

Algumas empresas menores de bens de consumo gastam muito menos em P&D do que as gigantes do setor, mas colhem recompensas mais altas. 

Os investimentos de grandes empresas de bens de consumo muitas vezes não produziram inovações inovadoras e não tiveram praticamente nenhum efeito na melhoria das vendas de produtos, segundo análise de Gregory Carpenter, professor de marketing da Kellogg School of Management da Northwestern University. Ele e colegas descobriram que os investimentos de grandes empresas de bens de consumo muitas vezes não produziram inovações inovadoras e não tiveram praticamente nenhum efeito na melhoria das vendas de produtos.

Em contraste, algumas pequenas empresas de bens de consumo gastam muito menos em P&D do que as gigantes do setor, mas esses investimentos aumentam as vendas e os preços das ações.

A diferença, descobriram os pesquisadores, está na forma como essas empresas menores concentram seus esforços de pesquisa. Seus sucessos podem fornecer orientação para como as grandes empresas poderiam obter mais de seus investimentos em P&D, também.

Analisando os gastos de P&D

Carpenter se juntou a Marcel Corstjens do INSEAD, França, e Tushmit Hasan da Universidade do Texas, Austin. Juntos, eles construíram um modelo estatístico para avaliar como os investimentos em quatro áreas — marketing, P&D, capital e mão-de-obra — influenciaram as vendas de produtos para 2.500 empresas de todos os portes em diferentes setores.

As vendas na indústria farmacêutica foram significativamente influenciadas pelos gastos com marketing e P&D, descobriram os pesquisadores. Mas, no geral, a P&D quase não teve efeito nas vendas de bens de consumo; para essas empresas, apenas os investimentos em marketing importavam.

Os pesquisadores analisaram dados das nove maiores empresas de bens de consumo.

Eles descobriram que empresas maiores que fizeram maiores investimentos em P&D não tiveram ganhos nas vendas. Mas empresas menores como A L'Oreal e Reckitt Benckiser (uma empresa de saúde e higiene com marcas como Lysol e Clearasil), que fizeram investimentos mais modestos, viram um impacto significativo dos gastos de P&D nas vendas.

Os pesquisadores compararam o desempenho das gigantes P&G e Unilever com o do muito menor Reckitt Benckiser. Eles descobriram que, nos últimos dez anos, os preços das ações da Reckitt Benckiser subiram quase 138% — mais quatro vezes mais do que a P&G e a Unilever.

A diferença, sugere a equipe, não vem do valor que uma empresa gasta em P&D, mas como gasta esses dólares. Nos últimos 15 anos, os gastos de P&G de US$ 30 bilhões em P&G só resultaram em uma nova marca, um produto de higiene disponível na Europa Oriental e sem inovações de sucesso.

Em vez de buscar grandes avanços, os modestos gastos de P&D de Reckitt Benckiser visavam atender às necessidades específicas dos consumidores, o que produziu uma sequência de inovações incrementais, mas significativas, em vez de um blockbuster ocasional.

Por exemplo, alguns anos depois de lançar um detergente para lava-louças, a empresa melhorou o produto adicionando um agente de enxágue. As iterações posteriores fizeram pequenas alterações direcionadas ao mesmo detergente adicionando, por exemplo, um produto químico de proteção de vidro. Essas mudanças são pequenas em um nível técnico — e, portanto, exigem pouco gasto — mas resultam em um produto que os consumidores valorizam mais.

Fazendo com que Marketing e P&D colaborem

Isso não significa que as grandes empresas devem diminuir seus esforços em P&D, mas a chave para obter mais de P&D é uma maior colaboração entre P&D e especialistas em percepção do consumidor.

As melhorias de Reckitt Benckiser em seu produto foram informadas por uma compreensão profunda do que os consumidores queriam, o que o departamento de marketing provavelmente forneceu. 

Em contraste, empresas maiores como P&G e Unilever buscam o blockbuster ou, caso contrário, desenvolvam um novo sabor, tamanho ou marca de produtos na tentativa de aumentar as vendas.

O sucesso das empresas menores sugere que o P&D focado que é informado por insights da pesquisa de consumo pode gerar mais vendas e ser uma abordagem mais rentável.

As contribuições de P&D em empresas de bens de consumo são muitas vezes desvalorizadas pelo marketing porque não têm sido tradicionalmente vistas como críticas às vendas. Essas empresas precisam ajustar a cultura organizacional para elevar a importância da pesquisa. Da mesma forma, as empresas farmacêuticas e de tecnologia — onde a P&D é frequentemente mais valorizada do que o marketing — também poderiam se beneficiar de uma maior colaboração entre esses departamentos.

As maiores organizações de bens de consumo tendem a ser relutantes em olhar para fora de suas próprias empresas em busca de novas ideias. Mas eles poderiam se beneficiar emprestando uma tática empregada por empresas farmacêuticas e de tecnologia: recorrer à academia ou startups para buscar pesquisas de fase inicial promissoras.

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Crédito: Kellogg Insight - uma publicação da Kellogg School of Management da Northwestern University. 

O que é Nível de Esforço (LOE) na gestão de projetos

Nível de esforço (LOE ou Level of Effort) é um termo de gerenciamento de projetos que se refere a um tipo específico de atividade chamada de atividades de suporte. Essas atividades de suporte não produzem entregas, mas são tarefas necessárias durante o ciclo de vida de um projeto. Portanto, o nível de esforço se trata de quanto trabalho essas tarefas suporte demandam para serem concluídas.

O trabalho pode assumir muitas formas, como atualizar documentos do projeto, manter equipamentos, submeter despesas, etc. A característica unificadora deste trabalho é que ele deve ser feito regularmente para apoiar uma tarefa maior.

Exemplos de esforço

A melhor maneira de entender o nível de esforço é olhando para atividades comuns de apoio que ocorrem em qualquer projeto. 

Vamos ver alguns exemplos de esforço:

Gerenciamento de stakeholders

A gestão de stakeholders é a arte de criar fortes relações entre todos os envolvidos em um projeto. Uma boa gestão de stakeholders requer comunicação e transparência constantes. Dependendo do escopo e tamanho do projeto, o nível de esforço para as atividades de gestão de stakeholders vai subir e descer, e é importante estar ciente de quanta energia será necessário. A gestão de stakeholders inclui o envio de atualizações regulares, agendamento de reuniões, hospedagem de chamadas, criação de documentos, etc.

Atualização de relatórios

Todos os projetos exigem documentação completa na forma de relatórios do projeto. Esses relatórios devem ser criados ao longo do ciclo de vida do projeto para verificar o progresso e compará-lo com o plano do projeto. Um exemplo comum é um relatório orçamentário. Para criar um relatório de orçamento preciso, você deve acompanhar atividades de apoio, como enviar recibos e despesas, comunicar-se com as partes interessadas, registrar mudanças de custos, etc.

Comunicação com clientes

Dependendo do projeto, comunicar-se com os clientes pode ser muito importante. Se, por exemplo, está se procurando uma atualização do produto, é fundamental conversar com os clientes sobre o que eles gostariam de ver melhorado e/ou alterado. Isso inclui enviar e-mails, solicitar avaliações, postar pesquisas e fazer telefonemas.

Por que calcular o nível de esforço é importante?

Esforço é um recurso como qualquer outro. Quando pensamos em recursos, nossas mentes vão para coisas tangíveis como dinheiro e materiais, mas não devemos nos esquecer que os esforços também demandam recursos, alguns projetos mais, outros menos, a depender de suas complexidades.  

Na verdade, quando se conhece o nível de esforço para as entregas, pode-se antecipar o quanto as tarefas de trabalho exigirão e, com este conhecimento, se preparar melhor e com a antecedência adequada.

Quando o nível de esforço deve ser calculado?

O nível de esforço deve ser calculado durante a fase de planejamento de um projeto, quando as tarefas estão sendo criadas. Este trabalho também deve ser conduzido em intervalos regulares ao longo da tarefa ou do projeto.

Estabelecer o nível de esforço durante a fase de planejamento ajuda a distribuir a carga de trabalho uniformemente e permite um cronograma mais preciso. Se certos membros da equipe forem designados para muitas tarefas com níveis de esforço alto em seu fluxo de trabalho, talvez esta seja o momento mais adequado para redistribuir suas tarefas.

O que é estimativa de esforço?

Para conhecer o nível de esforço de uma tarefa, você deve praticar algo chamado estimativa de esforço. A estimativa de esforço é o processo através do qual se estima quanto tempo, energia ou dinheiro os entregadores exigirão, para então classificar isso em uma escala.

A estimativa de esforço é um dos principais componentes da estimativa do projeto, juntamente com a estimativa de recursos e a estimativa de custos. Essas estimativas são a base do planejamento sólido do projeto. Quanto mais precisas forem as estimativas, mais preciso será o plano geral de projetos e menos variâncias ter-se-á de lidar-se com.

Exemplos de estimativa de esforço

Estimativa de esforço é como quantificamos o nível de esforço para diferentes entregas e as tarefas que elas exigem. Dependendo da equipe, projeto, líder de projeto ou organização, o esforço pode ser estimado de forma diferente. Mas, independentemente do método de estimativa de esforço, todos os exemplos abaixo envolvem a equipe reunida para discutir e decidir sobre o nível de esforço, como um grupo.

Durante a fase de planejamento do projeto e a reunião de planejamento do mesmo, cria-se tarefas para apoiar o projeto e suas entregas. Quando as tarefas são criadas, é a hora adequada para se decidir sobre os níveis de esforço através de estimativas. Em outras palavras, quanto tempo e energia (na forma de atividades de apoio) cada tarefa exigirá. 

Aqui estão algumas maneiras comuns de muitas equipes fazerem isso:

Classificação por Prioridade: É sempre uma boa ideia colocar a equipe na mesma página sobre a prioridade das tarefas. Uma maneira de fazer isso é fazendo com que se atribua, a cada tarefa, um nível de prioridade na forma de um número. Em seguida, as tarefas podem então ser listadas por ordem de maior prioridade para a de menor prioridade. A maior prioridade de uma tarefa está relacionada ao maior nível de esforço que ela pode exigir para que seja realizada.

Classificar em categorias: Outro método útil para estimar o esforço é classificar as tarefas em categorias predeterminadas, como baixa, média e alta prioridade. Classificá-las nessas "caixas" é uma maneira útil de comparar tarefas entre si e estimar quais exigirão maior ou menor esforços.

Atribuir valor numérico: Talvez o método mais claro de estimativa de esforço seja atribuir a cada tarefa um valor numérico em uma escala predeterminada. Muitas equipes usam a escala padrão 1-10, mas não é incomum ver escalas menores ou maiores. Quando uma escala for definida, os membros da equipe devem então atribuir valores para as tarefas e comparar as estimativas entre si. Juntos, toda a equipe chegará a um consenso sobre onde cada tarefa deve se situar na escala.

Um exemplo de um nível de escala de esforço

Existem muitos métodos diferentes para iniciar o processo de estimativa de esforço. As equipes podem até optar por usar mais de um método e combinar os resultados. Uma vez que se chegue a uma decisão final, deve-se exibir as decisões através de tarefas traçadas em uma escala.

Esta escala deve ser usada para mostrar o nível de esforço para todas as tarefas, comparando-os, entre si. Diferentes projetos podem usar diferentes formas de escalas de esforço, dependendo de seu tamanho, escopo e outras características. Isso é bom, desde que a equipe entenda o nível de escala de esforço que está sendo usado e que, os critérios aplicados para alocar  as tarefas na escala, sejam consistentes.

Como calcular o nível de esforço

Agora que olhamos como calcular o nível de esforço conceitualmente, vamos olhar para um exemplo do mundo real, no contexto de um projeto simples. Imagine gerenciar um projeto para melhorar a comunicação entre os funcionários que trabalham remotamente e use essas três etapas para determinar o nível de esforço:

1. Decida quão precisas suas estimativas devem ser: A precisão é sempre importante, mas alguns projetos exigem um nível de precisão maior do que outros. O nível de precisão ajuda a olhar para o quadro geral examinando os entregadores e decidindo o quão flexíveis podem ser as projeções do nível de esforço. 
2. Use uma técnica de estimativa de esforço: Uma vez criado a lista de tarefas, é hora de usar um dos três métodos discutidos acima para fazer a estimativa de esforço para cada tarefa. Existem muitos outros métodos que podem ser usados, desde que se aplique a mesma métrica para medir todas as tarefas em um projeto. Não se pode esquecer de levar em conta a gestão geral e o momento para a manutenção, pois a maioria das atividades de suporte não tem uma parada firme até que o projeto esteja concluído.
3. Adicione valores à escala de nível de esforços: Quando tiver concluído a estimativa de esforço para tarefas, cada uma deve ter um número ou ser classificada em uma categoria. A partir deste ponto, pode se classificá-las do nível mais baixo de esforço para o mais alto nível. A partir deste momento, toda a equipe pode fazer referência a isso ao abordar tarefas e, o gerente de projeto, pode ver as tarefas de um ponto de vista diferente.

Como um software de gerenciamento de projetos pode ajudar com o nível de esforço

Um software de gerenciamento de projetos deve prover aos usuários tudo o que precisam para calcular o nível de esforço e colocar essas informações para funcionar. 

Deve-se procurar por é uma solução baseada em nuvem que é atualizada automaticamente, mantendo a equipe sempre trabalhando com os dados mais atuais. Isso elimina qualquer preocupação de que as informações em relação aos níveis de esforço podem não estar atualizadas.

Calcular o nível de esforço pode incluir a contabilização de fatos como, quantos membros da equipe devem ser designados para uma tarefa, quantos recursos são necessários, quantas horas as tarefas levarão e muito mais. 

Verifique o progresso para permanecer no caminho certo

Verifique com frequência o progresso da tarefa, as horas trabalhadas e os cessionários, tudo a partir do painel do projeto, placas kanban ou listas de tarefas. Em seguida, verifique as planilhas de tempo para ver quanto tempo as tarefas semelhantes levaram no passado e assim, fazer melhores previsões para o futuro.

Ao executar um projeto ágil, você precisará de ferramentas para apoiar seus sprints. Um software de gerenciamento de projetos baseado em nuvem com poderosos recursos de gerenciamento de tarefas, dentre outros recursos, podem ajudá-lo a garantir que sua equipe nunca esteja sobrecarregada. 

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