Story Point Tahmini Nedir?
Story point, bir Product Backlog Item’ın (PBI) göreli karmaşıklığını, belirsizliğini ve efor gereksinimini ifade eden, zamandan bağımsız (unitless) bir ölçüm birimidir. Bu sayı doğrudan “kaç saat sürecek?” sorusunu yanıtlamaz. Onun yerine “bu iş, diğer işe göre ne kadar daha zor?” sorusuna odaklanır.
Tahminlemenin Amacı Sadece Zaman Belirlemek Değildir
Tahmin süreci, sadece “kaç story point?” sorusunu yanıtlamakla kalmaz. Asıl değerli tarafı, ekip içi ortak anlayışın yaratılmasıdır. Eğer bir ekip:
🔸 PBI’ların neden ve ne olduğunu anlamadan işe başlamamalıysa,
🔸 Tasarımı, bağımlılıkları ve teknik riskleri önceden değerlendirmeliyse,
🔸 Göreli tahmin yapıyorsa (örn. Fibonacci serisi gibi),
🔸 Süreye değil, efor ve karmaşıklığa odaklanıyorsa,o zaman story point tahmini yapmak yalnızca faydalı değil, aynı zamanda öğrenmeyi ve kaliteyi de artırır.
Tahmin Süreci: Sorularla Anlayışı Derinleştirmek
Tahmin sırasında genellikle şu tür sorular gündeme gelir:
- “Bu iş için hangi bileşenleri değiştirmemiz gerekiyor?”
- “Benzerini daha önce yapmış mıydık?”
- “Bu iş için bağımlı olduğumuz başka ekipler var mı?”
Bu sorular, fark edilmemiş risklerin ve belirsizliklerin ortaya çıkmasını sağlar. Sonuç olarak:
- Rework azalır,
- Kalite artar,
- Sprint planlaması daha gerçekçi olur.
Peki Ne Zaman Tahmin Yapmamalı?
Bazı ekipler için story point tahmini gerçekten de gereksiz olabilir. Özellikle:
- Sürekli gelen operasyonel taleplerle ilgilenen,
- PBI’ları önceden analiz etme ihtiyacı duymayan,
- “Yap ve geç” tarzında çalışan ekipler için
bu tür tahmin süreçleri sadece zaman kaybı yaratabilir. Böyle bir ekip için “tahminsiz akış yönetimi” (örneğin: Kanban + cycle time) çok daha uygun olabilir.
Peki Ya AI? Yapay Zekâ ile Story Point Tahmini Mümkün mü?
Bugün birçok Scrum takımı Yapay Zekâ destekli tahmin araçları ile story point tahminleme sürecini daha verimli hâle getiriyor. İşte bu teknolojinin nasıl katkı sağladığına dair bazı örnekler:
1. Geçmiş Veriye Dayalı Öneriler
AI modelleri geçmiş sprint’lerde tahmin edilen ve gerçekten harcanan eforu analiz ederek, benzer yeni PBI’lar için tahmin önerisinde bulunabilir.
2. Doğal Dil İşleme ile Otomatik Analiz
Yapay zekâ, backlog öğelerindeki açıklamaları okuyup karmaşıklık tahmini yapabilir. Açıklamada geçen teknik terimler, bağımlılıklar veya belirsizlik ifadeleri modelin analizine yansıtılır.
3. Göreli Tahminleme Asistanı
Ekip üyelerinin tahminlediği story point’ler arasında büyük fark varsa, AI bu farkın neden olabileceğini analiz eder ve dikkat edilmesi gereken alanlara işaret eder.
4. Tahmin Doğruluğu Takibi
AI, sprint sonunda gerçekleşen sonuçlara göre tahminlerin ne kadar isabetli olduğunu ölçer ve zamanla daha iyi tahmin önerileri sunar.
Örnek Kullanım:
VDF AI gibi yeni nesil yapay zekâ tabanlı danışman araçları, Jira ile entegre olarak backlog’taki her PBI için önerilen story point değerini görselleştirebilir, açıklama analizine dayalı risk sinyalleri sunabilir.
Story Point Tahmini Faydalı mı? AI ile Daha mı İyi?
Her ekip farklıdır. Story point tahmini, doğru bağlamda ve doğru yaklaşımla kullanıldığında çok güçlü bir iletişim ve planlama aracıdır. Ancak sadece “yapıldığı için yapılırsa” gerçekten zaman kaybına dönüşebilir.
Yapay zekâ ise bu süreci otomatikleştirerek hem hızlandırabilir hem de veri temelli içgörülerle zenginleştirebilir. Yani evet: AI ile story point tahmini, verimlilik ve öğrenme potansiyelini önemli ölçüde artırabilir.
