Оптимизм и пессимизм в оценке проектов

Нет сомнений в том, что на оценки проектов часто влияют оптимизм и пессимизм. Вообще говоря, переоценка потенциально может нанести ущерб репутации команды проекта и привести к неправильному направлению ресурсов, которые в противном случае могли бы быть использованы для других инициатив (Doloi, 2011). И наоборот, недооценка также может быть особенно проблематичной, поскольку может привести к снижению качества продукта, выгоранию персонала или даже полной отмене самого проекта.

Недооценка против переоценки

Что касается того, что хуже, переоценка или недооценка, то, по моему мнению, это зависит от сложности и культуры организации. В тех случаях, когда организация не может поддерживать излишки, но при этом ценит качество, можно утверждать, что переоценка будет хуже. И наоборот, если организация может поддерживать перерасход и ценит надлежащую доставку в установленные сроки, можно утверждать, что недооценка хуже. Поэтому сложно согласиться с тем, что существует линейный ответ на вопрос, какой из них лучше другого, поскольку это зависит от характеристик и ценностей организации.

Подходы к преодолению неточностей

Преодолеть склонность к переоценке или недооценке проекта не так-то просто, поскольку внутренние предубеждения, основанные на опыте, могут сыграть значительную роль и изменить динамику в любом случае. Один из способов уменьшить влияние этой предвзятости — использовать отраслевые данные о связанных проектах (Awada et al., 2021). Действительно, было бы полезно собрать данные из научных источников или других отраслевых партнеров, чтобы усреднить время, необходимое для выполнения аналогичных проектов. Хотя не все проекты одинаковы, было бы полезно разбить компоненты на что-то более универсальное, например интеграцию разных API между двумя разными системами. Опять же, недостатком этого подхода является то, что не все проекты имеют одинаковую сложность, а некоторые имеют больше движущихся частей, чем те, которые потенциально представлены в данных.

Другой подход к преодолению проблем с оценкой сроков проекта заключается в предоставлении диапазона, а не конкретной даты/стоимости завершения. При таком подходе менеджеры проектов могли бы провести внутренний опрос предполагаемых сроков проекта, а затем указать диапазон, основанный на самых высоких и самых низких значениях. Наиболее существенное преимущество этого подхода заключается в том, что он потенциально учитывает недооценку и завышение оценки, а также устанавливает ожидание того, что не все даты завершения являются линейными. Конечно, это не лишено недостатков, так как команды, которые вместе работали над похожими проектами, могут либо недооценивать, либо переоценивать в одном направлении и на основе общего опыта.

Авторские подходы к смягчению оценок

Что касается подходов, изложенных в статье « Искусство создания точных оценок », считается, что все предложенные подходы к уменьшению неточностей эффективны, но только в сочетании (Griffin, 2015). Например, было бы полезно собрать исторические данные для оценки времени выполнения конкретных задач, но это также можно было бы усреднить с помощью членов команды, знакомых со сложностями проекта. Что касается самого неэффективного подхода, то, по моему мнению, наименее эффективным является традиционное упражнение на определение времени, поскольку оно в значительной степени зависит от того, как человек воспринимает время, необходимое для завершения проекта, что склонно к неточностям и неудачам.

Заключение

В целом, оценка сроков проекта — непростая задача и скорее искусство, чем наука, но есть несколько способов уменьшить эти неточности. Менеджер проекта может потенциально использовать исторические данные, групповой ввод и дополнительные непредвиденные обстоятельства для учета любой недооценки или завышения. Возможно, лучший подход — использовать комбинированное среднее значение всех этих точек, чтобы получить разумную оценку графика проекта. Чтобы было ясно, это все еще оценка и не всегда будет точной, но она может приблизиться к фактическим срокам и привести к меньшему напряжению с заинтересованными сторонами проекта.

Ссылки

Авада, М., Сроур, Ф.Дж., и Сроур, И. (2021). Подход машинного обучения на основе данных для интеграции полевых представлений в планирование проекта. Журнал менеджмента в инженерии, 37 (1). https://doi.org/10.1061/(asce)me.1943-5479.0000873

Долои, Х. (2011). Понимание точки зрения заинтересованных сторон на оценку затрат в управлении проектами. Международный журнал управления проектами, 29 (5), 622–636. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2010.06.001

Гриффин, М. (2015, 18 июня). Искусство создания точных оценок. Список отдельно.