Как правильно прогнозировать, когда команда закончит следующие X задач и причем тут прогнозирование через симуляцию Монте-Карло?

❌ Точную дату говорить не надо "Эпик будет готов ровно через 42 дня" — это неправда.
✅ Правильный прогноз: 10 задач за 35-45 календарных дней, где:
- 35 дней = 50% вероятности
- 45 дней = 85% вероятности

У любого прогноза есть
- Разброс,
- Вероятность,
- Мы предполагаем что работа в будущем будет похожа на работу в прошлом.

Работает следующим образом:

- 1️⃣ Собираем историю throughput команды
- 2️⃣ Запускаем 1000+ симуляций со случайной выборкой
- 3️⃣ Получаем распределение вероятностей

Главное условие: нужны WIP-лимиты!
"Нет WIP-лимита = нет потока = нет предсказуемости" — Daniel Vacanti

👩‍🔬 Исследования и материалы:

- 🖥 На прикрепленной картинке пример прогноза из приложения: Predictable.team (я когда-нибудь переведу его на русский) — загружаете CSV из Jira (или demo data) и тыкаете во вкладку Монте-Карло.

- ActionableAgile доказали: простая случайная выборка работает лучше сложных алгоритмов.
- Российские кейсы (Тинькофф, SportMaster) подтверждают точность 80-90%.
- Daniel Vacanti "Actionable Agile Metrics".
- Моя статья на Хабре
- Материалы на Scrum.ru, Neogenda.

Впрочем, это все неважно если продажники уже подписали контракт, обещая новую фичу клиенту. Но хотя б вы им покажете данные.