Identifica la classe di riferimento giusta per la tua situazione

Trova un insieme ben definito di situazioni passate strutturalmente simili alla tua e raccogli i loro dati di esito.

Why it works

La pianificazione a visione interna tratta la tua situazione come unica, così i tassi di fallimento storici sembrano irrilevanti. Identificare la classe di riferimento forza il riconoscimento che il tuo progetto appartiene a una categoria con una distribuzione nota di esiti — e quella distribuzione è il miglior prior per la tua previsione prima che venga aggiunta qualsiasi informazione specifica del progetto. Il meccanismo è bayesiano: la distribuzione della classe è il prior; i dettagli della visione interna sono evidenza di aggiornamento, non il punto di partenza.

How to do it

  1. Definisci che tipo di progetto o decisione stai facendo (ad es. "progetto software su sei mesi con un nuovo team," non "il mio progetto").
  2. Cerca dati storici su progetti completati di quel tipo: durata, sforamenti di costo, tassi di successo.
  3. Scegli la classe di riferimento abbastanza specifica da essere significativa e abbastanza ampia da avere potere statistico.
  4. Registra la mediana e l'intervallo (10°–90° percentile) degli esiti per questa classe prima di aprire il piano del tuo progetto.

Prove scientifiche

Flyvbjerg e colleghi hanno analizzato centinaia di grandi progetti infrastrutturali e trovato sforamenti di costo sistematici in media del 28% per le strade e molto più alti per ferrovie e gallerie. La previsione a classe di riferimento è stata da allora formalmente raccomandata dal Tesoro del Regno Unito e dall'American Planning Association come strumento di pianificazione. (observational)

Il metodo richiede una classe di riferimento utilizzabile; per situazioni genuinamente nuove (tecnologia mai vista prima, eventi senza precedenti) la classe è troppo esigua o inesistente, e l'ancoraggio al tasso base fornisce falsa precisione.

Fonti

  • Flyvbjerg, Holm & Buhl (2002), "Underestimating costs in public works projects," Journal of the American Planning Association
  • Kahneman & Tversky (1979), "Intuitive prediction: Biases and corrective procedures"

Errore comune

Definire la classe di riferimento troppo strettamente ("progetti esattamente come il mio") per preservare l'ottimismo — se riesci a trovare solo due esempi passati, non hai una classe di riferimento, hai aneddoti.

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