Metis

La stima esce come intervallo al 90%, con la copertura misurata sui dati.

Caratteristiche

  • Intervallo di confidenza al 90% con copertura verificata sui dati
  • Progetti storici più simili, con il rispettivo peso sulla stima
  • Piano di consegna indicativo derivato dall’intervallo
  • Backtest di validazione sulle commesse chiuse del cliente
  • Esecuzione in locale, senza chiavi API né modelli ospitati
Il prodotto

Motore di stima dell’effort software. A partire da un requisito e da pochi dati strutturali restituisce una stima mediana, un intervallo di confidenza al 90% calibrato e i progetti storici più simili.

Stima di progettoIn attesa
requisito

gestionale multi-ruolo, 14 schermate, integrazione ERP

470h320–690h
  1. la stima puntuale che chiedono tutti
  2. da sola non regge il confronto sui dati
  3. intervallo al 90%, calibrato in spazio logaritmico
  4. la copertura è misurata sui dati, non dichiarata
come esce una stima

Metis stima le ore necessarie a completare un progetto software. L’output non è un valore singolo ma un intervallo di cui è nota la copertura effettiva, misurata sui dati. La validazione del motore è stata pre-registrata: protocollo definito e congelato prima degli esperimenti, nove dataset pubblici, suddivisioni temporali e tre baseline di confronto, inclusa la stima dell’esperto umano dove il dataset la riporta. Gli esiti sono pubblicati per intero. Sulla precisione puntuale il risultato è negativo: su dati cross-organizzazione il valore centrale non raggiunge la soglia fissata. L’intervallo di confidenza si è invece dimostrato affidabile. Il prodotto è costruito di conseguenza. La banda [p5, p95] viene calibrata in spazio logaritmico, per restare bilanciata tra progetti piccoli e grandi e garantire un estremo inferiore sempre positivo. La copertura esposta dall’API corrisponde a quella misurata al momento del fit del modello attivo. Prima di un’adozione, una fase pilota esegue un backtest sulle commesse già chiuse del cliente e le confronta con le stime prodotte internamente all’epoca. Il verdetto è deterministico e prevede tre esiti: positivo, negativo oppure non conclusivo per dati insufficienti.

Ambito
StimaMachine LearningRicercaB2B
Approccio

Cosa abbiamo fatto

01Ricerca e pre-registrazione del protocollo di validazione
02Motore di stima e calibrazione conformale
03Backend di inferenza e orchestrazione multi-agente
04Client desktop e presentazione della stima
Punti di forza
+Intervallo di confidenza al 90% con copertura verificata sui dati
+Progetti storici più simili, con il rispettivo peso sulla stima
+Piano di consegna indicativo derivato dall’intervallo
+Backtest di validazione sulle commesse chiuse del cliente
+Esecuzione in locale, senza chiavi API né modelli ospitati
Risultati ottenuti
Protocollo di validazione pubblicato prima degli esperimenti
Nove dataset pubblici, suddivisioni temporali, tre baseline di confronto
Esiti pubblicati per intero, inclusi quelli negativi
Calibrazione in spazio logaritmico: copertura bilanciata sulle tre fasce dimensionali
Risorse
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