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
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.
gestionale multi-ruolo, 14 schermate, integrazione ERP
- la stima puntuale che chiedono tutti
- da sola non regge il confronto sui dati
- intervallo al 90%, calibrato in spazio logaritmico
- la copertura è misurata sui dati, non dichiarata
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.