ARTÍCULOS

Mejora de los procesos de estimación de costos de software. Caso del sector de software de Barranquilla

Improvement of software process estimation. Applied case of software area in Barranquilla

Nohora Mercado Caruso^*; Edwin Puerta del Castillo^**; Katherinne Salas Navarro^***

* Maestría en Ingeniería. Énfasis en Ingeniería de sistemas. Docente Tiempo completo, Ingeniería Industrial, Universidad de la Costa CUC. Calle 58 # 55–66. Barranquilla, Colombia. nmercado1@cuc.edu.co

** Maestría en Ingeniería. Énfasis en Sistemas. Docente Tiempo Completo, Ingeniería de Sistemas. Universidad Tecnológica de Bolívar UTB. Parque Industrial y Tecnológico Carlos Vélez Pombo, Km 1 Vía Turbaco. Cartagena. epuerta@unitecnologica.edu.co

*** Maestría en Ingeniería. Énfasis en Ingeniería Industrial. Docente Tiempo completo, Ingeniería Industrial, Universidad de la Costa CUC. Calle 58 # 55–66. Barranquilla, Colombia. Ksalas2@cuc.edu.co

Recibido: 13/05/2015
Aceptado:28/10/2014

RESUMEN

El presente artículo es resultado de la investigación: "Diseño de un modelo para mejorar los procesos de estimación de costos para las empresas desarrolladoras de software". Se presenta una revisión de la literatura con el fin de identificar tendencias y métodos para realizar estimaciones de costos de software más exactas. Por medio del método predictivo Delphi, expertos pertenecientes al sector de software de Barranquilla en Colombia, clasificaron y valoraron según la probabilidad de ocurrencia cinco escenarios realistas de estimaciones. Se diseñó un experimento completamente aleatorio cuyos resultados apuntaron a dos escenarios estadísticamente similares de manera cualitativa, con lo que se construyó un modelo de análisis basado en tres agentes: metodología, capacidad del equipo de trabajo y productos tecnológicos; cada uno con tres categorías de cumplimiento para lograr estimaciones más precisas.

PALABRAS CLAVE: Estimación de costos, método Delphi, proyecto de software, escenarios, juicio experto, estimación por analogía, precio para ganar, gestión de software.

ABSTRACT

The present paper is the result of the following investigation: "Design of a model to improve the cost estimation processes for software developing companies". It is presented a revision of the literature at an international level for identifying tendencies and methods for more accurate software cost estimations. Trough the Delphi predictive method, a group of experts in the field of software development in Barranquilla qualified and assessed from the probability of occurrence five realistic estimation scenarios. A completely random experiment was designed whose results point to two scenarios statistically similar in a cualitative manner, from that a three agents model was built: Metodology, capacity of the work team and technological products; each of those with three categories of fulfilment to achieve more precise estimations.

KEY WORDS: Cost estimation, Delphi method, software project, scenarios, expert judgment, estimation by analogy, price to win, software management.

INTRODUCCIÓN

La complejidad en los desarrollos de software se denominó una "crisis del software", que se ha tratado de resolver por medio de la introducción de métodos, metodologías, paradigmas y técnicas que tienen como fin minimizar su impacto. El objetivo no es solo que se aborde la temática de la actividad del desarrollo, sino que se trascienda a la gestión de los proyectos de software, siendo una de sus actividades la estimación de costos de software [1]. Es por esto que en cualquier proyecto de desarrollo de software existen factores que afectan la producción del producto.

El objetivo de la planificación del proyecto es proporcionar un marco de trabajo que permita al gestor de proyectos hacer estimaciones racionales de recursos, costos y tiempo. En un proyecto de software, la estimación de costos es una de las etapas más complejas del ciclo de vida de desarrollo y una estimación es una predicción de cuánto tiempo durará o costará un proyecto [2]. Para una empresa es recomendable aplicar las diferentes técnicas de estimación en las etapas iniciales del ciclo de vida del software, sin olvidar que a medida que se avanza se va adquiriendo más conocimiento por lo que puede ser más acertada la estimación.

Las empresas pueden esforzarse en desarrollar proyectos de software competitivos, pero existe la necesidad de medir y controlar este esfuerzo para no resultar en pérdida de dinero, tiempo, empleados, etc. La permanencia de muchas de ellas en el mercado, depende de una buena estimación, la cual determina el éxito o fracaso de un proyecto de software al influir en todas las fases de desarrollo. Para muchas organizaciones es alarmante controlar el desarrollo del software demostrando que esta es razón suficiente para que la estimación de costo ocupe un lugar importante en la disciplina de ingeniería de software [3].

Es por esto que se propone un modelo de análisis que permite mejorar los procesos de estimaciones de costos en las empresas desarrolladoras, teniendo en cuenta que lo que garantiza que un proyecto sea exitoso es la realización de estimaciones adecuadas sobre el esfuerzo traducido en la unidad de tiempo hombre.

1. LA IMPORTANCIA DE REALIZAR ESTIMACIONES DE COSTOS DE SOFTWARE

La necesidad de estimar se evidencia en un informe estadístico en Canadá "EXTREME CHAOS REPORT" [4]. De 30,000 aplicaciones de proyectos de desarrollo, el 23 % presentó fallas, el 49 % estaba siendo cuestionado y solo el 28 % fue exitoso. Estos datos son alarmantes ya que ocasionan que las empresas fracasen financieramente y se afecte su reputación.

Al momento de estimar se está proyectando una acción, pero siempre existe un grado de incertidumbre que hay que considerar. En un proyecto de software se tienen que tomar múltiples decisiones, que con las estimaciones son más confiables y, por ende, se reduce el nivel de incertidumbre. En ocasiones no se cuenta con una base de datos histórica, no hay entrenamiento del personal para realizar las estimaciones correspondientes y los factores implicados no están bien interrelacionados. Por lo anterior, la precisión de la estimación del costo de software tiene un impacto directo y significativo sobre la calidad de las decisiones de inversión del software, significando pérdida o ganancia para la empresa desarrolladora [5]. Existen muchos métodos para realizar estimaciones, y a través del tiempo su uso se ha venido intensificando. En la tabla 1 se pueden detallar, teniendo en cuenta sus principales ventajas y limitaciones.

La estimación de costos está asociada con la estimación fiable del tamaño y los recursos necesarios para producir el producto de software que proporciona al administrador de proyecto la información necesaria para desarrollar la programación, presupuesto y asignación de personal y recursos. De esta manera, el objetivo de la estimación de costo de software consiste en estimar el tamaño, el esfuerzo, la complejidad y el costo del proyecto de software para poder encontrar la mejor decisión de desarrollo y asegurar que el gasto se encuentre de acuerdo con lo presupuestado [6]. Por todo lo anterior, la estimación de costos de software es importante para la planificación, programación, presupuesto y establecimiento del precio indicado al desarrollo del software [7]. Otros autores como Pendharkar [8] y Martin Shepperd [9] convergen con estos principios al asegurar que es fundamental para el éxito de la gestión del proyecto de software, al afectar la mayoría de las actividades de gestión incluyendo la asignación de recursos, la licitación de proyectos y la planificación.

2. MATERIALES Y MÉTODOS

Se utilizó el método Delphi para identificar las tendencias o escenarios de cómo las empresas pueden llevar a cabo sus procesos de estimación de costos. Este método consiste en la selección de un grupo de expertos a los que se les pregunta su opinión sobre cuestiones referidas a acontecimientos del futuro. Las estimaciones de los expertos se realizan en sucesivas rondas anónimas, con el objeto de tratar de conseguir consenso, pero con la máxima autonomía por parte de los participantes. Según [10–12], el método Delphi se basa en una serie de fases que consisten en

Fase 1: Formulación del problema.

Fase 2: Elección de expertos.

Fase 3: Elaboración y lanzamiento de los cuestionarios.

Fase 4: Desarrollo práctico y explotación de resultados.

Los expertos de las diferentes empresas fueron seleccionados con la ayuda de una base de datos proporcionada por la Cámara de Comercio de Barranquilla y el clúster Caribe TIC Barranquilla, que reúne a las empresas desarrolladoras de software de la ciudad. Confirmaron su apoyo 16 expertos, pero solo 10 diligenciaron sus comentarios y observaciones en cada una de las rondas, las cuales tuvieron una duración de 3 meses.

Cabe resaltar que el método Delphi tiene como objetivo por medio de un conjunto de rondas con un panel de expertos identificar un consenso general de un tema específico. Al poner en práctica el método, la primera ronda, por medio de una lista de sugerencias del tema, incentiva a los encuestados a pensar en su experiencia y conocimiento sobre los diferentes métodos de estimación de costos de software. La segunda ronda considera lo "más importante" y "lo más probable que ocurra", además de temas o tendencias. El objetivo de la tercera ronda del proceso es generar un consenso, donde se envían los resultados, y los expertos tienen la opción de cambiar algún punto de vista al conocer el resultado global, pero manteniendo en anonimato a los expertos.

El objetivo de cada ronda se formuló a través del "método convencional de Delphi de Linstone y Turoff" de 1975 como guía a algunos autores [11, 12]. El diseño del formato es texto simple y utiliza un formato sencillo para incentivar a su diligenciamiento.

La lista de temas para realizar la valoración y clasificación proviene de la revisión de la literatura sobre métodos de estimación de costos de software. Se presentaron las siguientes 4 categorías:

• Juicio experto.

• Estimación por analogía.

• Precio para ganar.

• Estimaciones por medio del uso de aplicaciones sistematizadas

3. RESULTADOS

Para analizar los datos obtenidos de las repuestas de clasificación y valoración ofrecida por parte de los expertos, se hizo un análisis estadístico por medio de un diseño de experimento aleatorizado. Este análisis arrojó un resultado cuantitativo de las tendencias más significativas para los panelistas. De esta manera los escenarios escogidos por los expertos son más representativos estadísticamente y sirvieron de base para el diseño del modelo propuesto. Cabe resaltar que no se describe a cuál método corresponde cada escenario, ya que Delphi recomienda no especificarlo con el fin de no generar sesgo en la etapa de reconocimiento.

En la primera ronda los expertos hicieron comentarios según su experiencia en los procesos de estimación de costos de software. De esta manera se identificaron cambios en los escenarios planteados. Los escenarios se formularon al consultar la revisión bibliográfica sobre estudios en el mundo sobre cuáles son los métodos de estimación más usados. En la segunda ronda se mejoraron y eliminaron los escenarios que no estaban acordes con la realidad del entorno estudiado. Igualmente se agregaron escenarios fusionados de diferentes expertos que coincidían en sus apreciaciones y que era importante tener en cuenta. El objetivo fue obtener una calificación en la probabilidad de ocurrencia en los diferentes escenarios y analizar los resultados, para determinar áreas de acuerdo y contención (ver tabla 1).

En la tercera ronda se verificó la información suministrada. El ejercicio que se realizó fue consolidar la información obtenida y enviarla a cada uno de los panelistas con el fin de que cada uno conociera el consenso general de todo el equipo, así como los comentarios y puntos de vista generados. En esta ronda el experto hace ajustes de clasificación y valoración, y tiene la opción de responder a comentarios realizados por otros panelistas.

3.1 Análisis de los resultados

Para analizar los datos obtenidos, se utiliza un diseño experimental de las repuestas de clasificación y valoración, ofrecidas por parte de los expertos. Este análisis arroja un resultado cualitativo de las tendencias o escenarios para tomar decisiones sobre cuáles métodos son los más significativos para los panelistas.

a. Definición del problema y factores de clasificación

En la tabla 2 se pueden apreciar los resultados de clasificación y valoración sobre los 5 escenarios evaluados por los 10 expertos consultados para este estudio. El factor que se analiza estadísticamente es la clasificación de los métodos de estimación de costos de software, en los diferentes escenarios o tendencias. A continuación, se muestra los valores finales obtenidos por la clasificación.

Factor de Interés: Clasificación sobre los métodos de estimación de costos de software.

Niveles del factor: 5 escenarios (Escenario A, Escenario B, Escenario C, Escenario D, Escenario E) K = 5.

Variables de Interés: Clasificación de los Experto

Número de réplicas (Expertos): n = 10

Número de observaciones: 50

Hipótesis del problema

μ1 = Media de la clasificación de los expertos en el escenario A.

μ2 = Media de la clasificación de los expertos en el escenario B.

μ3 = Media de la clasificación de los expertos en el escenario C.

μ4 = Media de la clasificación de los expertos en el escenario D.

μ5 = Media de la clasificación de los expertos en el escenario E.

H₀ : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = 0 ; Se rechaza H₀ en función de H₁

H₁ : μi ≠ μj para algunos i; j

La hipótesis nula se define como la igualdad de las medias de clasificación de cada uno de los expertos en los diferentes escenarios, y la hipótesis alternativa se define como la diferencia de al menos dos de las medias de clasificación de los expertos en los diferentes escenarios.

En caso de no rechazar H₀ se concluye que las medias de clasificación de los 5 escenarios son estadísticamente iguales; pero si se rechaza, se concluye que al menos dos de ellos son diferentes.

Modelo estadístico

Análisis de los resultados obtenidos

Al analizar el resumen estadístico, se observa la desviación estándar en los diferentes escenarios. El escenario 3 obtuvo una clasificación promedio "2,3", con una tendencia a variar por debajo o encima de dicho valor en 0,67, siendo la menor desviación de todo el diseño experimental. Igualmente, el escenario 4 obtuvo una muy buena clasificación al tener un puntaje promedio de 1,9 con una desviación estándar de 1,37 (ver tabla 3).

Análisis de la varianza

Se hace un análisis de varianza y se obtiene que La razón–F, que en este caso es igual a 4,91, es el cociente entre el estimado entre–grupos y el estimado dentro–de–grupos. Puesto que el valor–P de la prueba–F es menor que 0,05, existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias (escenarios) de los 5 niveles del factor con un nivel del 95,0 % de confianza. (Ver tabla 4).

Análisis de las medias

Con el fin de identificar cuáles son los escenarios diferentes se utiliza la prueba Tukey HSD. En la figura 1 se observan 3 grupos homogéneos de escenarios según la prueba de TUKEY: el primer grupo corresponde a: Esc 4, Esc 3, Esc 5; el segundo grupo corresponde a las medias de los escenarios Esc 3, Esc 5, Esc 2; y el tercer grupo corresponde a los Esc 5, Esc2 y Esc1. Por lo anterior las medias que no son homogéneas son Esc 4 y Esc 1.

Análisis de los residuos

Es importante comprobar el supuesto de normalidad. Debido a que el valor–P, tal como se muestra en la tabla 5, es mayor o igual a 0,05, no se puede rechazar la idea de que RESIDUOS se comportan o siguen una distribución normal con 95 % de confianza. En la figura 2 se puede notar esta tendencia.

Varianza constante

Para comprobar este supuesto se debe realizar una prueba de Barlett, en la que se definen las siguientes hipótesis:

Para verificar que las varianzas son constantes se deben graficar los valores predichos contra los residuos. Si los puntos se muestran de manera aleatoria sin ningún patrón claro y contundente, no se acepta el supuesto de que los tratamientos tienen igual varianza. (Ver figura 3).

En la tabla 6 se verifica este supuesto, ya que el valor–P es mayor o igual que 0,05, y no existe una diferencia estadísticamente significativa entre las desviaciones estándar, con un nivel del 95,0 % de confianza.

Independencia

La suposición de independencia en los residuos puede verificarse en la figura 4, donde se muestra un comportamiento aleatorio, por lo cual no se evidencia ningún factor que pueda asumir la falta de independencia en la medición.

b. Definición del problema y factores de valoración

El factor que se estudia en este experimento es la probabilidad de ocurrencia de los escenarios en un futuro cercano. En la tabla 7 se estudia la valoración de los 10 expertos sobre los 5 escenarios propuestos de la probabilidad de ocurrencia de los escenarios.

Factor de interés: probabilidad de ocurrencia de los escenarios

Niveles del factor: 5 escenarios (Escenario A, Escenario B, Escenario C, Escenario D, Escenario E) K = 5.

Variables de Interés: = Valoración de los Experto sobre los métodos de estimación.

Número de réplicas (Expertos): n = 10

Número de observaciones: 50

Hipótesis del problema

μ1 = Media de la valoración de los expertos en el escenario A.

μ2 = Media de la valoración de los expertos en el escenario B.

μ3 = Media de la valoración de los expertos en el escenario C.

μ4 = Media de la valoración de los expertos en el escenario D.

μ5 = Media de la valoración de los expertos en el escenario E.

Donde:

H₀ : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 =0 ; Se rechaza H₀ en función de H₁

H₁ : μi ≠μj para algunos i; j

La hipótesis nula se define como la igualdad de las medias de la valoración de cada uno de los expertos en los diferentes escenarios, y la hipótesis alternativa se define como la diferencia de al menos dos de las medias de valoración de los expertos en los diferentes escenarios.

En caso de no rechazar H₀ se concluye que las medias de valoración de los 5 escenarios son estadísticamente iguales; pero si se rechaza, se concluye que al menos dos de ellos son diferentes.

Modelo estadístico

Análisis de los resultados obtenidos

A continuación, se muestran las valoraciones obtenidas para cada uno de los escenarios. Se puede observar que el escenario 3 es el que más consenso genera en el panel experto ya que su desviación estándar es una de las menores y su promedio en la valoración es de 4,5 (de 5). Igualmente, el escenario 4 obtuvo una valoración importante con una desviación estándar de 1,19. Es así que en el análisis de clasificación y valoración los escenarios que obtuvieron calificaciones significativas son el 3 y el 4, tal como se puede apreciar en la tabla 8.

Análisis de la varianza

La razón–F, que en este caso es igual a 3,46, es el cociente entre el estimado entre–grupos y el estimado dentro–de–grupos. Puesto que el valor–P de la prueba–F es menor que 0,05, existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de los 5 niveles del factor con un nivel del 95,0 % de confianza. (Ver tabla 9).

Análisis de medias

Al analizar la figura 5 de medias se puede observar los escenarios que hay una diferencia estadística son: Esc 1 – Esc 3, lo cual concuerda con la diferencia estadística de los demás escenarios.

Análisis de residuos

El ANOVA analiza los supuestos de igualdad de varianza, normalidad e independencia. Para comprobar el supuesto de normalidad se aplica la prueba de Shapiro–Wilk, (ver tabla 10). Al ser el valor–P mayor o igual a 0,05, no se puede rechazar la idea de que RESIDUOS se comportan o siguen una distribución normal con 95 % de confianza. En la figura 6, se verifica lo anterior al graficar los residuos vs la distribución normal.

Independencia

La suposición de independencia en los residuos puede verificarse si se grafica el orden en que se colectó un dato contra el residuo correspondiente. Como se muestra en la figura 7, el comportamiento de los puntos es aleatorio, por lo que no hay razón para sospechar cualquier violación del supuesto de independencia.

Resumen de los resultados obtenidos

El análisis estadístico evidencia el consenso de los expertos en los escenarios 3 y 4 tanto en las escalas de clasificación y valoración. Se destacan las observaciones realizadas, específicamente por el experto 8 el cual asegura que con la base de datos historia se logra un mejor estimado, pero se debe tener en cuenta el programador que se usaría para estos estimados, esto en términos de su experiencia con el lenguaje de programación y familiaridad del proyecto. El experto 2 comenta que basan sus estimaciones en técnicas de descomposición teniendo en cuenta el número de requerimientos, tamaño de las tareas en cada requerimiento, número y complejidad de las interfaces y la prioridad por tareas.

Las anteriores observaciones serán tenidas en cuenta para el diseño del modelo de mejora de procesos de estimación de costos de software.

4 MODELO PARA MEJORAR LOS PROCESOS DE ESTIMACIÓN DE COSTOS DE SOFTWARE

El modelo planteado para mejorar los procesos de estimación de costos de software se diseña teniendo en cuenta los dos escenarios que obtuvieron mejor calificación y valoración por medio del análisis estadístico de los datos obtenidos.

Todos los factores propuestos tienen igual importancia, por lo que los agentes metodología, capacidad de equipo de trabajo y herramientas tecnológicas tienen un porcentaje del 100 %, cada uno dentro de la estructura del modelo propuesto. De acuerdo con la realimentación con los expertos de cómo se realizan las estimaciones de costos de un proyecto de software, se identifican, por cada uno de los agentes del modelo una lista de variables críticas en el desarrollo del software, donde cada una afecta de la misma manera la precisión de las estimaciones de un proyecto, por lo cual el porcentaje total se divide entre el número de estas variables. Igualmente, al analizar los factores de clasificación y valoración de los escenarios evaluados por los expertos, se encontró evidencia estadística de que al menos un par de medias son iguales, en este caso los escenarios que son la base para el modelo propuesto, donde las características y variables son consideradas con igualdad de peso.

De acuerdo con el modelo de mejora de procesos de estimación de costos de software, en la figura 8 se plantea el esquema que representa claramente la realidad de los aspectos a tener en cuenta para realizar estimaciones más cercanas a la realidad; en cada una de sus partes tiene una escala para establecer la categoría del modelo.

De esta manera el modelo de análisis de mejora de procesos de estimación de costos de software consta de los siguientes agentes que definen las actividades de estimación en las empresas y cuya interacción se puede observar en la figura 9.

4.1 Metodología

La metodología se refiere al marco de trabajo que utilizan las empresas para planificar y estructurar el proceso de desarrollo de software. Existen diferentes modelos propuestos para desarrollar un producto de software de calidad; cada modelo define un ciclo de vida cuyo objetivo es generar una serie de pasos aplicados para lograr un producto de software. La metodología que utiliza este modelo tiene un enfoque interactivo incremental, donde el cliente obtiene beneficios en forma constante y se realizan entregas parciales por medio de los llamados Sprint. En la tabla 12, se observa cada una de las categorías del agente metodología donde, dependiendo del puntaje obtenido, se podrá clasificar en alta, media o baja. Cabe resaltar que existe un conjunto de variables asociadas con este agente (ver tabla 11), en el que se especifica su grado de importancia dentro del modelo. En la tabla 17 se puede observar la ponderación para cada una de las variables del agente metodología.

4.2 Capacidad de equipo de trabajo

La capacidad del equipo de trabajo es el insumo más importante, pues se refiere a la relación del número de personas trabajando para un proyecto, ya que partiendo del rol que desempeña cada uno para su ejecución, las habilidades y su experiencia adquirida, el esfuerzo va a ser mucho menor para la ejecución del proyecto. En la tabla 13 se observa cada una de las categorías del agente equipo de trabajo, donde, dependiendo del puntaje obtenido, se podrá clasificar en categoría alta, media o baja. Cabe resaltar que existen un conjunto de variables asociadas a este agente (ver tabla 14) en el que se especifica su grado de importancia dentro del modelo. En la tabla 18 se puede observar la ponderación para cada una de las variables del agente equipo de trabajo.

4.3 Productos tecnológicos

Los productos tecnológicos hacen referencia a las herramientas que apoyan el proceso de desarrollo del software. Es importante resaltar que existen herramientas de software propietario o con licencia, y herramientas libres, cuya preferencia en ocasiones es determinada por el cliente. Si la empresa desarrolladora posee un producto que comercializa o con la cual tiene experiencia, puede decidir qué tipo de herramienta utilizar. En la tabla 16, se observa cada una de las categorías del agente herramientas tecnológicas donde dependiendo del puntaje obtenido se podrá clasificar en categoría alta, media o baja. Cabe resaltar que existe un conjunto de variables asociadas a este agente (ver tabla 15) en el que se especifica su grado de importancia dentro del modelo. En la tabla 19, se puede observar la ponderación para cada una de las variables del agente herramientas tecnológicas.

5 CONCLUSIONES

El modelo propuesto se basó en un conjunto de escenarios o posibles ambientes de cómo las empresas realizarían sus procesos de estimaciones de costos de software. Se seleccionaron expertos de diferentes empresas dedicadas a desarrollar productos de software para afinar las características de los escenarios o proponer según su experiencia, una nueva forma de estimar los costos del software. Posterior a esto se llevó a cabo un proceso de clasificación y validación utilizando el método Delphi.

Al obtener el diagnóstico de clasificación y valoración de cada escenario, se realizó un análisis experimental para soportar las respuestas cualitativas y obtener los dos escenarios con características similares, que alimentó la creación del modelo de mejora de procesos de estimación de costos de software.

Los métodos de estimación de costos consultados en la bibliografía en general son muy especializados y utilizan fórmulas matemáticas, lo que tiende a ser muy abstracto y complicado para las empresas, alejándolas de su uso práctico. Sin embargo, la precisión de las estimaciones es afectada en ocasiones por agentes subjetivos y las malas prácticas en la planificación del proyecto. Este modelo propone mejoras a tener en cuenta en los procesos de desarrollo para estimar los costos de un proyecto de manera mucho más realista al contemplar los componentes de metodología, herramientas tecnológicas y equipo de trabajo.

En la primera ronda del método Delphi los expertos revisaron cada uno de los escenarios propuestos y tuvieron la opción de adicionar comentarios y/o sugerencias, así como agregar y modificar características. Se evidenció que los métodos no se aplicaban en su totalidad, sino que se adaptaron a un contexto muy particular de acuerdo con las condiciones socio económicas de la región caribe colombiana. Es por esto que, para la segunda ronda, los diferentes métodos propuestos según la literatura consultada son modificados y refinados según la experiencia y aplicación en las empresas.

Es importante aclarar que se trata de una investigación cualitativa y, por lo tanto, los resultados son subjetivos. Al utilizar expertos en el tema se espera que este mismo estudio en otro contexto fuera de la ciudad de Barranquilla arroje, sin embargo, resultados similares.

REFERENCIAS

[1] J. A. I. P. Pow–Sang Portillo, Ricardo, "Estimación y Planificación de Proyectos Software con Ciclo de Vida Iterativo–Incremental y empleo de Casos de Uso," p. 6, 2005.         [ Links ]

[2] S. McConnell, Software Estimation: Demystifying the Black Art: Microsoft Press A Division of Microsoft Corporation, 2006.         [ Links ]

[3] Azam, F., Qadri, S., Ahmad, S., Khan, K., Siddique, A. B., & Ehsan, B. (2014). Framework Of Software Cost Estimation By Using Object Orientated Design Approach. IJSTR, 3(8), 97–100.         [ Links ]

[4] CHAOS, E. (2004). Extreme Chaos 2004–3rd quarter research report. The Standish Group International.         [ Links ]

[5] H. Al–Sakran, "Software Cost Estimation Model Based on Integration of Multi–agent and Case–Based Reasoning," Journal of Computer Science vol. 2, pp. 276–282, 2006.         [ Links ]

[6] V. Bozhikova and M. Stoeva, "An Approach for Software Cost Estimation," presented at the International Conference on Computer Systems and Technologies, 2010.         [ Links ]

[7] A. Magazinius and R. Feldt, "Exploring the Human and Organizational Aspects of Software Cost Estimation," ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, 2010.         [ Links ]

[8] Pendharkar, P. C., Subramanian, G. H., & Rodger, J. (2005). A probabilistic model for predicting software development effort. Software Engineering, IEEE Transactions on, 31(7), 615–624.         [ Links ]

[9] Shepperd, M. (2014). Cost Prediction and Software Project Management. In Software Project Management in a Changing World (pp. 51–71). Springer Berlin Heidelberg.         [ Links ]

[10] N. Kavantzas, D. Burdett, G. Ritzinger, T. Fletcher, and Y. Lafon, "Web Services Choreography Description Language (WS–CDL) vesion 1," 2004.         [ Links ]

[11] Xu, G., & Gutiérrez, J. A. (2007). An Exploratory Study of "Killer Applications" and Critical Success Factors in M–Commerce. Web Technologies for Commerce and Services Online, 231.         [ Links ]

[12] Skulmoski, G., Hartman, F., & Krahn, J. (2007). The Delphi method for graduate research. Journal of Information Technology Education: Research, 6(1), 1–21.         [ Links ]