Das Problem mit Story Points: Bessere Alternativen für Engineering-Teams

Story Points sind zum de facto Standard für die Arbeitsschätzung in der agilen Entwicklung geworden. Gehen Sie in ein beliebiges Planning-Meeting eines Engineering-Teams, und Sie werden wahrscheinlich Diskussionen darüber hören, ob eine Aufgabe eine 3 oder eine 5 ist, oder warum dieses "einfache" Feature irgendwie zu einer 8 wurde.

Aber hier ist die unbequeme Wahrheit: Story Points schaffen oft mehr Probleme, als sie lösen. Nach Jahren des Beobachtens, wie Teams mit der Schätzung kämpfen, ist es Zeit, bessere Alternativen zu erkunden, die Engineering-Teams tatsächlich dabei helfen, Wert zu liefern.

Warum Story Points zu kurz greifen

Die Illusion der Präzision

Story Points versprechen relative Schätzung ohne den Druck zeitbasierter Verpflichtungen. Theoretisch sollte eine 5-Punkte-Story etwa 2,5-mal länger dauern als eine 2-Punkte-Story. In der Praxis hält diese Beziehung selten.

Betrachten Sie dieses Szenario: Ihr Team schätzt ein Benutzerauthentifizierungs-Feature auf 5 Punkte. Später schätzen Sie eine Zahlungsintegration auf 5 Punkte. Sind diese wirklich gleichwertig in der Komplexität? Die Authentifizierung könnte einfache CRUD-Operationen beinhalten, während die Zahlungsintegration Drittanbieter-API-Integration, Sicherheits-Compliance und Fehlerbehandlung erfordert.

Gaming und Velocity Theater

Sobald Story Points zu einer Metrik werden, die wichtig ist, manipulieren Teams unweigerlich das System. Entwickler übertreiben Schätzungen, um die Velocity besser aussehen zu lassen. Manager setzen Teams unter Druck, die Velocity zu erhöhen, ohne zu verstehen, dass Story Points relativ, nicht absolut sind.

Dies schafft "Velocity Theater" – die Illusion der Fortschrittsmessung, während tatsächlich echte Produktivitäts-Einblicke verschleiert werden. Ein Team, das diesen Sprint 50 Punkte versus 40 Punkte im letzten Sprint abschließt, hat sich nicht unbedingt verbessert; es könnte einfach seine Schätzungen neu kalibriert haben.

Das Planning Poker Problem

Planning Poker-Sitzungen sind zwar ansprechend, werden aber oft zu Übungen in falschem Konsens. Die lauteste Stimme gewinnt, oder Teams konvergieren zu Schätzungen, um Konflikte zu vermeiden, anstatt die Komplexität wirklich zu bewerten.

Schlimmer noch, diese Sitzungen verbrauchen erhebliche Zeit. Eine typische Planning-Sitzung könnte 30 Minuten damit verbringen, zu diskutieren, ob ein Feature 3 oder 5 Punkte ist – Zeit, die für tatsächliche Problemlösung oder das Aufteilen von Arbeit in kleinere, handhabbarere Teile verwendet werden könnte.

Bessere Alternativen zu Story Points

1. T-Shirt-Sizing mit klaren Definitionen

Anstatt numerischer Story Points verwenden Sie T-Shirt-Größen (XS, S, M, L, XL) mit expliziten, teamspezifischen Definitionen:

• XS: Einfacher Bugfix oder Konfigurationsänderung (< 1 Tag)
• S: Gut verstandenes Feature mit klaren Anforderungen (1-2 Tage)
• M: Feature, das etwas Recherche oder Koordination erfordert (3-5 Tage)
• L: Komplexes Feature, das mehrere Systeme umfasst (1-2 Wochen)
• XL: Epic, das in kleinere Teile aufgeteilt werden muss

Dieser Ansatz behält die Vorteile der relativen Größenbestimmung bei, während falsche Präzision vermieden wird. Teams verstehen natürlich, dass ein XL-Element aufgeteilt werden muss, was das Problem "8-Punkte-Story, die drei Sprints dauert" verhindert.

2. Cycle Time und Lead Time Metriken

Konzentrieren Sie sich auf die Messung tatsächlicher Lieferzeiten anstatt geschätzter Komplexität:

Diese Metriken liefern konkrete Daten über Ihren Lieferprozess ohne die Subjektivität der Schätzung. Sie heben echte Engpässe hervor: langsame Code-Reviews, langwierige QA-Zyklen oder Deployment-Reibung.

3. Durchsatz-basierte Planung

Anstatt einzelne Elemente zu schätzen, verfolgen Sie, wie viele Elemente Ihr Team pro Zeitraum abschließt. Dieser Ansatz konzentriert sich auf den Fluss anstatt auf die Schätzungsgenauigkeit.

Zum Beispiel, wenn Ihr Team typischerweise 8-12 kleine Elemente oder 2-3 große Elemente pro Sprint abschließt, planen Sie entsprechend. Diese Methode erkennt an, dass Schätzung von Natur aus unsicher ist, während sie dennoch vorhersagbare Planung ermöglicht.

4. Monte Carlo Forecasting

Verwenden Sie historische Daten, um probabilistische Prognosen zu erstellen. Wenn Ihr Team ähnliche Features in den letzten sechs Monaten in 3-8 Tagen abgeschlossen hat, können Sie mit Vertrauensbereichen prognostizieren:

• 50% Chance auf Abschluss innerhalb von 5 Tagen
• 80% Chance auf Abschluss innerhalb von 7 Tagen
• 95% Chance auf Abschluss innerhalb von 10 Tagen

Dieser Ansatz umarmt Unsicherheit, anstatt sie hinter falscher Präzision zu verstecken.

Veränderung implementieren: Ein praktischer Ansatz

Beginnen Sie mit kleinen Experimenten

Verlassen Sie Story Points nicht über Nacht. Führen Sie stattdessen parallele Experimente durch:

1. Woche 1-2: Setzen Sie Story Point-Schätzung fort, aber verfolgen Sie auch tatsächliche Cycle Times
2. Woche 3-4: Probieren Sie T-Shirt-Sizing für neue Arbeit aus, während Sie Liefermuster überwachen
3. Woche 5-6: Experimentieren Sie mit durchsatz-basierter Planung für ein Team oder Projekt

Vergleichen Sie die Genauigkeit und Nützlichkeit jedes Ansatzes für Ihren spezifischen Kontext.

Fokus auf kontinuierliche Verbesserung

Unabhängig von Ihrer Schätzmethode sollte das Ziel kontinuierliche Verbesserung der Lieferfähigkeit sein. Regelmäßige Retrospektiven sollten sich konzentrieren auf:

• Was hat uns diese Iteration verlangsamt?
• Wie können wir die Cycle Time reduzieren?
• Was würde uns helfen, konsistenter zu liefern?

Messen Sie, was wichtig ist

Anstatt Velocity verfolgen Sie Metriken, die direkt mit dem Geschäftswert korrelieren:

• Deployment-Häufigkeit: Wie oft Sie in die Produktion ausliefern
• Lead Time für Änderungen: Zeit vom Commit bis zur Produktion
• Mittlere Zeit zur Wiederherstellung: Wie schnell Sie Probleme beheben
• Änderungs-Fehlerrate: Prozentsatz der Deployments, die Probleme verursachen

Diese DORA-Metriken bieten umsetzbare Einblicke in die Engineering-Effektivität ohne den Overhead der Story Point-Schätzung.

Wann Story Points noch Sinn machen könnten

Story Points sind nicht universell schlecht. Sie können gut funktionieren für:

• Neue Teams, die lernen, Arbeit gemeinsam aufzuteilen
• Hochunsichere Domänen, wo relativer Vergleich hilft
• Team-übergreifende Koordination, wenn Sie eine gemeinsame Schätzungssprache benötigen
• Stakeholder-Kommunikation, wenn Geschäftspartner das Konzept verstehen

Der Schlüssel ist, sie als Werkzeug für Gespräche und Planung zu verwenden, nicht als präzises Messsystem.

Fazit

Story Points versprachen, das Schätzungsproblem zu lösen, aber sie schaffen oft neue Probleme: falsche Präzision, Gaming und zeitaufwändige Planungsrituale. Die Alternativen – T-Shirt-Sizing, Cycle Time-Metriken, Durchsatz-Planung und probabilistische Prognosen – bieten praktischere Ansätze für die Planung und Messung von Engineering-Arbeit.

Das beste Schätzsystem ist dasjenige, das Ihr Team tatsächlich nützlich findet, um Entscheidungen zu treffen und die Lieferung zu verbessern. Konzentrieren Sie sich auf kontinuierliche Verbesserung, messen Sie, was wichtig ist, und denken Sie daran, dass das Ziel nicht perfekte Schätzung ist – es ist die effiziente und vorhersagbare Lieferung von Wert an Kunden.

Fangen Sie klein an, experimentieren Sie mit verschiedenen Ansätzen und wählen Sie die Methoden, die Ihrem Team helfen, bessere Software schneller zu liefern. Ihr zukünftiges Ich (und Ihr Team) wird Ihnen dafür danken, dass Sie über die Story Point-Falle hinausgegangen sind.