El director de la Escuela Politécnica Superior e investigador de la Universidad Europea del Atlántico (UNEATLANTICO), Dr. Manuel Masías Vergara, y el investigador de UNEATLANTICO, Ernesto Bautista Thompson, participan en un estudio que analiza y compara la evolución de las técnicas de estimación de costos y esfuerzos en proyectos de software.
Pese a que se han realizado diversas investigaciones sobre la estimación de costos y esfuerzos del software, los problemas de sobrecostos y esfuerzos continúan presentándose en los proyectos de la industria del software. Las estimaciones erróneas generan pérdidas económicas y de tiempo. Esto evidencia la necesidad de investigaciones que evalúen las técnicas de estimación que han ido evolucionando con el paso de los años.
En las técnicas de aprendizaje automático (ML) y no ML, por ejemplo, la precisión es un problema frecuente. Especialmente, cuando se trabajan proyectos complejos o proyectos con requisitos cambiantes. Para poder terminar los proyectos en el tiempo establecido y dentro del presupuesto, la estimación exacta juega un papel importante, por ello las organizaciones invierten mucho en este factor para garantizar un proyecto exitoso y satisfacer al cliente. En este contexto, es imprescindible determinar técnicas de estimación exactos para evitar problemas de sobrecostos y esfuerzos.
El objetivo de este estudio ha sido brindar una descripción general del estado actual de la investigación sobre estimación de costos e identificar oportunidades para que futuros investigadores optimicen la precisión y efectividad de los métodos de valoración de costos. Para ello, se utilizaron métodos de ML y no ML, con el fin de evaluar los retos y limitaciones de estos métodos, como el uso indispensable de datos históricos y la dificultad de interpretar los resultados.
La revisión sistemática permitió determinar que las técnicas de estimación más utilizadas son ANN y COCOMO; seguidas por Ensemble y FPA. Además, ANN ha demostrado ser más eficiente que varias técnicas de ML y no ML. La métrica de precisión más utilizada es MMRE.
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