Combinando Planning Poker e Aprendizado de Máquina para estimar esforço de software - Finco, Doglas A.; Bastos, Laudelino C.; S. Neto, Adolfo G. S. (Anais da Escola Regional de Engenharia de Software (ERES), 2021)
Estimar esforço de software é crítico para as organizações. Uma das principais práticas é o Planning Poker, porém seus dados não são salvos para estimativas futuras. O uso de aprendizado de máquina (AM) vem crescendo e assim propomos uma combinação do Planning Poker e AM, denominada ML Planning Poker. Consiste em utilizar o Planning Poker e uma ferramenta desenvolvida contendo um modelo de AM embutido. Avaliamos a proposta em ambiente acadêmico e com profissionais de TI. Em ambos os cenários, relatos foram favoráveis ao uso da ML Planning Poker. A combinação apresentou menos erros se comparada ao Planning Poker original, mais segurança trazendo tarefas similares e reduzindo a incerteza nas estimativas.