Introduction − Making effort estimation as accurate and suitable for software development projects becomes a fundamental stage to favor its success, which is a difficult task, since the application of these techniques in constant changing agile development projects raises the need to evaluate different methods frequently.
Objectives− The objective of this study is to provide a state of the art on techniques of effort estimation in agile software development (ASD), performance evaluation and the drawbacks that arise in its application.
Method− A systematic mapping was developed involving the creation of research questions to provide a layout of this study, analysis of related words for the implementation of a search query to obtain related studies, application of exclusion, inclusion, and quality criteria to filter nonrelated studies and finally the organization and extraction of the necessary information from each study.
Results− 25 studies were selected; the main findings are: the most applied estimation techniques in agile contexts are: Estimation of Story Points (SP) followed by Planning Poker (PP) and Expert Judgment (EJ). The most frequent solutions supported in computational techniques such as: Naive Bayes, Regression Algorithms and Hybrid System; also, the performance evaluation measures Mean Magnitude of Relative Error (MMRE), Prediction Assessment (PRED) and Mean Absolute Error (MAE) have been found to be the most commonly used. Additionally, parameters such as feasibility, experience, and the delivery of expert knowledge, as well as the constant particularity and lack of data in the process of creating models to be applied to a limited number of environments are the challenges that arise the most when estimating software in agile software development (ASD)
Conclusions− It has been found there is an increase in the number of articles that address effort estimation in agile development, however, it becomes evident the need to improve the accuracy of the estimation by using estimation techniques supported in machine learning that have been shown to facilitate and improve the performance of this.
Key Words − Effort Estimation; Agile Software Development; Issues and Challenges; Automatic Learning; Performance Metrics Introducción − Realizar una estimación de esfuerzo lo más precisa y adecuada para proyectos de desarrollo de software, se ha convertido en pieza fundamental para favorecer el éxito y desarrollo de los mismos, sin embargo, aplicar este tipo de estimación en proyectos de desarrollo ágil, en donde los cambios son constantes, la convierte en una tarea muy compleja de implementar.
Objetivo− El objetivo de este estudio es proveer un estado del arte sobre técnicas de estimación de esfuerzo en desarrollo de software ágil, la evaluación de su desempeño y los inconvenientes que se presentan en su aplicación.
Metodología− Se desarrolló un mapeo sistemático que involucró la creación de preguntas de investigación con el fin de proveer una estructura a seguir, análisis de palabras relacionadas con el tema de investigación para la creación e implementación de una cadena de búsqueda para la identificación de estudios relacionados con el tema, aplicación de criterios de exclusión, inclusión y calidad a los artículos encontrados para poder descartar estudios no relevantes y finalmente la organización y extracción de la información necesaria de cada artículo.
Resultados− De los 25 estudios seleccionados; los principales hallazgos son: las técnicas de estimación más aplicadas en contextos ágiles son: Estimación por medio de Puntos de Historia (SP) seguidos de Planning Poker (PP) y Juicio de Expertos (EJ). Soluciones soportadas en técnicas computacionales como: Naive Bayes, Algoritmos de Regresión y Sistema Híbridos; también se ha encontrado que la Magnitud Media del Error Relativo (MMRE), la Evaluación de la Predicción (PRED) y Error Absoluto Medio (MAE) son las medidas de evaluación de desempeño más usadas. Adicionalmente, se ha encontrado que parámetros como la viabilidad, la experiencia y la entrega de conocimiento de expertos, así como la constante particularidad y falta de datos en el proceso de creación de modelos para aplicarse a un limitado número de entornos son los desafíos que más se presentan al momento de realizar estimación de software en el desarrollo de software ágil (ASD)
Conclusiones− Se ha encontrado que existe un aumento en la cantidad de artículos que abordan la estimación de esfuerzo en el desarrollo ágil, sin embargo, se hace evidente la necesidad de mejorar la precisión de la estimación mediante el uso de técnicas de estimación soportadas en el aprendizaje de máquina que han demostrado que facilita y mejora el desempeño de este.
