Monte Carlo simülasyonu, ürün geliştirmede tahminlerin daha gerçekçi olmasına yardımcı olur. Zor bir taahhüt olarak değil, olasılıklara ve dolayısıyla karmaşık çalışmanın neredeyse her zaman gerektirdiği riske bir bakış olarak. Dolayısıyla bu bölümde Dominique Winter'ın Flight Levels ve Köln'den Kanban Koçu Felix Rink ile neden konuştuğuna daha derinlemesine bakmanın zamanı geldi.
Duyurudan sonra devamını okuyun
(Resim: deagreez/123rf.com)
Uzman konferansları ve ağ oluşturma fırsatları: 5 ve 6 Mayıs 2026'da Köln'de düzenlenecek Ürün Sahibi Günleri, 20'den fazla konferansta ürün sahipliği, ürün yönetiminde yapay zeka, kullanıcı araştırması, ürün keşfi ve ürün ekonomisi ile ilgili güncel konuları kapsayacak.
Ürün geliştirmeye dayalı tahminler
Birlikte bir şeyin ne zaman biteceği ve ekipler belirsiz ortamlarda çalışırken bu ifadenin gerçekte ne kadar güvenilir olduğu sorusuyla başlarlar. Buradan Monte Carlo simülasyonunun arkasındaki fikre geçiyoruz. Şaşırtıcı derecede basit. Geçmiş performans, gelecekte işin nasıl dağıtılacağına dair bir gösterge sağlar. Tek bir rakam vaat etmek yerine bir aralık yaratılıyor. Geçmişteki tamamlamalar, bir model görünür hale gelinceye kadar birçok yinelemede tekrar tekrar birleştirilir. Bazı sonuçlar sıklıkla görülür, bazıları ise nadirdir.
Ürün geliştirmede yararlı olan tam olarak bu dağıtımdır çünkü dalgalanmalar günlük işlerin bir parçasıdır. Bunun kesin son teslim tarihlerinden ziyade daha iyi bir risk duygusuyla ilgili olduğu hemen anlaşılıyor. Simülasyon, belirli bir çalışma kapsamının belirli bir süre içinde fiilen gerçekleştirilme olasılığını gösterir. Bu, planlama hakkında konuşma şeklimizi değiştiriyor. Taahhütler, daha sonra baskı altında savunulması gereken sözlerden ziyade, riskle ilgili bilinçli kararlara dönüşür. Bu özellikle ürün sahipleri için faydalıdır çünkü paydaşlarla yapılan görüşmeleri daha objektif hale getirir ve beklentiler daha iyi sınıflandırılabilir.
Bir diğer odak noktası verilerdir. Önemli olan mümkün olduğu kadar geriye gitmek değil, beklenen geleceğe benzer bir geçmiş seçmektir. Yeterli veriye sahip kısa zaman dilimleri, özel efektlerin her şeyi çarpıttığı uzun hikayelerden genellikle daha iyi tahminler sağlar. Tahminlerin daha hızlı güncellenebilmesi ve sistemdeki değişikliklerin daha erken fark edilmesi nedeniyle günlük olarak daha detaylı bir görünüm de tartışılmaktadır.
Bir yarış aracı olarak Monte Carlo simülasyonu
Duyurudan sonra devamını okuyun
Monte Carlo simülasyonunun tek seferlik bir adım olarak değil, devam eden bir araç olarak görülmesi halinde işler heyecan verici hale geliyor. Yeni sonuçlar, ek çalışmalar veya genel koşullardaki değişiklikler doğrudan bir sonraki tahmine dahil edilir. Bu, gerçeklik ve beklentiler arasında sürekli bir karşılaştırma yaratır. Bu, aktif risk yönetimini destekler ve ekiplerin her seferinde sıfırdan başlamak zorunda kalmadan öncelikleri sürekli olarak yeniden düzenlemesine yardımcı olur.
Sonunda bakış klasik tamamlanma sorununun ötesine geçer. Geçmişteki davranışların geleceğe dair yararlı ipuçları sağladığı durumlarda Monte Carlo, belirsizliğin somut hale getirilmesine yardımcı olabilir. Ürün geliştirmede bu genellikle tam olarak eksik olan türden bir pragmatizmdir. Karmaşık değil ama içgüdüsel hislerden çok daha güvenilir.
Podcast'in güncel sürümü Produktwerker blogunda da mevcuttur: “Monte Carlo simülasyonuyla tahmin”.
(Mayıs)
Bir yanıt yazın