Das statische Denken
Projekt 1: Schätzung basierend auf... Erfahrung? Hoffnung? → Abweichung: +85% Projekt 2: Schätzung basierend auf... Erfahrung? Hoffnung? → Abweichung: +72% Projekt 3: Sie verstehen das Muster. → Abweichung: +95%
Das Problem: Sie lernen nicht. Das System lernt nicht.
Die Kern-Idee: Bayesian Updating
- **Iteration 0:** Industry-Durchschnitt (±40-50%)
- **Iteration 1:** Erstes Projekt, System notiert Abweichungen
- **Iteration 2:** System adjustiert basierend auf historischen Daten
- **Iteration 10+:** ±15-20% Genauigkeit
Das System wird exponentiell besser.
Multi-Dimensionales Lernen
Nicht nur "Dauer" – auch "Was beeinflusst Dauer?": - Complexity-Faktor - Developer Experience - Domain Knowledge - Technical Debt
Die Evolution: - Projekt 1: ±40% - Projekt 5: ±25% - Projekt 10: ±20% - Projekt 20: ±15%