REVISTA INVESTIGACIÓN OPERACIONAL Vol., 31, No. 1, 61-69, 2010

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1 REVISTA INVESTIGACIÓN OPERACIONAL Vol., 3, No., 6-69, 200 UN SISTEMA DE SOPORTE A LA DECISIÓN PARA LA ASIGNACIÓN DE RECURSOS HUMANOS A EQUIPOS DE PROYECTOS DE SOFTWARE Margarta Adré Apero * y María Glara Baldoqí de la Peña** 2 * Cetro de Estdos de Igeería de Ssteas (CEIS), Facltad de Igeería Iforátca ** Departaeto de Mateátca, Facltad de Igeería Idstral Isttto Speror Poltécco José Atoo Echeverría (CUJAE), Cdad de La Habaa, Cba RESUMEN E este artíclo se descrbe las prcpales característcas de sstea de soporte a la decsó dseñado co el propósto de apoyar el proceso de asgacó de persoal e las orgazacoes de software. La herraeta ssteta odelo foral de asgacó qe tegra factores qe cotrbye a la asgacó dvdal a los roles del proyecto y a la foracó del eqpo coo todo, así coo algos de los étodos y algortos de solcó del odelo posbles a pleetar. La herraeta desarrollada e Java, posee a terfaz agable y flexble, capaz de tratar los factores ya sea coo objetvos o coo restrccoes, y de ajstar algos paráetros del odelo. ABSTRACT I ths artcle the a characterstcs are descrbed fro a spport syste to the decso whch s desged wth the prpose of spportg the assget process of persoal the software orgazatos. The tool sstas a foral odel of assget that tegrates factors that cotrbte to the dvdal assget to the roles of the project ad the forato of the tea as a whole, as well as soe of the ethods ad solto algorths possble to pleet. The tool developed Java, possesses a fredly ad flexble terface, able to treat the factors as objectves as well as restrctos, ad for adjstg paraeters of the odel. KEY WORDS: assget of persoal, decso spport syste, foral odel, software project tea MSC:. INTRODUCCIÓN A pesar de los resltados y el pacto qe ha tedo la dstra de software e práctcaete todas las raas del desarrollo de la socedad a vel dal, aú reslta sgfcatvo el úero de proyectos de software qe o cla co éxto, Pressa (2004). Los probleas de lderazgo, la asgacó de persoal adecado y los probleas etre los ebros del eqpo de proyecto se detecta coo tres de las prcpales dfcltades asocadas co factores haos qe afecta el éxto de los proyectos de software, Rya (2007). Esta stacó poe e evdeca a sfcete gestó de los recrsos haos. Varas vestgacoes recooce qe el persoal jega papel crítco e el éxto o fracaso de proyecto de software, De Marco et al. (999), Acña et al. (2006); s ebargo, la ayor parte de las propestas etodológcas qe gía el desarrollo de software, se cetra e aspectos téccos. De hecho, al evalar cojto de recoocdos odelos de procesos coo: People-CMM, Crts et al. (200), el Proceso de Software Persoal (PSP), Hphrey (995), el Proceso de Software e Eqpo (TSP), Hphrey (998) y el Proceso Ufcado de Ratoal (RUP), Jacobso et al. (2000), es posble detfcar qe el persoal costtye el factor eos foralzado. Por lo tato, las gerecas de desarrollo de las orgazacoes de software debe pleetar a adecada gestó de ss recrsos haos, para lo cal le debe prestar especal atecó al proceso de asgacó de persoal a proyectos. E el proceso de asgacó de persoal se debe cosderar últples factores. Por lo tato, el proceso se tora ás coplejo e orgazacoes edaas y grades, debdo a la gra catdad de cobacoes de asgacoes posbles, e fcó de los roles y epleados dspobles. Esto hace qe esta etapa sea práctcaete posble de abordar de aera efcete, s la ayda de ssteas atoatzados de soporte a la decsó qe se base e algortos de solcó de odelos ateátcos qe represete el problea a resolver lo ás objetvaete posble. S ebargo, e la lteratra reslta escasos los trabajos dode se odele este proceso y la ayor parte de las herraetas de gestó de proyecto se cetra e la gestó de tepo, resltado la gestó de recrsos haos a de las áreas eos cberta jto a la gestó de caldad y de resgos. 6

2 E este trabajo se descrbe las prcpales característcas de sstea de soporte a la decsó (TEAMSOFT + ) qe apoya a drectvos de las orgazacoes de software a efretar la asgacó de persoal basado e el efoqe por copetecas. Para lograr este objetvo, la herraeta ssteta odelo foral (desarrollado por las atoras) para la asgacó de recrsos haos a eqpos de proyectos de software (MARHEPS) el cal logra tegrar factores qe cotrbye tato a la asgacó dvdal a los roles del proyecto coo a la foracó del eqpo coo todo. TEAMSOFT + posee a terfaz flexble y agable, capaz de tratar los factores cosderados e la asgacó ya sea coo objetvos o coo restrccoes, y de ajstar algos paráetros del odelo. Adeás, pleeta algos de los étodos y algortos de solcó del odelo propesto, lo qe posblta realzar estdos experetales qe perta evalar el desepeño de dferetes etaherístcas e la solcó de esta propesta de odelo de asgacó. Coo parte de la fase de platacó e a orgazacó de software, se ha aplcado la herraeta e la solcó de casos de preba, tarea desarrollada de cojto co especalsta de recrsos haos de la epresa DESOFT. Los resltados obtedos estra qe s aplcacó cotrbye a qe el proceso de asgacó, e geeral, se tore ás objetvo y trasparete. El artíclo está estrctrado coo sge. E la Seccó 2 se realza a breve descrpcó del odelo foral qe ssteta la herraeta. E la Seccó 3 se caracterza la herraeta a partr de s vsta fcoal y se descrbe las prebas realzadas coo parte del proceso de platacó e a epresa cbaa de software. Falete, e la Seccó 4, se platea las coclsoes del trabajo. 2. MODELO FORMAL PARA LA ASIGNACIÓN DE RECURSOS HUMANOS A EQUIPOS DE PROYECTOS DE SOFTWARE Dadas las dfcltades qe efreta las orgazacoes de software, reslta vtal qe las gerecas de desarrollo logre pleetar los dferetes procesos de Gestó de Recrsos Haos (GRH) basado e el efoqe por copetecas: estrctracó del proyecto (defcó de roles y copetecas), asgacó de persoal y desarrollo del eqpo (capactacó, evalacó del desepeño y el desarrollo de pla de carrera, etre otros). U terés especal erece el proceso de asgacó de persoal a proyectos, el cal, de aera geeral, se lleva a cabo de fora epírca. La ecesdad de cotar co a herraeta qe apoye a los drectvos a efretar este proceso se hace ás evdete a edda qe aeta la catdad de roles y epleados a cosderar. Así, e orgazacoes edaas y grades se precsa cotar co sstea de soporte a la decsó qe se base e algortos de solcó de odelos ateátcos qe represete el problea a resolver lo ás objetvaete posble. S ebargo, aqe el problea de asgacó ha sdo objeto de estdo desde hace varas décadas, reslta escasos los trabajos dode se odele la asgacó de persoal e el ábto del software y desde la perspectva del eqpo. Por lo tato, al elaborar el Modelo de Asgacó de Recrsos Haos a Eqpos de Proyecto de Software (MARHEPS) qe se serta e la herraeta qe se descrbe e este trabajo fe precso toar e ceta: Los factores cosderados e cojto de propestas de odelos y procesos qe aborda la asgacó de persoal a proyectos de software, De Carvalho (2003), Barreto (2003), Ngo-The & Rhe (2008), Acña et al. (2006). Las cosderacoes ecadas e dos recoocdos estádares de gestó de proyectos: la Gía de Fdaetos para la Gestó de Proyectos (PMBOK), PMI (2004) y la ora ISO 0006:2003, ISO (2003). Los prcpales resltados de proceso de gestó del cooceto dode se tlzó el étodo Delph coo étodo de coslta a expertos e la detfcacó de factores a cosderar e el odelo de asgacó, y dode se aplcaro tests pscológcos y herraetas de ería e la detfcacó de patroes qe cotrbye a la foracó ás adecada de los eqpos de proyectos de software. El MARHEPS, cya prera versó se preseta e Adré et al. (2008), logra corporar la ayor catdad de eleetos de los cosderados e las propestas evaladas (copetecas tato téccas coo geércas, característcas pscológcas, dspobldad del persoal y expereca), y coo eleeto orgal, toa e ceta el costo de realzar desarrollos a dstaca e tegra factores qe cotrbye tato a la asgacó dvdal a los roles del proyecto coo a la foracó del eqpo coo todo (copatbldad del eqpo y balace etre las categorías de roles). A cotacó se preseta el odelo y se descrbe breveete ss prcpales eleetos. Sea: : Catdad de roles ecesaros para desarrollar proyecto : Catdad de epleados dspobles L: Catdad áxa de roles qe pede asr epleado e proyecto dado R: Catdad de cojtos de roles copatbles coteplados J r : Cojtos de roles copatbles, r =..R 62

3 Z j : Cojto de copetecas ecesaras para desepeñar el rol j A j : Catdad de epleados ecesaros e el rol j, j =.. c j : Copeteca eta del epleado para desepeñar el rol j; =.., j =.. v h : Nvel qe tee el epleado e la copeteca h s h : Icopatbldad exstete etre los epleados h e ; h, =... Este coefcete toa valor s los epleados h e atee relacoes recíprocaete egatvas, y 0 e caso cotraro. g : Carga total de trabajo del epleado dspoble segú los proyectos qe desarrolla actalete; =.. b j : Carga de trabajo qe plca asr el rol j e el proyecto de aálss, j =.. U : valor áxo de carga qe pede asr epleado l j : Costo del epleado segú la lejaía qe tega del proyecto y el rol j qe va a desepeñar; =.., j=.. k hj : Valor ío reqerdo de la copeteca h para desepeñar el rol j, j =.., h Zj ME: valor edo de la carga total de trabajo qe clye la de los proyectos actales e ejeccó ás la qe geerará los roles e el proyecto de aálss. g + b j = j = ME = B = (b j ) es a atrz de valores 0 ó, toado el valor s el dvdo tee prefereca por la prera letra de cada desó del MBTI (E/I, S/N, T/F, J/P), y 0 por la segda; ; j 4 D = (d j ) es a atrz de valores 0 ó, toado el valor s el epleado tee el rol de Belb j coo preferdo de acerdo a s persoaldad; ; j 9 Las varables defdas so: s el epleado es asgado al rol j x j = 0 e caso cotraro s el epleado es asgado al eos = 0 e caso cotraro =.., j =.. a rol =.. Las fcoes a optzar qe reslta so: ax = j= h = > h c j x j s h h ( g + b j x = j = = j= l j x j j ) ME 2 (I) (II) (III) (IV) Las restrccoes qe reslta so: = j J r j= xj = Aj, j =,.., xj, =,..,, r =,.., R xj L =,.., ( ) xj = 0, ( ) + xj > 0 =,.., j= j= ( k v ) 0, =,.., ; j =,..,, h Zj (5) hj h 63 () (2) (3) (4)

4 + j j= g 3 3 k = = 6 k = = k= 4 = b x U d d j k k > > d > 0 k 6 k = 4 = 9 k= 7 = d d k 6 k k = 4 = d k > 0 9 k= 7 = d k > 0 (6) (7) (8) (9) x d + d 7 =,.., (0) = d 4 =,.., ( b + b ) 4 x =,.., (2) 2 Las varables de decsó x j so baras, toado valores ó 0, depededo de s epleado es o o asgado a rol deterado, respectvaete. Las varables de decsó so tabé baras y toa valor solo e el caso qe a la persoa se le asga al eos rol e el proyecto. La fcó a optzar (I) axza el factor copeteca de los epleados. El dato c j dca la capacdad de los epleados para desepeñarse e los roles y toa valor coo resltado de la aplcacó de odelo de evalacó de dcha capacdad, basado e las copetecas deostradas por el epleado y las copetecas ecesaras para desepeñar cada rol. El dato c j tabé volcra la expereca del epleado e el desepeño del rol j, la cal depede, de la catdad de veces qe el epleado ha desepeñado el rol j y de la evalacó de desepeño recbda al coclr cada proyecto. La fcó (II) za la copatbldad del eqpo toado e ceta lo propesto e Yag & Tag (2004) acerca de deterar el ídce de coflcto etre los ebros a partr de evalar las relacoes recíprocaete egatvas exstetes etre ellos. La fcó (III) tee e ceta el factor Dspobldad de la persoa y trata de balacear la carga de trabajo del persoal. Cada téro de la sa e, es úero o egatvo qe represeta la dfereca qe hay etre la carga total de trabajo qe dvdo tedría, e proyectos actales ás el evo a cosderar, y la eda total de carga de trabajo cosderado el proyecto evo y los actales. Se eleva al cadrado dcha dfereca para qe pealce de gal fora al qe sobrepase la eda (sobrecargado) qe el qe esté por debajo de la eda (desahogado). La fcó (IV) optza el factor Costo por lejaía. Para cosderar este factor es ecesaro cotar co dato qe refleje cá costoso es cada epleado a cosderar de acerdo a s localzacó co respecto a la localzacó del proyecto y al pacto qe tee ejectar a dstaca el rol qe desepeña e el proyecto. La restrccó () garatza qe los roles sea cbertos exactaete e s deada. La restrccó (2) odela la exsteca de roles copatbles. E (3) se restrge el úero áxo de roles qe pede asr calqer epleado e el proyecto. La restrccó (4) garatza qe las varables toe valor s el epleado es asgado al eos a rol e el proyecto, y valor 0 s o se le asga gú rol. La restrccó (5) poe el cpleto de codcoes ías e cato a las copetecas ecesaras e a persoa para qe se le asge rol dado. La restrccó (6) establece qe la carga de trabajo total asgada a epleado o debe sobrepasar valor áxo. Las restrccoes (7)-(2) reslta de la aplcacó de cojto de tests pscológcos a 336 persoas vcladas al desarrollo de software, expereto desarrollado de cojto co ebros del Grpo de Dagóstco (forado esecalete por pscólogos) del Mstero de la Iforátca y las Cocacoes. Las restrccoes (7)-() tee e ceta los llaados roles de eqpo toado coo base la etodología propesta por Meredth Belb; qe detfca y caracterza eve roles agrpados e tres categorías: etales (Cerebro, Especalsta y Motor-Evalador), de accó (Iplsor, Ipleetador y Falzador) y socales (Coordador, Ivestgador de Recrsos y Cohesoador), Belb (2004). S se ase qe e la atrz D, dode las colas represeta los roles de Belb, las tres preras 64 ()

5 colas está asocadas co los roles de accó, las colas 4 a la 6 co los roles etales y las tres últas co los socales, etoces la restrccó (7) poe qe e el eqpo seleccoado debe estar represetadas las tres categorías de roles de Belb. La restrccó (8) poe qe e el eqpo la prefereca por desepeñar roles de accó debe sobrepasar la prefereca por desepeñar roles etales. E (9) se poe qe la prefereca por desepeñar roles etales debe sobrepasar la prefereca por los socales. La restrccó (0) poe qe s la persoa desarrolla el rol Jefe de Proyecto, debe teer coo preferdo al eos o de los sgetes roles de Belb: Iplsor o Coordador, asedo qe e la atrz D, la prefereca por desepeñar estos roles se regstra e las colas y 7, respectvaete. E () se poe qe e el eqpo al eos a persoa tega coo preferdo el rol Cerebro, asedo qe e la cola 4 de la atrz D se regstra la prefereca o o por este rol. La restrccó (2) se basa e la detfcacó de la prefereca de la persoa e fcó del tpo pscológco a partr de so del test de Myers-Brggs, Brggs (2004); o de los tests de persoaldad ás tlzados e las vestgacoes dode se aborda la teátca de foracó de eqpos de software, McDoald & Edwards (2007). Esta restrccó poe qe s la persoa desarrolla el rol Jefe de Proyecto, s prefereca se debe correspoder co el sbtpo EJ (E- Extroversó, J- Jco), asedo qe e la atrz B, la desó E/I se regstra e la cola y la J/P e la cola CARACTERIZACIÓN DE LA HERRAMIENTA TEAMSOFT + Adeás de la aseca de arcos de refereca (dode aparezca claraete defdos los roles y las copetecas reqerdas para s desepeño), a de las casas qe provoca qe la Gestó de los Recrsos Haos basado e el efoqe por copetecas o costtya aú a práctca geeralzada e las orgazacoes de software, es la aseca de étodos y herraetas de software qe soporte s aplcacó, Urqza (2007). E este setdo, al aalzar cóo soporta los procesos de GRH, e especal la asgacó de persoal, cojto de recoocdas herraetas oretadas a la gestó de proyectos etre las qe se ecetra: Mcrosoft Offce Project Professoal 2003, Mcrosoft Vsal Stdo 2005 Tea Syste, Teawork, ToDoLst, DotProject, RHPla, GattProject, Plaer y Atlassa Jra, se pede coclr qe la ayor parte de ellas sólo regstra el persoal y/o lo asga a las tareas s toar e ceta factores coo: las copetecas y la dspobldad del persoal. El resto de los procesos coo: capactacó, evalacó del desepeño y desarrollo de plaes de carrera, práctcaete, o so cbertos. La herraeta RHPla, De Carvalho (2003), Moto, et al. (2005), es la úca qe cosdera la gestó por copetecas y qe a s vez brda soporte a la ayor parte de los procesos; s ebargo, costtye a solcó propetara. E este etoro se desarrolló la herraeta TEAMSOFT +, la cal costtye sstea de soporte a la decsó, e tato apoya a los drectvos de las orgazacoes de software a efretar la gestó de recrsos haos basado e el efoqe por copetecas. El hecho de sstetar el odelo descrto aterorete lo coverte e streto especalete útl drate el proceso de asgacó de persoal a los eqpos de proyectos de software, aqe cabe señalar qe corpora cojto de fcoaldades qe apoya los procesos de capactacó, desarrollo de plaes de carrera y evalacó del desepeño. Para la elaboracó de TEAMSOFT + se epleó RUP coo proceso de desarrollo y UML coo legaje de odelado. La herraeta fe desarrollada e Java, bajo el abete de desarrollo Eclpse 3.3, y se pleetó e base a a arqtectra gada por odelos, lo qe cotrbye a ejorar la prodctvdad, la teroperabldad, la retlzacó y la caldad del códgo geerado, facltado el desarrollo de versoes ftras. 3. Descrpcó de la herraeta a partr de la vsta fcoal La herraeta se estrctra e catro grades ódlos: Roles, Copetecas, Trabajadores y Proyectos. Las fcoaldades copreddas e cada o de los ódlos las actva catro actores fdaetales (e fcó de los perfles de saro detfcados). Estos actores al coportarse coo Usaros del sstea tee la posbldad de Atetcarse y Cabar la cotraseña. A cotacó se descrbe breveete las prcpales fcoaldades asocadas a cada o de los actores fdaetales, toado e ceta el Dagraa de Casos de Uso del Sstea qe se estra e la Fgra. El Especalsta de Recrsos Haos es el ecargado de Gestoar los Trabajadores (etédase los procesos de alta, baja y odfcacó del trabajador) lo qe clye tareas claves coo: el regstro y actalzacó de las copetecas (tato téccas coo geércas), de las característcas pscológcas y de los tereses persoales y orgazacoales (e cato al desepeño de roles se refere). Adcoalete, es el ecargado de Gestoar las Copetecas qe reslta sgfcatvas para la orgazacó así coo los dcadores de los trabajadores, coo so: provca, carrera, cetro de foracó, etdad laboral, etre otros. Coo Gestor de Recrsos Haos al gal qe el Jefe de Desarrollo de la 65

6 Orgazacó y el Jefe de Proyecto (qe actúa coo Decsores) pede solctar reportes qe perta valorar y toar decsoes e cato a la Capactacó del Persoal e fcó de los veles reales de copetecas exstetes e la orgazacó. El Trabajador del Proyecto es la persoa qe se ecetra vclada a algú proyecto, ya sea e ejeccó o cocldo. Por lo tato, tee derecho a cosltar el avace del proyecto, los estádares defdos, s ageda de trabajo, s evalacó de desepeño y s pla de carrera. El Jefe de Desarrollo de la Orgazacó es el ecargado de Gestoar los Roles, Gestoar los estádares del proyecto, Gestoar el Proyecto (qe plca regstro, odfcacó y elacó), Cerrar el proyecto (qe plca la evalacó del Jefe de Proyecto), Gestoar los dcadores asocados al proyecto, tales coo: tpo de clete, categoría, tpo, doo, coplejdad e portaca del proyecto, etre otros. Adeás, es el resposable de Asgar y Desasgar a los Jefes de Proyecto. El Jefe de Proyecto es el ecargado de Gestoar las tareas y Falzar el proyecto, lo qe clye: regstro de étrcas y evalacó de los ebros del eqpo para lo cal, al gal qe e el caso de la evalacó del Jefe de Proyecto, es precso: regstrar las copatbldades co el resto del eqpo, evalar el desepeño e el rol y actalzar el vel e cada a de las copetecas qe posee. Reslta portate señalar qe la herraeta estrctra el proceso de asgacó de persoal e dos etapas, coo establece PMBOK, PMI (2004): asgacó del Jefe de proyecto y asgacó del eqpo. Así, coo se explcó aterorete el Jefe de Desarrollo de la Orgazacó pede asgar al Jefe de proyecto, y abos Decsores (o sea, Jefe de Desarrollo y Jefe de Proyecto) pede Asgar y Reasgar el eqpo de proyecto. Prevo a la reasgacó es precso desasgar los ebros reqerdos, dcado debdaete las casas, co vstas a evtar qe el persoal velva a ser cosderado para forar parte del evo eqpo. E la asgacó coo e la reasgacó, ates de establecer el eqpo de proyecto deftvo, los Decsores pede evalar tatas propestas de eqpos coo desee, cosderado fjo al Jefe de proyecto, qe fe prevaete asgado. Drate estas evalacoes es posble, de fora teractva, fjar persoas e roles, varar los veles íos reqerdos para a copeteca, varar los veles de portaca de las copetecas para el desepeño de rol, así coo actalzar la copatbldad etre los roles qe se debe cbrr e el proyecto. Adcoalete, reslta posble ajstar algos paráetros del odelo, seleccoar los objetvos y las restrccoes a toar e ceta, así coo seleccoar el étodo y el algorto de solcó. A pesar qe estas últas facldades está asocadas a cestoes ás téccas, el hecho de qe la herraeta posea a terfaz flexble y agable perte qe reslte fácl para el decsor teractar co el sstea, aú s ser coocedores de la teátca de vestgacó de operacoes y de o doar el odelo, y los étodos y algortos de solcó qe sbyace. Adcoalete, TEAMSOFT+ tee la posbldad de tegrase co la herraeta Process Dashboard, la cal atoatza las beas práctcas qe establece cada o de los veles del Proceso de Software Persoal. La facldad de tegracó co esta herraeta brda la posbldad de alcazar ejor cotrol del proyecto y del desepeño del persoal, e tato faclta el regstro de étrcas de tepo, taaño y defectos. Estas étrcas cotrbye a qe los jefes de proyectos esté e codcoes de realzar evalacoes de desepeño ás objetvas. 3.2 Ipleetacó del odelo de asgacó e TEAMSOFT + La herraeta cosdera coo objetvos seleccoados por defecto para efretar el proceso de asgacó de persoal: axzar las copetecas del persoal, balacear la carga de trabajo y zar las copatbldades del eqpo. Coo vía para la solcó de probleas ltobjetvo, e la versó actal de la herraeta sólo se ecetra pleetado el étodo de factores poderados. La cofgracó por defecto (pesos y objetvos seleccoados) se correspode co la votacó de los expertos cosltados drate el proceso de gestó del cooceto desarrollado para elaborar el MARHEPS. No obstate, la herraeta perte odfcar tato los objetvos seleccoados co los valores de los pesos. E la deteracó del vel de copeteca qe posee cada trabajador para desepeñar cada o de los roles establecdos e el proyecto se toa e ceta tato el vel de las copetecas (geércas y téccas) coo la expereca e el desepeño del rol (la cal cosdera la catdad de veces qe el trabajador ha desepeñado el rol y la evalacó de desepeño recbda e cada ejeccó). La herraeta perte varar el peso asgado a cada o de estos eleetos. 66

7 Fgra : Dagraa de Casos de Uso del Sstea Los algortos de solcó del odelo pleetados e la versó actal de la herraeta so: Escalador de Colas co Recacó, Recocdo Slado, Búsqeda Tabú e híbrdos coo: GRASP y Escalador de Colas, GRASP y Recocdo Slado, y GRASP co Tabú. La herraeta, por lo tato, brda la posbldad de realzar estdos experetales qe perta evalar el desepeño de las dferetes etaherístcas e la solcó de esta varate del 67

8 problea de asgacó forlado, e fcó de dferetes escearos (dferetes taaños de orgazacoes y dferetes coforacoes de eqpos). Actalete, la herraeta se ecetra e fase de platacó. Coo parte de esta fase, TEAMSOFT + ha sdo aplcada e la solcó de casos de preba. Esta tarea se realzó de cojto co especalstas de recrsos haos de la epresa DESOFT (epresa acoal ecargada de la foratzacó de la socedad cbaa). Los casos de preba se geeraro e fcó de dos escearos: Escearo : orgazacó forada por 60 trabajadores dode el eqpo de proyecto debe cbrr 6 roles. Escearo 2: orgazacó forada por 500 trabajadores dode el eqpo de proyecto debe cbrr 0 roles. Para cada escearo se geeró jego de datos qe clyó toda la foracó relacoada co la catdad de trabajadores establecda y la de los proyectos e ejeccó y cocldos. Las prebas realzadas e abos escearos pertero evalar el desepeño de la herraeta e orgazacoes edaas y grades, toado e ceta o de los crteros ás tlzados al clasfcar las orgazacoes, Hter (2004). Este crtero cosdera coo edaa a aqella orgazacó qe tee etre 5 y 250 epleados, y coo grade, a las qe posee ás de 250 epleados. E fcó de esta clasfcacó el segdo escearo pertó evalar el desepeño de la herraeta e orgazacoes co característcas slares a la epresa DESOFT y la Uversdad de Cecas Iforátcas (UCI), las cales ceta co aproxadaete la sa catdad de trabajadores vclados drectaete a la prodccó (500) s se toa e ceta: las depedecas terrtorales, e el caso de DESOFT, y cada a de las facltades, e el caso de la UCI. Las prebas realzadas pertero coprobar qe la herraeta cotrbye a qe el proceso de asgacó se tore ás objetvo y trasparete, e tato los decsores está e codcoes de evalar dferetes coforacoes de eqpos toado e ceta ayor úero de factores de a aera rápda y flexble. Adeás, la herraeta perte realzar cosltas qe apoya las decsoes qe debe toar los drectvos de recrsos haos e fcó de la capactacó, la evalacó y la proocó del persoal basado e el efoqe por copetecas. 5. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS La herraeta TEAMSOFT + ssteta odelo foral para la asgacó de persoal a eqpos de proyectos de software (MARHEPS), así coo algos de ss étodos y algortos de solcó. Este hecho añade valor ya qe garatza qe la herraeta cotrbya tato a la asgacó dvdal a los roles del proyecto coo a la foracó del eqpo coo todo y cotrbye a qe el proceso de asgacó, e geeral, se tore ás objetvo y trasparete, e tato toa e cosderacó ayor catdad de factores. El so de la herraeta e la solcó de los casos de preba perte coclr qe reslta flexble, qe posee a terfaz agable, y qe costtye streto útl para la gestó de recrsos haos basado e el efoqe por copetecas, e especal coo soporte al proceso de asgacó de persoal e orgazacoes de software edaas y grades. Debdo al alcace y los objetvos propestos e este trabajo o se ha profdzado e aspectos tales coo: La fase de dedccó del MARHEPS El valor qe toa los paráetros e cada o de los algortos de solcó pleetados Coo trabajos ftros se proyecta desarrollar a eva versó de la herraeta qe corpore otros étodos y algortos de solcó del odelo. RECEIVED OCTOBER 2008 REVISED JULY 2009 REFERENCIAS [] ACUÑA, S.T., N. JURISTO ad A. M. MORENO (2006): Ephaszg Ha Capabltes Software Developet. IEEE Software. 23, [2] ANDRÉ, M., M. G. BALDOQUÍN, S. T. ACUÑA, ad A. ROSETE (2008): A foralzed odel for the assget of ha resorces to software projects. XIV Cogreso Lato Ibero Aercao de Ivestgacó de Operacoes (CLAIO 2008), Eds. J. Aador, C. Paterta, J. Velázqez,. 5, Cartagea de Idas, Coloba. [3] BARRETO, A. S. (2003): Apoo à Decsão Gerecal a Alocação de Recrsos Haos e Projetos de Software. Tess de aestría. COPPE/Uversdade Federal do Ro de Jaero. [4] BELBIN, R. M. (2004): Maageet Teas: Why they Scceed or Fal. 2 d ed., Btterworth 68

9 Heea, Oxford. [5] BRIGGS, I., L. KIRBY ad K. D. MYERS (2004): Itrodccó al Type (MBTI):. Ua gía para eteder los resltados de s evalacó Myers-Brggs Type Idcador. Sexta ed. Cosltg Psychologsts Press, Calfora. [6] CURTIS, B., W. E. HEFLEY, AND S. A. MILLER (200): Capablty Matrty Model (P CMM): Verso 2.0. Techcal Report CMU/SEI-200-MM-0, Software Egeerg Isttte. [6] DE CARVALHO, L. R. (2003): Plaejaeto da alocação de recrsos haos e Abetes de desevolveto de software oretados à Orgazação. Tese para a obteção do gra de estre e cêcas e egehara de ssteas e coptação. COPPE/Uversdade Federal do Ro de Jaero. [7] DE MARCO, T. ad T. LISTER (999): Peopleware: Prodctves Projects ad Teas. Dorset Hose, New York. [8] HUMPHREY, W. S. (995): A Dscple for Software Egeerg. Addso-Wesley Loga, Bosto,. [9] HUMPHREY, W. S. (998): Maagg Techcal People: Iovato, Teawork ad the Software Process. Addso-Wesley Loga, Bosto. [0] JACOBSON, I., G. BOOCH AND J. RUMBAUGH (999): The Ufed Software Developet Process. Addso-Wesley Loga, Bosto. [] HUNTER, G.M. (2004): Iforato Systes & Sall Bsess: Research Isses. Joral of Global Iforato Maageet. 4, -5. [2] ISO (2003): ISO 0006:2003: Qalty aageet systes-gdeles for qalty aageet Projects. [3] MCDONALD, S. ad H. M. EDWARDS (2007): Who Shold Test Who?. Exag the se ad abse of persoalty tests software egeerg. Cocatos of the ACM. 50, [4] MONTONI, M. A., G. SANTOS, K. V. LIMA, A. R. ROCHA, G. H. TRAVASSOS, S. FIGUEIREDO, S. MAFRA, A. Albqerqe, P. MIAN (2005): Eterprse-Oreted Software Developet Evroets to Spport Software Prodcts ad Processes Qalty Iproveet. Lectre Notes Copter Scece, 3547, 2-6. [5] NGO-THE, A. ad G. RUHE. (2008): A Systeatc Approach for Solvg the Wcked Proble of Software Release Plag. Soft Coptg, 2, [6] PMI (2004): A Gde to the Project Maageet Body of Kowledge (PMBOK Gde).. Thrd ed. Project Maageet Isttte, Pesylvaa. [7] PRESSMAN, R. S. (2004): Software Egeerg: A Practtoer's Approach. McGraw-Hll Scece, New York. [8] RYAN, R. (2007): IT Project Maageet: Ifaos Falres, Classcs Mstakes, ad Best Practces. Ms Qarterly Exectve. 6, [9] URQUIZA, A. (2007): Aplcacó de odelos de copetecas a la gestó de ssteas de foracó. Revsta de Iovacó, Caldad e Igeería del Software, 3, [20] YANG, H. L. ad J. H. TANG (2004): Tea Strctre ad Tea Perforace IS Developet: A Socal Network Perspectve. Iforato & Maageet, 4,

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