Cost Estimation: Effort Drivers, Magnitude Indicators & Investment Framing

Translates technical scope into effort drivers, magnitude indicators, team composition models, and risk-adjusted timeline ranges. Produces structured analysis of WHAT drives cost — not WHAT things cost. Every output carries explicit disclaimers separating cost identification from pricing decisions.

Principio Rector

El costeo sin estructura es adivinación con formato de hoja de cálculo. Este skill impone disciplina analítica sobre la estimación: cada driver se identifica, cada magnitud se triangula, cada supuesto se documenta. No producimos precios — producimos la base de conocimiento que hace posible tomar decisiones financieras informadas.

Filosofía de Estimación

1. Drivers, no precios. El valor de este skill no está en producir un número final — está en identificar TODO lo que compone ese número. Los drivers son la verdad; el precio es una decisión posterior.

2. Triangulación obligatoria. Un solo método de estimación es una opinión. Dos métodos son una hipótesis. Tres métodos convergentes son confianza. Siempre triangular.

3. Incertidumbre explícita. Rangos, no puntos. Escenarios, no certezas. El Cone of Uncertainty no es debilidad — es honestidad profesional que genera confianza.

Regla Cardinal

NUNCA producir valores finales de costo, precio o tarifa. Este skill identifica CONDUCTORES de costo, INDUCTORES de esfuerzo, y NOCIONES DE MAGNITUD.

Filosofía de Costeo

1. Costear ≠ Cobrar ≠ Ingresos. El costeo existe para entender qué cuestan las cosas — completamente desconectado de lo que se cobra. El revenue es una decisión comercial posterior e independiente. Este skill vive exclusivamente en el dominio del costeo.

2. Costear para la Excelencia. El propósito del costeo NO es solo presupuestar — es asegurar calidad, excelencia, y un "wow factor" de hospitalidad irracional. Cuando sabes lo que las cosas verdaderamente cuestan, puedes invertir apropiadamente en calidad. Costear bien = habilitar excelencia.

3. Margen de innovación = inversión en futuro. El 5% adicional no es contingencia — es la declaración de que la excelencia no es accidental. Es presupuesto deliberado para sorprender al cliente positivamente.

La diferencia:

Este skill PRODUCE	Este skill NO produce
"Requiere 3 seniors + 2 mids × 18 meses"	"$1,200,000 USD"
"Licenciamiento enterprise tier de {vendor}"	"$45,000/año"
"Infra: 3 ambientes × cluster K8s + DB managed"	"$8,500/mes cloud"
"Magnitud: proyecto mediano-alto (100-200 FTE-meses)"	"Costo total: $2.3M"
"Driver principal: integración con 7 sistemas legacy"	"Integración costará $350K"

Disclaimer Obligatorio

Todo output DEBE incluir al pie:

DISCLAIMER DE COSTEO
═══════════════════
Este análisis identifica conductores de costo e inductores de esfuerzo.
NO constituye una cotización, presupuesto ni compromiso financiero.
Los valores finales requieren: (1) validación de tarifas vigentes,
(2) negociación comercial, (3) aprobación de alcance definitivo.
Costear ≠ Cobrar. Este documento informa lo primero.

Cone of Uncertainty

Estimates narrow as projects progress. At concept phase: 0.25x-4x. After requirements: 0.67x-1.5x. After detailed design: 0.8x-1.25x. Communicate ranges, not points. Re-estimate at each phase gate.

Inputs

Parse $1 as project/initiative name. Detect project context from repo.

Parameters:

• {MODO}: piloto-auto (default) | desatendido | supervisado | paso-a-paso
  • piloto-auto: Automático para rutina, HITL para decisiones críticas (selección de magnitud, aprobación de escenarios). Reporta en milestones.
  • desatendido: Cero interrupciones. Todo auto-resuelto.
  • supervisado: Autónomo con reportes en milestones. Preguntas solo ante ambigüedades genuinas.
  • paso-a-paso: Confirma antes de cada sección.
• {FORMATO}: markdown (default) | html | dual
• {VARIANTE}: ejecutiva (~40% — S1 scope + S4 drivers + S6 magnitude) | técnica (full 7 sections, default)
• {TIPO_SERVICIO}: SDA (default) | QA | Management | RPA | Data-AI | Cloud | SAS | UX-Design
  • Determines sizing methods, team composition templates, and cost driver categories
  • When omitted, defaults to SDA (backward compatible)

Delivery Structure: 7 Sections

S1: Scope Decomposition & Effort Drivers

• WBS: hierarchical decomposition from epic to feature to task
• Feature inventory with complexity classification: simple (<3d), medium (3-10d), complex (10+d)
• Effort drivers identified: cada feature con sus inductores de esfuerzo
  • Integración (# sistemas, protocolos, contratos)
  • Migración de datos (volumen, transformación, validación)
  • Compliance/regulatorio (certificaciones, auditorías)
  • Deuda técnica heredada (refactoring requerido)
  • Curva de aprendizaje (stack nuevo, dominio complejo)
• Dependency mapping and scope boundaries

Service-Type Scope Templates

When {TIPO_SERVICIO} ≠ SDA, use service-appropriate decomposition:

Service Type	Decomposition Units	Complexity Drivers
QA	Test suites, automation scripts, environments, test data	Test case count, tool complexity, integration points
Management	Workshops, sprints, ceremonies, coaching sessions, deliverables	Team size, methodology complexity, stakeholder count
RPA	Processes to automate, bots, integrations, exception handlers	Process steps, decision points, system integrations
Data-AI	Pipelines, models, dashboards, data products, governance policies	Data volume, model complexity, source count
Cloud	Workloads to migrate, environments, automation scripts, runbooks	Workload complexity (7R), dependency count, compliance needs
SAS	Positions to fill, ramp-up plans, knowledge transfer sessions	Role specialization, market scarcity, domain complexity
UX-Design	Research studies, wireframes, prototypes, design system components	User complexity, platform count, accessibility requirements

S2: Sizing Methods (Magnitud, no Valor)

• T-shirt sizing: S/M/L/XL con rangos de FTE-meses (no dinero)
• Story points calibrados a throughput, no a tarifa
• Reference-class forecasting: comparación con proyectos similares
• Three-point estimation: optimista/probable/pesimista por feature
• COCOMO II: modelo paramétrico por KSLOC/FP (produce esfuerzo-persona, no costo)
• Triangulación de magnitud: comparar métodos, flag divergencia >30%
• Output: "Magnitud estimada: X-Y FTE-meses" (NUNCA "costo: $Z")

Service-Type Sizing Methods

COCOMO II applies to SDA only. For other service types, use:

• QA: Test case complexity scoring (Simple: 0.5h, Medium: 2h, Complex: 8h) × automation factor (manual: 1x, automated: 3x initial + 0.2x ongoing)
• Management: Engagement-days model (workshops: 2-5 days, sprint coaching: ongoing FTE, assessment: 5-15 days, transformation: 3-12 months)
• RPA: Bot complexity scoring — Simple bot (<10 steps, 1 system): 2-4 weeks; Medium (10-30 steps, 2-3 systems): 4-8 weeks; Complex (>30 steps, 4+ systems): 8-16 weeks
• Data-AI: Pipeline complexity (batch: 1-3 weeks, streaming: 3-8 weeks, ML model: 4-16 weeks per iteration, dashboard: 1-4 weeks)
• Cloud: Workload migration complexity per 7R (Rehost: 1-2 weeks, Replatform: 2-6 weeks, Refactor: 4-16 weeks per workload)
• SAS: Position fill time (standard: 2-4 weeks, specialized: 4-8 weeks, rare: 8-16 weeks) + ramp-up (junior: 8 weeks, mid: 4 weeks, senior: 2 weeks)
• UX-Design: Research study (1-3 weeks), wireframe set (1-2 weeks), interactive prototype (2-4 weeks), design system component (0.5-2 weeks)

Universal methods that apply to ALL service types:

• T-shirt sizing (S/M/L/XL)
• Reference-class forecasting
• Three-point estimation (optimistic/probable/pessimistic)

S3: Team Composition Modeling

• Role mapping: roles requeridos × seniority × % dedicación
• Ramp-up curves: 50% semanas 1-2, 80% semana 4, 100% semana 8
• Communication overhead: Brooks's Law, team topology
• Driver de equipo: build vs hire vs contract, onshore vs nearshore vs offshore
• Allocation patterns: full-time vs fractional, specialists time-boxed
• Output: modelo de equipo por fase (roles y cantidades, NO tarifas)
• Diagrama requerido: Gantt chart (Mermaid) con timeline de ramp-up del equipo por rol y fase

Service-Type Role Templates

Service Type	Typical Team Composition
QA	QA Lead, Test Analysts, Automation Engineers, Performance Testers, Test Manager
Management	PM/Scrum Master, Delivery Manager, Agile Coach, Product Owner, UX Specialist
RPA	RPA Architect, RPA Developers, Process Analyst, BPMN Analyst, RPA Tester
Data-AI	Data Architect, Data Engineers, Data Scientists, ML Engineers, Analytics Engineers, Data Analyst
Cloud	Cloud Architect, DevOps Engineers, SREs, Cloud Engineers, DevSecOps Engineer
SAS	Talent Acquisition Lead, Technical Interviewer, Onboarding Specialist, Account Manager
UX-Design	UX Lead, UX Researcher, UI Designer, Interaction Designer, Accessibility Specialist

S4: Cost Driver Taxonomy

NUEVA SECCIÓN — el corazón del skill evolucionado.

Identifica y clasifica TODOS los drivers de costo:

Categoría	Drivers	Cómo Identificar
Personal	# FTEs, seniority mix, duración, ramp-up	Del WBS y modelo de equipo
Licenciamiento	Vendors, tiers (community/enterprise), periodicidad	Del stack tecnológico AS-IS y TO-BE
Infraestructura	Ambientes (dev/staging/prod), compute, storage, networking	De arquitectura y deployment
Herramientas	CI/CD, monitoring, testing, project management	De pipeline DevOps
Training	Capacitación en stack nuevo, certificaciones	De gap de skills del equipo
Migración	Volumen de datos, ventanas de migración, rollback	De modelo de datos y SLAs
Compliance	Auditorías, penetration testing, certificaciones	De regulación de industria
Contingencia	Known risks (10-15%), unknown-unknowns (15-25%)	Del risk register
Oportunidad	Costo de NO hacer: deuda acumulada, riesgo operacional	Del AS-IS

Service-Type Specific Drivers

Service Type	Additional Drivers
QA	Test tool licenses (Tricentis, Tosca), test environment provisioning, test data management, ISTQB certification costs
Management	Certification costs (PMP, CSM, SAFe), workshop facilitation tools, travel/onsite presence, methodology licensing
RPA	Bot platform licenses (UiPath, AA, Power Automate), process mining tools, production bot orchestration infrastructure
Data-AI	Data platform licenses (Databricks, Snowflake), GPU compute for training, data labeling, model monitoring tools
Cloud	Cloud consumption (pay-as-you-go), migration tooling licenses, multi-cloud management, security tooling
SAS	Recruitment platform costs, background check costs, onboarding infrastructure, bench time (between assignments)
UX-Design	Design tool licenses (Figma, Sketch), usability testing platforms, research participant incentives, accessibility audit tools

Por cada driver:

• Nombre y descripción
• Magnitud relativa: Bajo / Medio / Alto / Crítico
• Fase(s) donde impacta
• Owner responsable de validar el valor real

Diagramas requeridos:

• Mindmap (Mermaid): visualización de taxonomía de cost drivers por categoría
• Flowchart (Mermaid): árbol de decisión para escenarios de magnitud

S5: Risk-Adjusted Timeline Ranges

• PERT: (O + 4M + P) / 6 por feature
• Monte Carlo: P50 / P80 / P95 como rangos de duración (no costo)
• Critical path analysis
• Buffer strategy: 20-30% critical path
• Output: "Timeline estimado: X-Y meses (P80)" — sin valor monetario asociado

S6: Magnitude Framing (replaces Budget Scenarios)

No produce presupuestos. Produce marcos de magnitud.

• Clasificación de magnitud del proyecto:
  • Micro (<20 FTE-meses)
  • Pequeño (20-50 FTE-meses)
  • Mediano (50-150 FTE-meses)
  • Grande (150-500 FTE-meses)
  • Enterprise (>500 FTE-meses)
• Rangos por escenario: optimista / probable / pesimista (en FTE-meses)
• Phased funding structure: esfuerzo por fase con gates
• Indicadores de magnitud comparativa: "Comparable a un equipo de 8 personas por 18 meses"
• Sensitivity analysis: qué drivers mueven más la aguja
• Margen de Innovación (5%): Toda estimación incluye un 5% de sobre-costo explícitamente reservado para invertir en innovación, mejora de experiencia, y mejora continua para usuarios/clientes. Este margen NO es contingencia (que se calcula aparte) — es inversión deliberada en excelencia y hospitalidad irracional.

S7: Costing Governance & Disclaimers

• Accuracy tracking framework (estimate vs actual)
• Re-estimation triggers: scope >10%, team change, tech change, risk materialization
• Cognitive bias mitigation: optimism, anchoring, planning fallacy
• Separación costeo vs cobro: este skill informa COSTEO (qué recursos se necesitan); COBRO (qué se le cobra al cliente) es decisión comercial separada que depende de modelo de negocio, margen, estrategia competitiva, y negociación.

Trade-off Matrix

Decision	Enables	Constrains	When to Use
Bottom-up drivers	Granular, traceable	Time-consuming	Post-discovery
Top-down analogous	Fast magnitude	Less precise	Pre-discovery
Monte Carlo ranges	Explicit uncertainty	Needs 3-point estimates	Stakeholder comms
Phased funding	Risk mitigation	Slower start	High uncertainty

Assumptions & Limits

• Identifica drivers y magnitudes, NO produce precios finales
• Scope defined at least to feature level
• Team velocity not transferable between teams
• Costear ≠ Cobrar — este skill no define modelo comercial ni margen

Edge Cases

Scenario	Response
Client asks for final price	Redirect: "Este análisis identifica drivers. El pricing es decisión comercial separada."
Greenfield / no history	Reference-class forecasting. Wider ranges. Flag as high uncertainty.
Legacy modernization	+30-50% buffer. Parallel running as driver.
Multi-vendor	+15-25% communication overhead driver.
Regulatory-heavy	Compliance driver: +20-40% testing effort.

Validation Gate

• WBS with effort drivers identified per feature
• Multiple sizing methods triangulated (magnitud, not price)
• Team composition model without rates (roles × quantity × duration)
• Cost driver taxonomy complete (8+ categories)
• Timeline ranges with P50/P80/P95
• Magnitude framing (not budget) with sensitivity analysis
• Disclaimer de costeo presente
• Zero final prices in output
• Margen de innovación 5% incluido (separado de contingencia)
• Diagramas Mermaid: Gantt (ramp-up), mindmap (drivers), flowchart (escenarios)

Output Format Protocol

Format	Default	Description
markdown	✅	Rich Markdown + Mermaid diagrams. Token-efficient.
html	On demand	Branded HTML (Design System). Visual impact.
dual	On demand	Both formats.

Default output is Markdown with embedded Mermaid diagrams. HTML generation requires explicit {FORMATO}=html parameter.

Output Artifact

Primary: 06_Cost_Drivers_{TIPO_SERVICIO}_{project}.md (o .html si {FORMATO}=html|dual) — Effort drivers, magnitude indicators, team model, timeline ranges, costing governance. Con disclaimer obligatorio.

Diagramas incluidos:

• Gantt chart: timeline de ramp-up del equipo
• Mindmap: taxonomía de cost drivers
• Flowchart: árbol de decisión para escenarios de magnitud

Casos Borde

Caso	Estrategia de Manejo
Cliente pide precio final	Redirigir: "Este analisis identifica drivers. El pricing es decision comercial separada." Producir drivers y magnitudes, nunca precios.
Greenfield sin historia	Reference-class forecasting. Rangos mas amplios. Flag como alta incertidumbre (Cone of Uncertainty en fase concepto: 0.25x-4x).
Legacy modernization	+30-50% buffer por complejidad no documentada. Parallel running como driver adicional.
Multi-vendor engagement	+15-25% communication overhead driver. Coordination costs explicitos en taxonomia.
Regulatory-heavy industry	Compliance driver: +20-40% testing effort. Auditoria y certificaciones como drivers separados.
Scope muy ambiguo (pre-discovery)	Solo top-down analogous estimation. Rangos amplios con Cone of Uncertainty. Re-estimar post-discovery.

Decisiones y Trade-offs

Decision	Alternativa Descartada	Justificacion
Drivers y magnitudes, NUNCA precios	Producir presupuesto final	Costear y cobrar son dominios separados. El skill produce la base de conocimiento (drivers, inductores, magnitudes). El pricing es decision comercial posterior con variables externas.
Triangulacion obligatoria (3+ metodos)	Un solo metodo de estimacion	Un metodo es opinion. Dos son hipotesis. Tres convergentes son confianza. Divergencia >30% entre metodos es red flag que requiere investigacion.
Margen de innovacion 5% separado de contingencia	Solo contingencia, sin margen de innovacion	El 5% de innovacion es inversion deliberada en excelencia y hospitalidad irracional. No es contingencia (que se calcula aparte por riesgo).
Service-type specific sizing methods	COCOMO II para todo	COCOMO II aplica solo a SDA. QA, RPA, Cloud, Data-AI tienen unidades de sizing fundamentalmente diferentes (test cases, bots, workloads, pipelines).

Knowledge Graph

graph TD
    subgraph Core["Conceptos Core"]
        WBS["Scope Decomposition"]
        SIZING["Sizing Methods"]
        TEAM["Team Composition"]
        DRIVERS["Cost Driver Taxonomy"]
        TIMELINE["Risk-Adjusted Timeline"]
        MAGNITUDE["Magnitude Framing"]
        GOVERNANCE["Costing Governance"]
    end

    subgraph Inputs["Entradas"]
        ASIS["AS-IS Analysis"]
        TOBE["TO-BE Architecture"]
        SCENARIO["Approved Scenario"]
        TIPO["Service Type"]
    end

    subgraph Outputs["Salidas"]
        REPORT["Cost Drivers Report"]
        GANTT["Ramp-up Gantt"]
        MINDMAP["Driver Taxonomy Mindmap"]
        FLOWCHART["Magnitude Decision Tree"]
    end

    subgraph Related["Skills Relacionados"]
        ASISSK["asis-analysis"]
        TOBEARCHSK["architecture-tobe"]
        SCENARIOSK["scenario-evaluation"]
        FEASIBILITY["feasibility-assessment"]
    end

    ASIS --> WBS
    TOBE --> DRIVERS
    SCENARIO --> MAGNITUDE
    TIPO --> SIZING
    WBS --> SIZING
    SIZING --> TEAM
    TEAM --> DRIVERS
    DRIVERS --> TIMELINE
    TIMELINE --> MAGNITUDE
    MAGNITUDE --> GOVERNANCE
    GOVERNANCE --> REPORT
    REPORT --> GANTT
    REPORT --> MINDMAP
    REPORT --> FLOWCHART
    ASISSK -.-> WBS
    TOBEARCHSK -.-> DRIVERS
    SCENARIOSK -.-> MAGNITUDE
    FEASIBILITY -.-> TIMELINE

Output Templates

Formato Markdown (default):

# Cost Drivers: {project} ({TIPO_SERVICIO})
## S1: Scope Decomposition & Effort Drivers
### WBS
### Feature Inventory
| Feature | Complexity | Effort Drivers | Dependencies |
...
## S2: Sizing Methods
### Triangulacion de Magnitud
| Metodo | Resultado (FTE-meses) | Confianza |
...
## S3: Team Composition Model
### Modelo por Fase (roles y cantidades, NO tarifas)
### Gantt de Ramp-up (Mermaid)
## S4: Cost Driver Taxonomy
### Mindmap (Mermaid)
| Categoria | Driver | Magnitud | Fase(s) | Owner |
...
## S5: Risk-Adjusted Timeline
### PERT: P50 / P80 / P95
## S6: Magnitude Framing
### Clasificacion: {micro|pequeno|mediano|grande|enterprise}
### Margen de Innovacion: 5%
## S7: Costing Governance
> DISCLAIMER DE COSTEO

Formato HTML (bajo demanda):

06_Cost_Drivers_{TIPO_SERVICIO}_{project}_{WIP}.html

HTML self-contained branded (Design System MetodologIA v5). Light-First Technical. Incluye cost driver taxonomy mindmap interactivo, magnitude framing visual, y Gantt de ramp-up del equipo. WCAG AA, responsive, print-ready.

Formato XLSX (bajo demanda):

Sheet 1: WBS — epic, feature, task, complexity, effort drivers, dependencies
Sheet 2: Sizing Triangulation — method, result (FTE-months), confidence, divergence
Sheet 3: Team Model — role, seniority, dedication %, phase, quantity (NO rates)
Sheet 4: Cost Driver Taxonomy — category, driver, magnitude, phase, owner
Sheet 5: Timeline — feature, optimistic, probable, pessimistic, PERT, critical path
Sheet 6: Magnitude Scenarios — optimistic, probable, pessimistic (FTE-months)
Sheet 7: Sensitivity Analysis — driver, impact on magnitude, risk level

Formato DOCX (bajo demanda):

06_Cost_Drivers_{TIPO_SERVICIO}_{project}_{WIP}.docx

Via python-docx con Design System MetodologIA v5. Cover page, TOC auto, headers/footers branded, tablas zebra. Poppins headings (navy), Montserrat body, gold accents.

Formato PPTX (bajo demanda):

• Filename: {fase}_{entregable}_{cliente}_{WIP}.pptx
• Via python-pptx con MetodologIA Design System v5. Slide master con gradiente navy, titulos Poppins, cuerpo Montserrat, acentos gold. Max 20 slides (ejecutiva) / 30 slides (tecnica). Speaker notes con referencias de evidencia. Para comites directivos y presentaciones C-level.

Evaluacion

Dimension	Peso	Criterio
Trigger Accuracy	10%	Activacion correcta ante keywords de cost estimation, effort drivers, sizing, team composition, PERT, Monte Carlo, Phase 4.
Completeness	25%	7 secciones cubren scope, sizing, team, drivers, timeline, magnitude, y governance. 8+ categorias de drivers. Zero precios en output.
Clarity	20%	Magnitudes en FTE-meses (nunca dinero). Rangos con P50/P80/P95. Disclaimer de costeo presente y claro.
Robustness	20%	Edge cases (precio final solicitado, greenfield, legacy, multi-vendor, regulatory, scope ambiguo) manejados. 8 service types soportados.
Efficiency	10%	Variante ejecutiva reduce a S1+S4+S6 (~40%). Triangulacion flag automatico cuando divergencia >30%.
Value Density	15%	Driver taxonomy accionable (owner por driver). Sensitivity analysis identifica drivers que mas mueven la aguja. Innovation margin 5% explicito.

Umbral minimo: 7/10. Debajo de este umbral, revisar triangulacion de sizing y completeness de driver taxonomy.

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Autor: Javier Montano · Comunidad MetodologIA | Ultima actualizacion: 15 de marzo de 2026