O Fascínio (e o Perigo) das Métricas Simples

Na entrega de software, estamos constantemente tentando simplificar o complexo. Queremos medir a qualidade com uma única pontuação. Queremos avaliar a produtividade da equipe por meio de um painel. Queremos acompanhar o desempenho da entrega contando quantos tickets foram fechados, com que frequência implantamos ou quantos bugs permanecem.

É compreensível. A simplicidade é atraente, especialmente para os tomadores de decisão. Um número único promete clareza. Torna mais fácil priorizar, justificar e sentir-se no controle.

Mas, em nossa experiência — tendo trabalhado com dezenas de equipes em diferentes setores — essa mentalidade frequentemente tem o efeito contrário. Problemas surgem quando a métrica em uso é estreita demais. Ela reflete parte do sistema, mas não o todo. E é aí onde os esforços de melhoria se desviam. As equipes perseguem as métricas erradas, otimizam para melhorias locais ou embarcam em grandes reescritas de software com base na intuição, em vez de evidências.

Antes que possamos melhorar qualquer coisa, precisamos enquadrar o problema de forma diferente.

Por que Qualidade e Produtividade Não Podem Ser Medidas em Isolamento?

Vamos começar com a qualidade de software.

Não existe uma métrica única que a defina. Você pode medir a complexidade ciclomática, duplicação de código, contagem de bugs e outros indicadores válidos, mas eles contam apenas parte da história. A qualidade de software é um composto de muitas preocupações, incluindo manutenção, correção, desempenho, escalabilidade, segurança, testabilidade, arquitetura e outras.

Já vimos sistemas com código limpo e legível que ainda assim são difíceis de evoluir. Por quê? Porque a arquitetura é frágil. A lógica de domínio está fragmentada. O pipeline de implantação é instável. Embora a qualidade em nível de código possa ser alta, a complexidade em nível de sistema pode introduzir fricções em lugares inesperados. O oposto também é verdadeiro. Algumas empresas investem pesadamente na criação de uma boa arquitetura e na utilização de tecnologia moderna. Ainda assim, a complexidade do código, as práticas inadequadas de codificação e a falta de automação de testes tornam o sistema difícil de manter e testar, fazendo com que muitos bugs entrem em produção.

O mesmo vale para a produtividade. Em teoria, trata-se de entregar resultados valiosos com eficiência. Mas, na prática, trata-se principalmente de percepção. Se os stakeholders sentem que a entrega está lenta — mesmo que dezenas de histórias de usuário tenham sido concluídas — a equipe é percebida como improdutiva. A percepção de produtividade dos stakeholders é moldada pelo alinhamento com a equipe de desenvolvimento, feedback contínuo, bom gerenciamento de expectativas e baixa (ou nenhuma) ocorrência de surpresas desagradáveis.

Para tornar as coisas mais complexas, qualidade e produtividade interagem — mas nem sempre de maneiras óbvias. Qualidade ruim pode não desacelerar uma equipe hoje, mas introduz fricções que se acumulam ao longo do tempo, dificultando gradualmente o progresso. Por outro lado, código de alta qualidade por si só não ajudará uma equipe a ser mais produtiva quando o problema estiver relacionado a requisitos vagos, mudanças constantes de direção (ou direcionamento equivocado) ou paralisia de decisão. Algumas equipes de desenvolvimento são bastante eficientes na construção da coisa errada.

É por isso que a medição significativa — seja para melhoria interna ou para relatórios executivos — deve estar fundamentada em uma visão estruturada e multidimensional. Quando as métricas são agrupadas criteriosamente e interpretadas em contexto, elas podem ser muito mais úteis para melhorar efetivamente a qualidade e a produtividade. Elas podem contar uma história mais completa. Mas quando isoladas ou simplificadamente reduzidas a uma média e um número único, elas podem induzir ao erro.

Em última análise, a qualidade do software é um facilitador da produtividade na entrega. A qualidade do software (ou a falta dela) impacta diretamente a produtividade, mas isso não é o único fator que a impacta. Precisamos ampliar nossa compreensão do que é qualidade de software. Precisamos pensar na qualidade de toda a linha de produção, não apenas na qualidade do código. Só assim podemos entender o que está impactando a produtividade e onde devemos nos concentrar para melhorá-la.

Apresentando o Conceito de Desempenho Holístico de Engenharia

Quando as empresas nos procuram para melhorar a qualidade do software ou a produtividade — e muitas vezes ambos — o primeiro desafio é enquadrar o problema corretamente.

Muitos esforços de melhoria falham porque se concentram na coisa ou nos dados errados. Quantas vezes já vimos muito tempo e esforço investidos em treinamento técnico e ágil, refatorando áreas de baixo impacto do código, reestruturando ou reescrevendo módulos que não estão no caminho crítico nem causam problemas significativos, tudo isso feito sem dados concretos ou maneiras de mensurar a melhoria? O resultado costuma ser o mesmo: muito tempo e esforço investidos em melhorias, mas com impacto insignificante na produtividade, na estabilidade do produto ou na satisfação do cliente.

Em nossa experiência, a produtividade sustentável vem de algo mais profundo: a estrutura e a saúde do sistema de engenharia como um todo. É por isso que aprendemos a observar o desempenho de engenharia não por meio de métricas isoladas ou listas de verificação de maturidade, mas como um sistema de forças interdependentes.

Para apoiar esse pensamento, desenvolvemos um modelo que estamos chamando de Desempenho Holístico de Engenharia. Não é um framework rígido e não se trata de pontuar equipes. Ele nos oferece — e aos nossos clientes — uma linguagem comum para entender o que está travando as equipes, onde a qualidade está se degradando silenciosamente e onde as melhorias terão o impacto mais significativo.

O modelo é estruturado em torno de oito pilares interdependentes. Cada um representa uma perspectiva diferente por meio da qual a qualidade do software e a produtividade se manifestam, e cada um desempenha um papel único na forma como as equipes entregam valor de maneira eficaz.

1. Qualidade e Manutenibilidade do Código

“O código está ajudando estruturalmente — ou atrapalhando — as equipes a entregarem com segurança e rapidez?”

É aqui que muitas equipes instintivamente focam — e com razão. Em nossa experiência, a lentidão na entrega que muitas vezes é atribuída ao processo tem, na verdade, origem no próprio código.

Trabalhamos com equipes que seguem à risca todos os rituais Ágeis — dailies, sprints, retrospectivas — mas ainda assim enfrentam dificuldades para entregar, tropeçando em lógicas fortemente acopladas, complexidade excessiva ou limites de módulo instáveis. Mesmo quando ferramentas de análise estática como o SonarQube estão em uso, as equipes frequentemente não têm clareza sobre como priorizar ou resolver os problemas de forma significativa.

Principais alavancas de produtividade:

• Código limpo e modular → onboarding mais rápido e mudanças mais seguras
• Localidade das mudanças → menor raio de impacto, menos regressões
• Redução da complexidade cognitiva → menor carga mental, menos erros
• APIs e contratos estáveis → integrações mais previsíveis
• Higiene de segurança → menos interrupções por vulnerabilidades
• Padrões de código e análise estática → maior familiaridade e manutenibilidade

2. Distribuição de Conhecimento e Capacidade

“O conhecimento crítico está amplamente distribuído ou concentrado em poucas pessoas?”

Algumas equipes parecem improdutivas não por más práticas ou falta de esforço, mas porque apenas algumas pessoas realmente entendem o sistema. O progresso desacelera quando os demais estão constantemente bloqueados, inseguros ou questionando decisões.

Gargalos de conhecimento estão entre as restrições mais invisíveis e prejudiciais que encontramos. Sem um investimento ativo em compartilhamento de conhecimento e onboarding, as organizações se tornam frágeis e o progresso se torna difícil de paralelizar e escalar.

Principais alavancas de produtividade:

• Conhecimento distribuído → aumento da paralelização de trabalho e vazão.
• Baixo bus factor → protege a continuidade e reduz riscos de queda de produtividade
• Familiaridade compartilhada com o código → colaboração mais fluida, menos dependências
• Forte expertise no domínio → contribuições valorosas e menos microgerenciamento
• Onboarding proativo → rapida integração e produtividade de novas contratações

3.  Automação e Ferramentas

“Quão automatizado, confiável e consistente é o pipeline de entrega?”

Muitas organizações afirmam ter CI/CD, mas embaixo da superfície, os pipelines contam uma história diferente. Os testes são instáveis, os builds quebram sem aviso, os releases exigem plantões de fim de semana, e os ambientes se desalinham com o tempo.

Automação não é apenas sobre ferramentas. É sobre confiabilidade, repetibilidade e confiança. Em nosso trabalho, vimos que a maturidade da automação — e não apenas a presença de ferramentas — é um multiplicador essencial da velocidade e estabilidade da entrega.

Principais alavancas de produtividade:

• Automação de build → feedback rápido e ciclos mais rápidos
• Automação de testes → releases mais seguros, detecção precoce de defeitos
• Automação de deploy → releases com menos risco, menos erros humanos
• Automação de ambientes → menos atrasos, depuração mais fácil
• CI/CD maduro → entrega consistente, menos troca de contexto
• Quality gates → checagens precoces de defeitos e manutenibilidade
• Automação de dependências → menos risco por pacotes desatualizados ou vulneráveis

4.  Escalabilidade da Entrega e Aptidão Arquitetural

“O sistema e as equipes conseguem escalar de forma segura e eficaz à medida que o negócio cresce?”

Arquitetura é um dos fatores mais mal compreendidos no desempenho da entrega. Trabalhamos com empresas que utilizam paradigmas modernos — incluindo microsserviços, containers, serverless e plataformas cloud-native — e ainda assim enfrentam gargalos na entrega, esforços duplicados ou integrações caóticas.
Escalabilidade da entrega não diz respeito apenas ao design do sistema — trata-se de como a arquitetura permite ou restringe a autonomia das equipes, o trabalho em paralelo e a evolução segura.

Principais alavancas de produtividade:

• Modularidade centrada no domínio → permite autonomia da equipe e trabalho em paralelo
• Propriedade clara dos dados → isola mudanças e reduz regressões
• Escalabilidade arquitetural → apoia o crescimento do volume de negocio sem gerar caos
• Aptidão da stack tecnológica → necessideades de negócio existentes e futuras apoiadas pela tecnologia
• Plataforma de entrega cloud-native → provisionamento simplificado e deploys mais seguros

5. Eficiência na Entrega de Software

“Quão eficientemente o trabalho flui pelo pipeline depois que o desenvolvimento começa?”

Muitas equipes têm uma grande carga de trabalho, mas ainda assim têm dificuldades para fazer releases com regularidade. PRs ficam parados. Builds falham. Releases são adiados ou feitos às pressas. Em nossa visão, eficiência de entrega não diz respeito a rituais — trata-se de fluxo.

O trabalho deve se mover pelo sistema com o mínimo de fricção e com feedback claro. Quando isso não acontece, a qualidade cai, o moral da equipe sofre e a cadência de iteração desacelera.

Principais alavancas de produtividade:

• Ciclos curtos de codificação → feedback mais rápido, menor acúmulo de trabalho
• Revisões de PR eficientes → menos trabalho parado, menos gargalos
• Builds confiáveis → mais confiança e menos desperdício
• Presença de testes automatizados → rede de segurança para mudanças frequentes
• Feedback rápido de testes/builds → ciclos de iteração mais suaves
• Deploys frequentes → feedback de negócio mais rápido e menos ansiedade nos releases

6.  Alinhamento com Resultados e Governança da Entrega

“O trabalho está sendo priorizado, fatiado e gerenciado para alcançar resultados reais de negócio?”

Alguns dos atrasos mais caros na entrega ocorrem dentro do backlog, antes mesmo da primeira linha de código ser escrita. Histórias vagas, prioridades instáveis, trade-offs pouco claros e expansão de escopo sem controle criam uma fricção silenciosa.

Excelência na entrega exige não apenas boa execução, mas também um bom enquadramento do objetivo a ser atingido, divisão e alocação de trabalho bem planejada e boas tomadas de decisão na etapa anterior.

Principais alavancas de produtividade:

• Estratégia de produto bem definida → senso de propósito, melhor foco, menos desperdício
• Itens de trabalho pequenos e claros → progresso e feedback mais rápidos, menos retrabalho
• Prioridades estáveis → maior foco, menos troca de contexto
• Trade-offs transparentes → melhor colaboração entre funções e tomadas de decisão
• Roadmap do produto → alinha expectativas e melhora o planejamento de capacidade
• Gerenciamento de backlog holístico → evita entregas focadas apenas em features em detrimento da sustentabilidade

7. Saúde e Moral da Equipe

“As equipes estão saudáveis, motivadas e preparadas para uma entrega sustentável?”

O desempenho de entrega não é apenas técnico — é humano. Trabalhamos com equipes tecnicamente capazes cujo resultado entrou em colapso devido ao esgotamento, à rotatividade ou à liderança disfuncional.

Quando os engenheiros estão sobrecarregados, desengajados ou inseguros sobre seu valor, nenhum processo resolverá o problema. Mas quando são apoiados e capacitados, o progresso acelera.

Principais alavancas de produtividade:

• Alta satisfação → engajamento e criatividade mais fortes, entrega mais rápida
• Carga cognitiva equilibrada → decisões mais claras, menos erros
• Baixa rotatividade → preserva o conhecimento, continuidade e velocidade estáveis
• Equipes capacitadas → maior senso de propriedade, decisões mais rápidas, menos coordenação

8.  Produtividade de Entrega Habilitada por IA

“Você está aproveitando a IA para melhorar a velocidade e a confiança na entrega?”

O avanço da IA generativa está remodelando a forma como as equipes programam, planejam e solucionam problemas. Mas a pressão para “adotar IA” muitas vezes leva a erros — decisões prematuras sobre ferramentas, integrações superficiais ou pânico de governança.

A chave não é apenas a adoção — é alinhamento, experimentação e resultados mensuráveis.

Principais alavancas de produtividade:

• IA assistindo na programação → acelera a entrega, a pesquisa e a prototipagem
• IA refinando backlogs → escopo mais claro, melhor refinamento
• IA conduzindo suporte a incidentes → diagnóstico e recuperação mais rápidos
• Estimativa com IA → melhor previsão, planejamento mais fluido
• Documentação com IA → redução de lacunas, integração mais fácil
• Governança responsável de IA → permitindo inovação com salvaguardas

Conclusão – Medindo o que Importa, de Forma Holística

Qualidade e produtividade não são opostos. E certamente não são números isolados. São propriedades emergentes — resultados de forças complexas e interdependentes que atravessam código, sistemas, pessoas e processos.

O modelo que compartilhamos aqui — Desempenho de Engenharia Holístico — é a nossa forma de tornar essas forças visíveis. Não se trata de simplificar o julgamento. Trata-se de fornecer uma maneira estruturada de fazer melhores perguntas e descobrir o que realmente está moldando seus resultados de entrega.

Os oito pilares deste modelo não existem isoladamente. Como em qualquer sistema saudável, eles se reforçam e se restringem mutuamente. O progresso em uma área frequentemente exige consciência de outra. É por isso que não esperamos que as equipes se destaquem em todos os pilares ao mesmo tempo — nem que tentem.

Em vez disso, a ideia é fornecer um mapa. Uma forma de revelar restrições ocultas, identificar pontos de alavancagem e orientar melhorias onde elas terão mais impacto. Também ajuda as equipes a evitar focar demais em uma área enquanto negligenciam outras que podem estar silenciosamente corroendo o desempenho de entrega.

Este modelo continuará a evoluir. À medida que as práticas de entrega amadurecem, as ferramentas avançam e nossa compreensão se aprofunda, também evoluirá nossa visão do que molda grandes equipes de engenharia. Mas, mesmo agora, ele já nos ajudou — e a nossos clientes — a ter conversas mais fundamentadas e baseadas em evidências sobre qualidade, produtividade e o que realmente significa ter um bom processo de desenvolvimento de software.