Startups que querem crescer com um produto técnico de qualidade precisam entender um ponto essencial: o ciclo de vida do desenvolvimento de software vai muito além de escrever código. É sobre gerenciar uma jornada completa, da ideia ao suporte pós-lançamento, com decisões técnicas que impactam diretamente o negócio.
Mesmo com equipes enxutas e prazos apertados, seguir uma estrutura mínima do ciclo de vida do desenvolvimento (SDLC) ajuda a evitar retrabalho, bugs em produção, gargalos de comunicação e dívidas técnicas que paralisam o time no médio prazo.
Os maiores problemas do SDLC em startups
Startups operam em modo de sobrevivência. Isso gera atalhos. Os mais comuns:
- Falta de processos mínimos: deploy sem CI/CD, QA manual, zero padronização.
- Pressa sem revisão: código vai direto pra main porque “o cliente precisa amanhã”.
- Dívida técnica acumulada: refatoração sempre adiada porque “não dá tempo agora”.
- Onboarding quebrado: novos devs levam semanas pra entender o sistema e o time finge que isso é normal.
- Poucos engenheiros fazendo tudo: sem QA, sem DevOps, sem arquiteto. Todo mundo codando e apagando incêndio.
Esses problemas somados atrasam mais do que ajudam. A cada sprint, o time perde eficiência. A boa notícia é que dá pra melhorar cada etapa, com práticas simples e, hoje, com apoio de IA.
Com esses desafios em mente, vamos falar sobre as fases do ciclo de vida do desenvolvimento de software e como abordá-las de forma mais estratégica.
Fase 1: Planejamento
Tudo começa com um plano. A fase de planejamento é o alicerce sobre o qual todo o projeto será construído. Aqui a equipe define o escopo, os objetivos, os requisitos iniciais e os recursos necessários. Também é o momento de identificar partes interessadas, orçamentos e prazos.
Mais importante: é a hora de identificar riscos. Times que ignoram essa etapa geralmente acabam enfrentando imprevistos que poderiam ser evitados com um pouco mais de alinhamento.
Fase 2: Análise de Requisitos
Nessa fase, o time foca em entender o que realmente precisa ser construído. O objetivo é capturar as necessidades do usuário final e transformá-las em requisitos funcionais e técnicos claros.
Em startups, é comum pular essa fase para acelerar a entrega. O problema é que isso volta como retrabalho. Uma prática simples é usar user stories curtas e validadas com clientes reais antes de escrever qualquer código. Documentar requisitos de forma leve (ex: Notion, markdown no repositório) já é o suficiente para alinhar todo o time.
Fase 3: Projeto
Com os requisitos definidos, é hora de planejar a arquitetura. Isso inclui:
- Estrutura de pastas e componentes
- Modelagem de dados
- Escolha de tecnologias e frameworks
- Design da experiência do usuário (UI/UX)
Não precisa criar documentos extensos. Mas definir os limites de cada módulo e padronizar fluxos evita retrabalho e torna o sistema mais fácil de escalar. Revisões técnicas rápidas (mesmo que só entre 2 devs) já ajudam a manter a arquitetura sob controle.
Fase 4: Implementação
Aqui o projeto sai do papel. Desenvolvedores transformam requisitos e projetos em código. É essencial manter um bom controle de versão, fazer commits pequenos e garantir que cada parte desenvolvida esteja alinhada com o restante da aplicação.
Durante essa fase, testes unitários devem ser incluídos desde o início. Também é o momento em que o processo de code review começa a impactar diretamente o ritmo e a qualidade da entrega. Vale um olhar mais atento.
Nessa etapa o code review pode se tornar um gargalo.
O code review é uma etapa importante no ciclo de desenvolvimento, mas, quando mal estruturado, pode comprometer a eficiência do time. Em muitas startups, ele acaba sendo adiado ou feito de forma superficial, o que gera impactos diretos nas fases seguintes.
Durante a implementação, por exemplo, é comum que pull requests fiquem aguardando aprovação por muito tempo ou sejam aprovados sem a devida análise. Esse tipo de atraso afeta o ritmo das entregas e pode permitir que problemas passem despercebidos.
Na prática, isso pode levar à entrada de código com padrões inconsistentes, baixa legibilidade ou com falhas que só serão detectadas nos testes ou mesmo em produção. Além disso, a ausência de revisão adequada dificulta a manutenção futura do sistema.
Se a equipe ainda não tem um processo estruturado, vale começar pelo básico: boas práticas de code review ajudam a garantir que o processo seja eficiente, objetivo e de fato agregue valor técnico. Ter um checklist de revisão também contribui para padronizar critérios, facilitar o trabalho dos revisores e evitar que pontos importantes passem despercebidos.
De acordo com a pesquisa da GitLab, atrasos em revisões de código estão entre os principais fatores que afetam a velocidade de entrega nas equipes de desenvolvimento. Em times pequenos, essa situação tende a ser ainda mais frequente, já que os mesmos desenvolvedores acumulam múltiplas responsabilidades.
Nesse contexto, o uso de inteligência artificial pode ajudar a tornar o processo de revisão mais ágil e confiável. Já existem ferramentas que atuam como revisores automatizados, analisando os pull requests e apontando problemas de forma clara, sem depender da disponibilidade de alguém do time.
Na Kodus, a gente desenvolveu a Kody justamente pra isso.
Ela é um agente de code review que roda automaticamente nas PRs e entrega comentários objetivos, focados em legibilidade, segurança e aderência aos padrões técnicos da equipe. Em vez de feedbacks genéricos, a Kody busca replicar o olhar de alguém experiente no time, só que sem travar o fluxo.
Com isso, dá pra reduzir o esforço manual, evitar gargalos e manter o ritmo das entregas mesmo quando o time tá no limite.
Fase 5: Teste
Após a implementação, o software passa por testes. O foco é validar se tudo funciona conforme o esperado e encontrar problemas antes que o usuário encontre. Existem vários tipos de testes que podem ser realizados, incluindo testes de unidade, testes de integração, testes de aceitação do usuário e testes de desempenho.
Mesmo que a equipe não tenha QAs dedicados, é essencial testar os fluxos principais. Comece com testes de unidade e integração automatizados. Se possível, inclua testes manuais para os principais cenários de uso. O importante aqui é garantir que nenhum bug óbvio passe batido.
Fase 6: Implantação
Com o sistema aprovado, chega a hora de colocá-lo em produção. Automatizar esse processo desde o início (mesmo com scripts simples) evita erros humanos e dá mais confiança ao time.
Práticas como feature flags, deploy progressivo e rollback automatizado aumentam a segurança das entregas — mesmo em times pequenos. A ideia é que a implantação seja um passo previsível, e não um momento de tensão.
Fase 7: Manutenção e evolução
Após o lançamento, o trabalho continua. Bugs podem aparecer, requisitos podem mudar e novas funcionalidades devem ser incorporadas.
Essa fase exige atenção constante a feedbacks dos usuários, métricas de uso e problemas em produção. Automatizar monitoramento e manter processos de revisão ativos evita que a base de código se deteriore com o tempo. Manutenção não é apagar incêndio — é parte da evolução do produto.
Conclusão sobre o Ciclo de vida do desenvolvimento de software
Aplicar o SDLC em startups não significa seguir processos pesados. Mas ignorar as etapas críticas geralmente custa caro.
Startups que aplicam mesmo 50% das boas práticas do ciclo de vida já estão à frente da maioria. Comece pequeno: padronize code reviews, teste tudo o que for crítico e não deixe refatorações para depois. Com apoio de ferramentas que automatizam parte do processo, como a Kodus, é possível equilibrar velocidade com qualidade desde o início.
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