Você consegue sentir quando uma parte do sistema está errada. O time inteiro sente. As builds são lentas, os testes são instáveis, e cada nova funcionalidade naquela área vira um desgaste. Mas quando você tenta colocar tempo no roadmap para consertar isso, a conversa trava. A sua intuição sobre a saúde técnica não se traduz facilmente em um argumento de negócio, deixando você preso a tomar Decisões Técnicas difíceis com pouco apoio.
Esse é um desalinhamento clássico.
Sabemos que negligenciar a base torna tudo o que é construído em cima mais caro e frágil, mas esse custo costuma ser invisível para o resto da organização até que algo grande quebre. A velocidade dos desenvolvedores vai caindo, a moral diminui, e o combate constante a incêndios significa que não sobra tempo para inovar. Confiar em “boas práticas” ou no feeling para justificar grandes trabalhos técnicos simplesmente não funciona quando você está competindo por recursos contra novas funcionalidades com projeções claras de receita.
Do Feeling ao Impacto Quantificável
Para conseguir apoio, precisamos reformular a conversa. Em vez de falar só sobre a parte técnica, precisamos falar sobre resultados de negócio mensuráveis. Isso significa conectar diretamente nossas iniciativas técnicas propostas às coisas com as quais nossos stakeholders se importam: velocidade, confiabilidade, custo e risco.
Não se trata apenas de reportar números de um dashboard. Trata-se de construir um argumento persuasivo sustentado por dados. Antes mesmo de começar, é útil antecipar as perguntas que você vai receber.
- “O quanto vamos entregar funcionalidades mais rápido?”
“Qual é o risco se não fizermos nada?”
“Como isso vai impactar a experiência do cliente?”
Ter respostas baseadas em dados prontas muda toda a dinâmica.
Como Não Se Enganar com Métricas
Escolher as métricas certas é extremamente importante, e é fácil errar nisso. O erro mais comum é focar em métricas de vaidade ou em saídas simples, em vez de resultados. Por exemplo, acompanhar linhas de código ou número de commits mostra que as pessoas estão ocupadas, mas não diz se elas estão sendo eficazes.
Em vez de usar métricas isoladas para tirar conclusões rápidas, foque em métricas que realmente indiquem a saúde do sistema e do processo. Uma queda na frequência de deploy pode apontar problemas no CI, nos testes ou excesso de retrabalho — não necessariamente baixa performance do time. Da mesma forma, um aumento no MTTR pode estar ligado a decisões antigas de arquitetura, acoplamento excessivo ou falta de observabilidade, e não apenas à resposta do time.
Esses são os tipos de indicadores que mostram pontos reais de dor, e não apenas atividade. Interpretar dados fora de contexto ou escolher estatísticas para sustentar uma ideia pronta destrói rapidamente a confiança, então é importante ser objetivo e transparente.
Como Justificar Decisões Técnicas com Dados
Conseguir recursos para trabalhos que não são features vai exigir criar uma abordagem mais elaborada . Você precisa definir o problema, propor uma solução e prever o impacto usando números que façam sentido para o negócio.
Passo 1: Defina o Problema e Estabeleça uma Linha de Base
Você não consegue mostrar melhoria sem uma referência clara. Antes de propor qualquer mudança, transforme a percepção em dado: meça o estado atual do sistema e documente os gargalos.
Se “a build é lenta” não vira um número, ela não vira prioridade. Já métricas como tempo médio de build, variação entre pipelines e impacto no ciclo de entrega criam um ponto de partida objetivo para a discussão.
Por exemplo, descobrir que o pipeline principal leva em média 45 minutos, com picos acima de uma hora, muda completamente a conversa: agora existe um problema mensurável para ser resolvido.
Identifique a dor em termos de tempo, custo ou risco.
- Tempo: Quantas horas de desenvolvedor são perdidas por semana devido a builds locais lentas ou testes instáveis?
- Custo: Quanto gastamos em infraestrutura para esse serviço ineficiente? Quanto custa uma hora de indisponibilidade durante o pico de tráfego?
- Risco: Quantos incidentes em produção se originaram nesse módulo no último trimestre? Estamos em risco de violar um SLA?
Essa linha de base se torna o benchmark contra o qual você vai medir o sucesso do seu projeto.
Passo 2: Alinhe as Métricas Certas com Suas Decisões Técnicas Propostas
Depois de ter uma linha de base, você precisa escolher as métricas que sua solução técnica vai influenciar diretamente. As métricas que você escolhe dependem totalmente do problema que está tentando resolver.
- Para melhorias de performance: Foque em latência (P95, P99), throughput e utilização de recursos (CPU, memória). O objetivo é mostrar que você consegue fazer mais com menos.
- Para iniciativas de confiabilidade: Acompanhe MTTR, taxa de erros (por exemplo, porcentagem de respostas 5xx), uptime e frequência de incidentes. A meta é demonstrar um sistema mais estável e resiliente.
- Para iniciativas de experiência do desenvolvedor:
quando decidir investir em Developer Experience, acompanhe métricas como frequência de deploy, lead time e tempo de ciclo de PR. Esses indicadores mostram onde o atrito está acontecendo, seja em gargalos no code review ou em limitações do pipeline, e ajudam a priorizar melhorias com impacto real. - Para projetos de eficiência de custos: Conecte seu trabalho ao gasto de infraestrutura por funcionalidade, ao overhead operacional em horas-pessoa ou ao custo por transação.
Selecione métricas que seus stakeholders vão entender e valorizar. Um product manager vai compreender imediatamente o valor de melhorar a frequência de deploy, enquanto alguém da área financeira vai se interessar por reduzir custos operacionais. Garanta que o que você escolher seja viável de acompanhar automaticamente. Se você precisar gastar horas coletando dados manualmente, seu sistema de medição não vai se sustentar.
Passo 3: Construa uma Narrativa com os Dados
Com sua linha de base e métricas-alvo, agora você pode construir uma história convincente. Não se trata de manipular números, mas de apresentá-los de forma que ilustrem claramente o retorno sobre o investimento.
Comece projetando as melhorias esperadas. Por exemplo: “Ao migrar nossos jobs de CI para runners mais rápidos e paralelizar a suíte de testes, projetamos uma redução de 60% no tempo médio de build, de 45 minutos para 18 minutos. Isso economizaria aproximadamente 25 horas por semana para o time de 10 pessoas, permitindo entregar uma funcionalidade adicional por mês.”
Você também deve apresentar os trade-offs. A maioria dos trabalhos técnicos envolve algum nível de risco ou interrupção de curto prazo. Seja transparente sobre isso. Por exemplo: “Essa migração de banco de dados vai exigir uma janela de manutenção de 2 horas durante a madrugada, mas vai eliminar uma classe de deadlocks que causou dois incidentes P1 no último trimestre.” Transparência constrói credibilidade.
Passo 4: Adapte a História para o Seu Público
Uma única apresentação raramente funciona para todos. Você precisa ajustar sua narrativa para quem está na sala.
- Para pares de engenharia: Você pode ir fundo nos detalhes técnicos. Eles vão se importar com como a mudança vai reduzir retrabalho, simplificar a arquitetura e tornar o dia a dia menos frustrante.
- Para product managers: Enquadre a discussão em torno de velocidade e impacto no cliente. Conecte o trabalho técnico à entrega mais rápida de funcionalidades, à melhoria da experiência do usuário (por exemplo, menor tempo de carregamento) e à maior estabilidade do produto.
- Para liderança: Mantenha em alto nível e focado no impacto no negócio. Destaque o ROI, a mitigação de riscos e como sua proposta se alinha a objetivos mais amplos da empresa, como aumentar eficiência ou capacidade de resposta ao mercado.
Fechando o Ciclo: Monitorar e Reportar o Resultado
Garantir os recursos é apenas metade da batalha. Para construir confiança no longo prazo e facilitar futuras justificativas, você precisa acompanhar e reportar os resultados do seu trabalho.
Implemente o monitoramento necessário para acompanhar as métricas escolhidas antes de o projeto começar, para que você possa mostrar um retrato claro de antes e depois. Quando o trabalho estiver concluído, reporte regularmente o impacto real em comparação com suas projeções iniciais. Você atingiu os objetivos? Se não, por quê? Ser responsável pelos resultados, bons ou ruins, mostra maturidade e fortalece seu argumento para investimentos futuros.
Por fim, lembre-se de que dados quantitativos são poderosos, mas são ainda melhores quando combinados com insights qualitativos. Um gráfico mostrando a redução no tempo de ciclo é ótimo. Um gráfico mostrando a redução no tempo de ciclo ao lado de uma citação de uma pesquisa com desenvolvedores dizendo: “Eu me sinto duas vezes mais produtivo desde que o sistema de build foi corrigido” é inesquecível. Essas histórias fornecem o contexto que dá significado aos dados e reforça a mensagem.
