O roadmap do produto fala em seis semanas. No fundo, você sabe que são dez. Talvez doze, se aquela dependência não cair a tempo. Estimativas de software em empresas que estão crescendo rápido é lidar o tempo todo com esse choque entre o número que precisa ser comunicado e a realidade de requisitos instáveis, riscos técnicos e uma visão de produto que evolui a cada sessão de feedback com usuários.
Por que o playbook antigo de estimativas falha em scale-ups
Em um contexto estável, que muda devagar, até dá para se virar com um planejamento detalhado feito no começo e compromissos com datas fixas. Mas em uma scale-up esse modelo quebra rápido. A direção do produto pode mudar depois de uma única conversa com um cliente, e o ritmo de iteração faz com que a feature que você definiu no mês passado já não faça mais sentido na próxima terça-feira. Quando a gente tenta aplicar técnicas de estimativa pensadas para cenários estáveis a um sistema tão dinâmico, o plano já nasce desatualizado no momento em que é aprovado.
Esse desalinhamento cria um ciclo ruim para os times de engenharia. Um prazo perdido, muitas vezes por aumento de escopo que nunca foi assumido de forma explícita, gera uma pressão para trabalhar mais rápido no próximo projeto. Aos poucos, isso vai corroendo a confiança entre engenharia, produto e o resto do negócio, porque, de fora, a sensação é simples: o time não entrega o que promete. No fim, o custo não é só a feature atrasada, mas a oportunidade perdida de ter seus melhores engenheiros presos em refazer trabalho em vez de construir o que vem depois.
Adaptabilidade acima da precisão
A saída é parar de tratar a estimativa como uma busca por um único número perfeito. O objetivo não é ser perfeitamente preciso; é ser previsivelmente correto. Isso significa mudar a conversa de “Quando exatamente esse escopo vai ficar pronto?” para “Que valor conseguimos entregar até essa data, e com qual nível de confiança?”
Essa tipo de abordagem prioriza aprendizado e iteração. Em vez de exigir um plano impecável logo de cara, aceitamos que o escopo inicial é apenas um ponto de partida. Construímos, aprendemos com o feedback dos usuários e ajustamos. O plano passa a ser um documento vivo, que reflete o nosso entendimento atual, e o processo é construído em torno de refinar esse entendimento ao longo do tempo. Quanto mais honestos somos sobre o que não sabemos, mais úteis as estimativas ficam. Números excessivamente precisos só passam uma confiança que o sistema não consegue sustentar.
Um framework para estimativas de software
Sair da teoria e ir para a prática exige uma abordagem estruturada, que traga as conversas para a realidade. Trata-se de criar um processo que constrói confiança por meio de clareza e transparência, não na base do chute.
Desconstrua o trabalho para definir limites mais claros
Você não consegue estimar aquilo que não entende. Antes de qualquer número ser discutido, o trabalho em si precisa ser quebrado.
- Defina os objetivos do projeto e as métricas de sucesso. Qual resultado de negócio estamos tentando alcançar? Como vamos saber se tivemos sucesso? Isso alinha todo mundo e ajuda a fazer trocas de escopo mais adiante.
- Quebre as features em componentes estimáveis. Decomponha épicos grandes em histórias de usuário menores ou tarefas técnicas que sejam mais fáceis de analisar. Uma tarefa grande demais para caber em um único sprint é grande demais para ser estimada de forma confiável.
- Identifique e documente dependências e premissas. Deixe claro o que precisa ser verdade para que suas estimativas se sustentem. Outro time vai entregar uma API necessária? O design pressupõe uma tecnologia que nunca usamos antes? Colocar isso no papel torna os riscos visíveis.
Comunicando confiança: estimativas probabilísticas de software
Estimativas de ponto único são frágeis porque escondem a incerteza. Uma abordagem melhor é comunicar em intervalos, o que força uma conversa sobre risco.
- Saia de pontos únicos e vá para intervalos. Estimativas funcionam melhor quando são comunicadas como intervalos, não como números fechados. Dizer que algo deve levar entre 4 e 7 dias já deixa claro que existem variáveis em jogo e abre espaço para falar de risco. Técnicas como planning poker ajudam justamente nisso, trazendo diferentes leituras de complexidade e fazendo o time convergir para um intervalo mais realista.
- Visualize a incerteza com níveis de confiança. Dá para adicionar ainda mais nuance ao associar um nível de confiança, por exemplo: “Estamos 80% confiantes de que isso fica pronto em 2 a 3 semanas, mas há 20% de chance de se estender para 5 semanas se encontrarmos algum problema desconhecido na integração com o gateway de pagamento”.
- Use dados históricos para ancorar suas estimativas. Olhe para o throughput do seu time. Se vocês costumam concluir de 20 a 25 story points por sprint, isso é um indicador muito mais confiável do que uma intuição. Analisar tarefas similares do passado também pode fornecer uma boa base sobre quanto tempo algo realmente leva. Usar dados históricos pode reforçar ainda mais esse processo, trazendo insights mais profundos sobre a performance do time e oportunidades de melhoria.
- Adicione buffers explícitos para risco. Para projetos com alta incerteza, inclua um buffer e seja transparente sobre ele. Explique que o buffer existe para absorver complexidades inesperadas, evitando que um único problema comprometa todo o cronograma.
Construindo uma definição compartilhada de “pronto”
Uma estimativa é tão boa quanto o entendimento compartilhado do que ela representa. Uma “Definition of Done” é fundamental para esse alinhamento. Ela deve ser um checklist que deixe claro o trabalho necessário para que uma feature seja considerada concluída, cobrindo tudo, desde code review e testes até documentação e deploy. Da mesma forma, uma “Definition of Ready” garante que uma história esteja bem entendida e com todas as dependências resolvidas **antes** de o time tentar estimá-la, evitando desperdício de tempo discutindo ideias mal formadas.
Criando uma cultura de refinamento contínuo
A estimativa inicial é apenas o começo. A previsibilidade real vem da construção de um sistema que vai se adaptar a novas informações.
- Implemente reestimativas regulares e revisões de escopo. Revise suas estimativas a cada uma ou duas semanas. À medida que vocês aprendem mais, os números originais vão mudar. Isso é esperado e saudável. Esses checkpoints também são o momento certo para revisar o escopo e fazer trocas conscientes, como adiar uma parte não essencial de uma feature para manter o plano no rumo.
- Defina um escopo flexível. Nem tudo precisa entrar no primeiro release. Estruture os projetos em torno de um MVP ou use entregas em fases. Isso dá flexibilidade para entregar valor cedo e ajustar o plano das próximas fases com base em feedback real dos usuários e aprendizados técnicos.
- Use as retrospectivas para melhorar. Olhe para trás e analise suas estimativas. Onde vocês erraram de forma consistente? Algum tipo específico de tarefa sempre levou mais tempo do que o esperado? Use esses aprendizados para refinar o processo no próximo projeto.
Facilitando boas sessões de escopo
Uma boa sessão de scoping é a base de uma boa estimativa. Garanta que as pessoas certas estejam na sala: o tech lead, engenheiros seniores que vão executar o trabalho, o product manager e um designer. O objetivo não é apenas listar tarefas, mas revelar ativamente complexidades escondidas, fazendo perguntas como “O que não estamos considerando?” e “Qual é a parte mais arriscada desse plano?”. Saia da reunião com decisões claras sobre o que está dentro e, tão importante quanto isso, o que está fora do escopo da entrega inicial.
Conclusão: construindo previsibilidade com processo e transparência
Entrega previsível em uma scale-up não depende de previsões perfeitas. Depende de construir um sistema que reconhece a incerteza e se adapta a ela. Ao quebrar o trabalho, comunicar em intervalos e refinar os planos continuamente, dá para substituir a ansiedade causada por prazos perdidos pela confiança que vem de um processo transparente e realista. Com o tempo, isso ajuda a alinhar expectativas e a reconstruir a confiança necessária para que os times façam um bom trabalho.
