Entender o que é a produtividade em software e quantificar essa medida são os principais objetivos da pesquisa de Cláudia de Oliveira Melo, do Instituto de Matemática e Estatística da USP. De acordo, com ela, a busca por soluções de tecnologia para problemas reais foi o principal motor para que o estudo fosse desenvolvido, que resultou na proposição um modelo de monitoramento de eficiência.

Na área da produção de softwares, existem diversos ângulos pelos quais as questões podem ser vistas. Cláudia escolheu o viés da produtividade dos chamados times ágeis, que são conjuntos de metodologias para o desenvolvimento de programas de maneira rápida. “Toda a questão do entendimento de produtividade, hoje, no mercado e na ciência, está totalmente ultrapassada”. O que se vê ainda é uma análise de produção baseada em tempo e quantidade, seja na Academia ou na iniciativa privada. “A gente está na era da economia digital, a produtividade certamente não é mais regida por esse tipo de eficiência”, afirma a pesquisadora. A proposta da pesquisa é justamente observar as novas definições de produtividade, e como melhorá-la em softwares, pensando em agilidade.

Como plano de fundo a questão da efetividade em times ágeis, a pesquisa possuí o seu cerne na produtividade em software. “Eu me interessei por isso, e comecei a me questionar sobre a definição da produtividade, o que havia por trás dessa palavra”, revela Cláudia. Com a investigação, ficou clara a necessidade de uma mudança. “A gente precisa pensar uma nova forma de fazer software. Do jeito que vem sendo feito, na indústria, tem gerado muito desperdício, software de baixa qualidade e não resolve os problemas reais.”  A partir disso, o estudo procurou entender os fatores que influenciam a produtividade, além de tentar medi-los. Se isso fosse feito, a maior questão seria como monitorar para atingir a melhor eficiência possível.

Cláudia explica que, como resultado, foi possível alcançar uma nova definição de produtividade, e foi proposto um modelo de monitoramento. “Produzimos vários estudos, tanto qualitativos e quantitativos, tivemos que entender pessoas e máquinas em conjunto, algo muito complexo”. A principal conclusão é que a medição da produtividade com uma métrica única é impossível, são diversas variáveis existentes, e deve-se analisar cada caso e vários pontos para poder reduzir os fatores ruins e aumentar os fatores bons: “Propomos uma nova forma de olhar o desenvolvimento de software levando em conta impacto de negócio, a qualidade, as pessoas”.