Anti métricas e a produtividade na era da IA
O que realmente importa quando falamos de produtividade de desenvolvedores
Por muito tempo, produtividade em tecnologia foi sinônimo de número de linhas de código, quantidade de commits ou velocidade em fechar tickets. O problema é que nada disso mede o que de fato interessa: colocar uma aplicação no ar, gerar impacto para o cliente e aprender com esse processo. E agora, com a chegada da IA no desenvolvimento de software, essa lógica de medir produtividade ficou ainda mais sem sentido. Por isso me inspirei no artigo do Martin Fowler que escreve muito bem sobre como a Produtividade não pode ser medida.
Imagine só: antes, você gastava horas escrevendo e testando código. Hoje, em poucos minutos, uma IA gera um esqueleto de solução que você revisa, ajusta e publica. Nesse cenário, o que significa ser “produtivo”? Produzir mais linhas de código? Ou conseguir transformar uma ideia em algo real que chega na mão do usuário, rápido e com qualidade?
Produtividade não é o quanto você escreve, mas o quanto você entrega valor real.
Esse é o ponto central da chamada era anti-métricas. Não é que métricas não tenham utilidade, elas realmente ajudam a entender gargalos e tendências quando aplicadas corretamente, mas se tornam perigosas quando confundidas com o objetivo final. Ninguém monta uma empresa para ter bons gráficos de performance. O que realmente conta é a experiência que entregamos e o aprendizado acumulado no caminho.
Do código ao cliente: aprendizados end-to-end
O ciclo completo de desenvolvimento nunca foi tão evidente:
Uma ideia surge a partir de uma dor real.
A equipe traduz isso em requisitos.
A IA auxilia com protótipos rápidos.
Desenvolvedores validam, testam e adaptam.
A aplicação chega ao cliente.
Vem o feedback — bom ou ruim.
Ajustes acontecem, às vezes dolorosos.
A equipe aprende com os erros e repete o processo, agora mais madura.
É nesse fluxo que mora a verdadeira produtividade: a capacidade de transformar hipóteses em entregas concretas e aprender rápido com elas. Esse ciclo vale mais do que qualquer métrica isolada.
O que realmente atrapalha
Se a meta não é produzir mais código, mas sim gerar impacto, então o que atrapalha nesse processo? As respostas são quase sempre as mesmas: dívidas técnicas que drenam energia, falta de documentação, revisões que se arrastam, processos de build e deploy lentos, direções pouco claras.
E aqui entra o papel das lideranças: em vez de buscar dashboards bonitos, o foco deveria estar em remover barreiras, simplificar rotinas, automatizar o que é repetitivo e deixar tempo livre para o trabalho profundo.
Sugestão: um fluxograma com duas colunas — na esquerda, “obsessão por métricas” (com ícones de dashboards e gráficos), na direita, “foco em experiência” (com ícones de automação, feedback de usuários e melhorias contínuas).
Um novo olhar sobre produtividade
Na prática, adotar uma visão anti-métricas significa mudar a pergunta: em vez de “como medir?”, perguntar “como reduzir atrito e acelerar aprendizado?”. Isso envolve:
Garantir que a equipe consiga colocar código em produção com segurança e frequência.
Estimular ownership coletivo, reduzindo silos de conhecimento.
Reforçar práticas como trunk-based development, revisões pequenas e contínuas, automação de testes e deploys.
Entender que IA não substitui desenvolvedores, mas amplia sua capacidade de explorar soluções mais rápido.
A ironia é que quando paramos de medir produtividade como uma competição de números, a entrega de valor tende a crescer naturalmente.
A era anti-métricas não é sobre abandonar dados, mas sobre dar a eles o papel que merecem: o de bússola, não de destino. Produtividade de verdade acontece quando times conseguem entregar soluções que fazem diferença para os clientes, aprendendo com os erros e se reinventando no processo.