Em algum momento, alguém percebe que o número melhorou. O lead time caiu, o backlog encolheu, a disponibilidade ficou dentro do SLA (service level agreement), e a reunião de fechamento de sprint termina com a sensação de avanço. Mas, nas semanas seguintes, o time começa a pagar outro preço sem perceber: mudanças maiores são evitadas porque “demoram demais”, correções estruturais ficam fora de escopo, e decisões passam a ser tomadas para proteger os indicadores, — não a promover entrega de valor com o produtoo sistema. O trabalho passa a ser fatiado em entregas seguras e superficiais, enquanto problemas reais atravessam sprints sucessivas sem progressodono. A métrica até pareceestá correta, os gráficos estão bonitos sobe. O sistema, porém, aprende a se comportar de forma mais defensiva.
ALTERNATIVA AO PRIMEIRO PARÁGRAFO:
Em algum momento, depois de algumas sprints consistentes, os painéis começam a mostrar melhora nos indicadores operacionais. O lead time encurta, o backlog diminui, a disponibilidade da aplicação fica dentro do SLA (service level agreement) e o fechamento da sprint termina com sensação de avanço. Só que, aos poucos, o sistema de incentivos muda o comportamento do time. A decomposição saudável, feita para reduzir incerteza, aprender cedo e entregar valor, vira uma técnica defensiva para reduzir exposição ao risco e evitar qualquer variação que possa “estragar o número”. Itens que exigem mudanças mais profundas passam a ser adiados porque “demoram demais”, correções estruturais são empurradas para fora do escopo, e decisões técnicas começam a priorizar previsibilidade do indicador em vez de valor entregue ao negócio.
O fluxo fica bonito no gráfico, mas frágil na prática: entregas pequenas e pouco transformadoras atravessam o pipeline, enquanto causas-raiz, refactors necessários e riscos arquiteturais seguem acumulando e atravessando sprints sem dono. A métrica permanece correta. O resultado, no entanto, é um time cada vez mais avesso a mudanças relevantes e uma operação que aprende a parecer eficiente, não a ficar melhor.
Esse comportamento não exige coordenação central nem má-fé. Quando uma métrica se torna critério explícito de sucesso, ela passa a influenciar decisões locais em todos os níveis do sistema. Cada escolha isolada parece racional: reduzir escopo, evitar riscos, adiar trabalho estrutural. Tudo aumenta a chance de “ir bem” no indicador, mesmo quando o efeito acumulado é negativo. O próprio time aprende rapidamente quais decisões são mais fáceis de explicar — (e de defender) — quando o número está a seu favor. Com o tempo, o padrão se estabiliza. O que começou como adaptação vira modo de operação.
Esse é o tipo de dinâmica que Donella Meadows descreve quando fala de sistemas que se reorganizam em torno dos sinais usados para conduzi-los. Esse tipo de dinâmica foi descrito por Donella Meadows ao analisar sistemas adaptativos: eles aprendem a responder aos indicadores usados para controlá-los. O número continua correto, mas o sistema ao redor se reorganiza para na prática, as pessoas se organizam para tentar continuar fazendo o trabalho da mesma forma, porém de forma a sobreviver às novas regras implícitas que ele passou a representar. A distorção não está no indicador, mas no papel que ele assume dentro do sistema social e na forma de utilizá-las.
Nada disso invalida métricas como lead time, vazão ou lead timetempo de reação. Elas continuam sendo instrumentos valiosos de alinhamento organizacional e observação de capacidade. O problema começa quando deixam de orientar investigação e passam a sustentar conclusões, quando deixam de provocar perguntas e passam a encerrar discussões, especialmente fora do time, sem contexto.
Lead time curto isoladamente não garante sistema saudável. Vazão alta não implica boa arquitetura. MTTR (mean time to recovery) baixo mostra que o time reage rápido a falhas, mas não diz nada sobre o acúmulo de risco estrutural no sistema. Essas métricas são sinais incompletos por definição. Usá-las bem exige aceitar que mostram apenas parte da realidade e que, quando tratadas como prova de sucesso, simplificam decisões complexas demais para caberem em um gráfico.
É nesse ponto que a tensão fica explícita: decisões técnicas precisam ser explicadas para fora do time. Números são uma linguagem sedutora por reduzirem ambiguidade, aceleram conversas e dão sensação de objetividade. O risco surge quando passam a decidir sozinhos, quando o gráfico deixa de ser insumo e vira argumento final.
Se métricas isoladas são insuficientes, o problema deixa de ser apenas como medi-las e passa a ser como gerimos engenharia.
“Métricas devem abrir a conversa e puxar investigação; quando viram decisão fria sem contexto, elas param de orientar e começam a distorcer.”“Gestão de engenharia não é gestão de métricas.”
À medida que dashboards se sofisticam, surge um desvio silencioso: gerir engenharia passa a significar acompanhar indicadores. Tendências são discutidas, metas são definidas, gráficos são comparados. O sistema parece sob controle porque está mensurado, mas acompanhar métricas não é o mesmo que compreender o sistema que as produz.
Lead time, MTTR e vazão são projeções parciais de uma estrutura muito mais complexa — arquitetura, acoplamento, qualidade das decisões técnicas, maturidade operacional, dinâmica de dependências. Quando analisadas isoladamente, oferecem fragmentos. Gestão de engenharia exige leitura de padrões e relações.
Como argumentava Retomando o pensamento da Donella Meadows, sistemas devem ser compreendidos a partir de seus padrões e interações ao longo do tempo, não apenas por eventos isolados. Para gestão de engenharia, métricas individuais são eventos. O comportamento emerge das relações. A degradação raramente aparece em um número isolado, — ela surge primeiro nas relações entre métricas.
Como compreender na prática
Considere um cenário concreto:. oO time decide melhorar o lead time reduzindo o tamanho médio das mudanças. Pull requests menores passam a ser incentivadas. O tempo de ciclo cai, a métrica melhora e a vazão apresenta um leve aumento. No entanto, a frequência de incidentes começa a subir gradualmente, indicando maior fricção nas integrações. O MTTR (mean time to recovery) que mede o tempo do time para recuperar um ambiente, permanece baixo, ou seja, o time — o time reage rápido — , mas as ocorrências se tornam mais frequentes.
Isoladamente, cada indicador parece aceitável: entregas mais rápidas sugeridas pelo leve aumento da vazão, boa capacidade de reação demonstrada pelo encurtamento do lead time. Mas, analisados em conjunto, revelam outro padrão. A fragmentação excessiva aumentou pontos de integração, elevou o acoplamento implícito e reduziu a visão sistêmica das alterações. O sistema não ficou mais resiliente, — ficou apenas mais rápido para modificar e corrigir. Nenhum gráfico individual dispara alerta. A relação entre eles, sim. É ali, nas interações, que o sistema começa a revelar o que os números isolados escondem.
É aí que a diferença entre acompanhar métricas e entender o sistema se torna evidente.
A PARTIR DESSE PONTO EU LEVARIA O TEXTO PARA OUTRO CAMINHO
Direcionaria para explicar como utilizar métricas de maneira adequada, explicando que é importante evangelizar o time sobre como as métricas devem ser utilizadas, mostrar que elas são termômetros que deve ser analisadas em contexto. Uma vazão baixa não necessariamente é baixa produtividade, ela na verdade revela um convite para ser analizado a entendido. Explicar que o trabalho da liderança técnica para as pessoas não adotarem métricas de maneira burra. E dar recomendações práticas.
Não se trata de adicionar mais números, mas de construir mecanismos que permitam compreender o sistema como um todo: correlacionar indicadores, observar sua evolução longitudinal, identificar tensões entre eles e perceber quando melhorias locais estão mascarando deterioração estrutural. Isso pode significar revisões periódicas que cruzem métricas de fluxo com métricas de estabilidade, análises estruturais associadas a variações de indicadores ou instrumentos que revelem explicitamente os trade-offs entre velocidade e resiliência.
Responsabilidade técnica não desaparece quando métricas deixam de ser metas. Ela se torna mais exigente. Precisamos de capacidade analítica para que dashboards deixem de ser apenas instrumentos de acompanhamento e tornem-se instrumentos de entendimento.
No fim, o problema nunca foi medir. Métricas são necessárias — para alinhar, para observar, para provocar perguntas. O erro começa quando paramos de analisá-las em profundidade e passamos a tratá-las como verdades isoladas.
Sistemas complexos não revelam sua saúde em números individuais, mas nas relações entre eles. Melhorias aparentes podem esconder tensões estruturais. Indicadores estáveis podem mascarar risco acumulado. Gestão de engenharia exige essa leitura mais ampla — a capacidade de correlacionar sinais, interpretar padrões e distinguir progresso real de otimização local.
Liderança técnica, portanto, não é fazer gráficos melhorarem. É sustentar decisões que preservam a capacidade evolutiva do sistema e construir mecanismos que permitam compreendê-lo além dos indicadores isolados — especialmente quando essas decisões precisam ser defendidas fora do time.
Medir é inevitável. Interpretar com maturidade é responsabilidade. E deixar que números substituam julgamento técnico continua sendo uma escolha — e uma escolha cara.
