Diferenças individuais de produtividade

É uma percepção comum que há diferenças significativas de produtividade entre desenvolvedores de software. De fato, esta grande variação parece existir em todos os trabalhos intelectuais, coisa que não acontece com tanta ênfase em trabalhos mecânicos.

O livro Peopleware – Productive Projects and Teams é um clássico da gerência de projetos de software que eu sou incapaz de elogiar o suficiente. Seus autores, DeMarco e Lister, realizaram um estudo para verificar a extensão desta diferença de produtividade e como ela se distribui entre os desenvolvedores. O estudo consistiu em uma série de competições nas quais programadores de diferentes organizações realizavam várias atividades de programação e de testes. Ganhava quem terminasse primeiro e com o menor número de defeitos. A série de competições durou vários anos e os resultados se mantiveram constantes.

O gráfico abaixo mostra o resultado de uma das competições, considerando como métrica de produtividade o tempo que cada participante levou para terminar a tarefa. Segundo DeMarco e Lister, a característica da curva é a mesma, independentemente da métrica de produtividade que se empregue. Em particular, isto também vale para métricas de qualidade expressas em quantidade de defeitos.

As três regras gerais que eles puderam inferir sempre que mediram a variação de produtividade entre um grupo de indivíduos são seguintes:

  • A diferença de produtividade entre o melhor e o pior é da ordem de 10 vezes.

  • A diferença de produtividade entre o melhor e o mediano é da ordem de 2,5 vezes.

  • A diferença de produtividade entre a metade mais eficiente e a metade menos eficiente é da ordem de 2 vezes.

Analisando estes resultados eles procuraram correlacioná-los com fatores do ambiente de trabalho dos participantes. Alguns fatores que não tiveram grande influência na produtividade foram os seguintes:

  • Linguagem de programação: Não houve correlação entre a linguagem usada pelos participantes e sua produtividade.

  • Anos de experiência: Programadores com até seis meses de experiência na linguagem de programação utilizada saíram-se pior que programadores mais experientes. Contudo, a partir daí a variação passou a não ser significativa. Por exemplo, programadores com dez anos de experiência não se saíram melhor que programadores com apenas dois anos de experiência.

  • Número de defeitos: Aproximadamente um terço dos participantes completaram os exercícios sem nenhum defeito. Este nível de qualidade não teve impacto negativo na produtividade do grupo. De fato, eles levaram, em média, um pouco menos de tempo que os demais participantes que completaram o exercício com um ou mais defeitos.

  • Salário: Os níveis salariais variaram significativamente entre os participantes. Apesar disto, houve uma correlação muito fraca entre salário e produtividade. A metade mais produtiva dos participantes recebia, em média, 10% a mais que a metade menos produtiva, mas a diferença de produtividade foi de 100%. Já a variação de produtividade dentro de cada nível salarial era quase tão grande quanto sobre o total de participantes.

Um fator que teve surpreendente influência na produtividade dos participantes foi a sua origem, i.e., a organização em que trabalham. O estudo mostrou que a diferença de produtividade entre participantes da mesma organização foi de aproximadamente 21%. Já a diferença entre os grupos de desenvolvedores das 92 organizações que participaram da competição foi marcante. O melhor grupo trabalhou 11 vezes mais rápido que o pior e todos os desenvolvedores da organização campeã desenvolveram código sem defeitos.

Esta observação é ainda mais surpreendente quando se considera que os grupos não trabalharam como equipe durante a competição. Cada desenvolvedor trabalhou individualmente, no seu próprio ambiente de trabalho dentro da sua organização.

A conclusão é que os melhores desenvolvedores tendem a se concentrar em algumas organizações enquanto os piores tendem a se concentrar em outras. Isto contradiz um certo fatalismo manifestado por alguns gerentes em relação às diferenças individuais. Eles crêem que estas diferenças são inatas, de modo que não se pode fazer muito a respeito. Mas fica difícil ser fatalista sobre o efeito de concentração observado. Deve haver algo relacionado ao ambiente de trabalho e à cultura corporativa que afaste ou que atraia os bons desenvolvedores.

Uma das conjecturas mais fortes que DeMarco e Lister sugerem como explicação para o problema da improdutividade é o fato de que o ambiente de trabalho na maioria das empresas é tumultuado, barulhento e cheio de interrupções. Para testar esta hipótese, cada participante da competição preencheu um questionário sobre as condições físicas de trabalho, antes de executar o exercício. A Tabela 1 sumariza os resultados dos questionários respondidos pelo melhor e pelo pior quartil dos desenvolvedores. A diferença de produtividade entre os dois grupos foi de 2,6 vezes.

O ambiente de trabalho do primeiro quartil de produtividade é mais quieto, oferece maior privacidade, é menos susceptível a interrupções e mais espaçoso.

Os dados apresentados não provam que um ambiente de trabalho melhor vai ajudar os desenvolvedores a trabalhar melhor. Eles podem também estar indicando que os melhores desenvolvedores tendem a procurar trabalhar nas organizações que proporcionam um melhor ambiente de trabalho. Em última análise, porém, o importante é que um bom ambiente de trabalho tende a ser usado por bons desenvolvedores.

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