Como a IA quebrou as métricas de TI

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Como a IA quebrou as métricas de TI

Durante muitos anos, a produtividade foi medida principalmente por volume: quantidade de entregas, velocidade de desenvolvimento, número de tarefas concluídas ou quantidade de código produzido. Esse modelo fazia sentido em um contexto em que desenvolver software era o principal limitador de capacidade. Com o uso de IA, essa lógica não funciona mais.

Ferramentas de copilot e vibe coding reduziram drasticamente o tempo necessário para criar funcionalidades, integrações e automações. O problema é que aumentar velocidade não significa, automaticamente, ampliar a capacidade real de execução. Hoje, um time pode produzir muito mais código, aumentar o volume de commits e entregar mais funcionalidades sem necessariamente melhorar qualidade, eficiência operacional ou impacto para o negócio.

Quando um desenvolvedor sênior usa IA de forma eficaz, o trabalho mais valioso dele deixa de ser apenas escrever código. Passa a ser formular o problema corretamente, validar criticamente o que foi gerado, tomar decisões de arquitetura e reduzir complexidade antes que ela entre em produção. Nada disso aparece em número de commits.
O trabalho mais relevante do time não aparece nas métricas tradicionais e os sistemas de gestão simplesmente não conseguem medi-lo.

Muitas equipes aumentaram drasticamente o volume de alterações de códigos com o uso de copilots, gerando o crescimento também do tempo gasto em revisão, correção e alinhamento, sobrecarregando os profissionais mais experientes. A atividade aumentou. A eficiência real, não necessariamente.

Existe ainda uma nova variável entrando na equação, pois parte da produtividade gerada por IA está sendo comprada via consumo computacional. Em modelos tradicionais, acelerar desenvolvimento significava principalmente aumentar a capacidade humana. Com os LLMs, parte dessa aceleração passa a depender diretamente de processamento computacional, consumo de APIs e tokens. Dependendo da gestão do processo, aumentar a velocidade pode não implicar em aumentar a eficiência econômica.

Os KPIs podem enganar

As métricas tradicionais também não foram construídas para capturar esse tipo de custo invisível. Por isso, medir produtividade apenas por volume de atividade e código tornou-se enganoso.

É nesse contexto que o framework SPACE, desenvolvido por pesquisadores do GitHub e da Microsoft, ganha relevância. A proposta não é abandonar métricas tradicionais, mas complementar a análise com cinco dimensões: Satisfaction (impacto da automação na experiência do time), Performance (qualidade e resultado real das entregas), Activity (volume de trabalho executado), Communication (compartilhamento de contexto e colaboração) e Efficiency (quanto atrito existe entre ideia e produção).

O SPACE procura avaliar a equipe de forma mais holística, não apenas pela velocidade, mas pela qualidade e comportamento do time, entendendo que times que se sentem bem e colaboram de fato tendem a gerar melhores resultados.

O problema é que o programa foi concebido antes da explosão dos assistentes de código e algumas limitações aparecem com clareza no cenário atual. A dimensão de Activity ficou ainda mais perigosa como medida isolada. Com IA, o volume de commits pode explodir sem nenhum ganho proporcional de valor, criando uma falsa sensação de aceleração enquanto qualidade e entendimento sistêmico começam a deteriorar.

Na prática, a combinação mais sólida continua sendo usar o SPACE como estrutura de diagnóstico, para entender onde olhar, e operacionalizar Performance com métricas DORA, frequência de deploy, lead time para mudanças, taxa de falha em releases e tempo médio de recuperação de incidentes. Essas métricas têm uma característica importante: são difíceis de manipular sem melhorar o sistema real.

Além disso, times mais avançados começam a rastrear perguntas que nenhum framework ainda responde formalmente:

Em quais tipos de tarefas a IA gera mais retrabalho do que aceleração?
Qual o custo da produtividade percebida associado a consumo computacional?
Estamos evoluindo o ambiente computacional ou aumentando o débito técnico;
E, principalmente, qual o nível de adoção e satisfação dos usuários finais. Qual o impacto gerado para o negócio?

Ainda não existe um conjunto consolidado de métricas para responder essas questões. Justamente por isso, quem começar a medir agora provavelmente constrói vantagem competitiva baseada em dados.

As métricas tradicionais de engenharia nasceram em um mundo no qual escrever software era caro. Por isso, volume sempre foi tratado como sinal de produtividade. A IA rompe essa lógica e força uma mudança mais profunda do que a simples adoção de ferramentas. Obriga as empresas a revisarem a própria forma como medem eficiência, contribuição técnica e geração de resultado. Em um ambiente onde a atividade pode ser amplificada artificialmente, produzir mais deixa de ser suficiente como indicador de eficiência.

A diferença passa a estar na capacidade de transformar velocidade em simplificação, ganhos de produtividade na operação, suporte à inovação aplicada, e resultado real para o negócio.