Quem tem medo do número mau?
Desde que comecei nesse lance de agilidade, três coisas fizeram meu olho brilhar:
- Gestão centrada no indivíduo
- Modelagem de processos
- Método científico
A primeira é bem auto explicativa, está até no manifesto ágil “Pessoas mais que processos e ferramentas”. Essa frase, que parece simples e até um pouco óbvia, faz toda a diferença quando estamos no nosso dia a dia corporativo. Priorizar um papo, ao invés de se render a extensas e morosas burocracias. Parece ser a decisão mais acertada quando o objetivo é dar foco nas pessoas. Mas entenda, a Burocracia por si só não é ruim, como um conjunto de processos, em geral serve dar mais segurança ou tentar garantir um resultado ao final de um fluxo; o problema acontece quando é algo exagerado.
Já a modelagem de processos, me faz brilhar os olhos porque é algo que precisa ser feito coletivamente. É como uma colcha de retalhos, onde cada um pode colaborar em deixar o ambiente que está mais fofinho, confortável, objetivo, transparente e confiável. Sinceramente eu amo trabalhar com os times, ajudando-os a tecer esses caminhos por onde os produtos são feitos por muitas mãos com muito carinho e dedicação.
Já o último. Bom, aqui uma história.
Lembro de ouvir a primeira vez sobre Método científico lá no nível médio. Na ocasião eu havia mudado de colégio, e o colégio novo tinha laboratório. Eu achava aquilo o máximo! A gente cresce vendo filmes adolescentes na TV cuja suas escolas tem aulas em laboratórios (lembre-se que o Homem-aranha criou o fluido de teia num laboratório desses). Parte da minha empolgação era principalmente pelo nerd que em mim habita se achando “o cientista” no laboratório do colégio rsrsrs.
Bom, viagens da puberdade à parte, muitos anos depois quando eu estava estudando sobre métodos ágeis, me reencontrei com o termo e descobri que com ele podia dar sentido às tais métricas ágeis.
É curioso dizer isso, porque uma coisa é você entender o que é um Throughput, Cycletime ou saber ler um Histograma ou um CFD. Porque existe a parte técnica, basicamente Estatística, e existe a parte onde usamos os números e informações dos gráficos para proporcionar alguma mudança relevante ao contexto que estamos atuando.
Quando você apresenta o número puro e simples. O julgamento é precoce. E, de certa forma, é bem compreensível se pensar bem. Nós crescemos aprendendo que números tem caráter avaliador: “Você é inteligente com um 10, e talvez fique sem jogar video-game se tirar 3”. Crescemos com isso bem fundamentado na cabeça e quando apresentamos um índice (número) de Throughput (vazão) baixo no time, por exemplo, alguém certamente vai se preocupar, pois não queremos ser o time nota 3, queremos ser o time nota 10. Nada mal nisso, mas calma. Respira.
Não julge o livro pela orelha.
Evite olhar o número de forma isolada. Ele sozinho pode não ter dar a dimensão correta das coisas, e ao invés de se incomodar com o aspecto julgador latente, faça perguntas, seja curioso. Porque temos esse indicador dessa forma? Porque chegamos aqui com esse índice? Porquê…?
Outra boa dica com esses dados é observar as relações entre diferentes índices, pois isso pode te ajudar a entender (e aprender) com o que aconteceu no passado. Se for algo bom: “Como repetir/manter?”, sendo algo ruim: “Como evitamos?”.
E a partir dessas perguntas feitas, a gente pode começar a formular possíveis causas do porquê aconteceu (ruim ou bom, não importa), e então criar experimentos para validar se de fato aquele(s) indice(s) estão como estão pelos motivos pelos quais pensou. Assim você desenvolve uma melhor compreensão do ambiente (processo) e também consegue promover mudanças mais efetivas no dia a dia de trabalho.
Não tenha medo dos números e nem se precipte. Ao invés disso. Seja uma pessoa curiosa. Faça perguntas. Formule e valide hipóteses para ter nas rédeas seu processo de trabalho.
Isso é método científico.
