Ep. 36 - O que vem depois do "done" no seu quadro?

Este episódio, sugerido por uma ouvinte, reúne quatro convidados, Antônio Gerent ('Panda'), Carol Serpejante, Rafael Albino e Avelino Ferreira Gomes Filho, para discutir o que vem depois da coluna 'Done' (feito) em um quadro de trabalho.

A pergunta de abertura é: que problema estamos resolvendo ao pensar sobre o que vem depois do Done? Avelino brinca que, depois de entregar, existe 'a alegria da vitória ou o choro da derrota', e que muitas pessoas param exatamente no Done para evitar ter que descobrir qual dos dois é. Carol resume de forma direta: olhar além do Done é descobrir se, de fato, estamos resolvendo o problema que nos propusemos a resolver. Rafa Albino complementa que, antes disso, é preciso ter clareza sobre como o problema foi originalmente desenhado, porque monitorar o resultado também revela se o desenho do problema em si foi bom ou ruim, permitindo iterar.

O apresentador compartilha uma reflexão pessoal, resgatando uma foto de um quadro seu de 2011, com colunas simples de 'To Do, Doing, Done': naquela época, ele não olhava além do Done, e reconhece que isso resolvia, na verdade, um problema seu, o de não precisar descobrir se estava de fato ajudando alguém, ou se o que fazia ficava 'estocado' sem uso real.

Rafa Albino introduz o conceito de contexto: entender se o trabalho está inserido num projeto (empreendimento temporário, com começo, meio e fim) ou num produto/serviço (que, a princípio, deveria continuar existindo e evoluindo). Avelino observa que a maioria dos profissionais de tecnologia foi 'catequizada' a pensar em termos de projeto, prazo, custo, escopo, o que naturaliza a ideia de que, uma vez entregue, o trabalho termina ali, sem reflexão sobre o resultado real gerado.

É apresentada uma escadinha conceitual sobre o que, de fato, se entrega: prazo, produto ou valor. A maioria dos times começa preocupada em entregar dentro do prazo; ao adotar agilidade, passa a se preocupar em entregar produto, muitas vezes ainda sem saber o que realmente acontece com aquele produto depois; o estágio seguinte, mais maduro, é se preocupar em entregar valor de fato. Isso, porém, depende do contexto: em mercados onde todos entregam essencialmente a mesma coisa (o exemplo citado é o jornalismo, e a corrida para ser o primeiro veículo a noticiar a morte de uma celebridade), o prazo continua extremamente relevante, mas mesmo nesses contextos, o prazo é apenas um componente do valor final entregue, não o valor em si.

A discussão avança para o conceito de commodity: um produto uniforme, sem diferenciação, com preço determinado puramente por oferta e demanda. O apresentador propõe um alerta direto para trabalhadores do conhecimento: se você acredita estar produzindo algo tão uniforme e padronizado que não se diferencia de nada mais no mercado, isso é sinal de que está usando mais os braços do que a cabeça, e, nesse caso, seu emprego corre risco real de ser automatizado. Ele observa que termos como 'job' e 'task', usados casualmente no dia a dia profissional, carregam esse mesmo cheiro de trabalho mecânico e desconectado de propósito.

Um relato pessoal marcante ilustra o risco de uma visão puramente 'projetizada' do trabalho: o apresentador conta ter sido atendido, em um momento de emergência médica real, por uma médica que tratou a consulta como um projeto fechado: assim que emitiu o diagnóstico e recebeu o pagamento, considerou o atendimento 'feito', apesar de ele estar gravemente mal e precisar, na verdade, de encaminhamento urgente ao pronto-socorro. Ele sobreviveu, mas usa o episódio para ilustrar como o mesmo comportamento acontece, silenciosamente e sem consequências visíveis, no trabalho do conhecimento todos os dias: 'nosso trabalho morre, e ninguém faz nada'. Ninguém percebe quando um produto ou solução simplesmente falha em resolver o problema original, porque não há um corpo ali para constatar a morte.

Avelino traz uma reflexão importante: nem todo trabalho relevante precisa estar ligado à inovação disruptiva. Em contextos onde eficiência operacional é o que gera vantagem competitiva real, como no setor bancário, onde os produtos financeiros costumam ser essencialmente os mesmos entre concorrentes, otimizar processos e reduzir fricção no atendimento é, por si só, uma forma legítima e valiosa de entregar valor, mesmo sem ser 'disruptivo'. Carol reforça essa ideia criticando a crença comum de que inovar significa necessariamente criar algo radicalmente novo. Muitas vezes, entregar mais valor com o que já existe, apenas de forma ligeiramente diferente ou mais eficiente, é inovação genuína.

É discutido como a cultura organizacional nos condiciona desde cedo a papéis de 'pensador' versus 'executor', geridos por privilégio e treinamento, não por capacidade real, o que explica por que, mesmo quando líderes tentam dar autonomia a um time, muitas pessoas reagem pedindo apenas uma lista clara de tarefas a cumprir. Essa mentalidade gera uma visão extremamente local do trabalho: a pessoa executa sua parte da cadeia e considera o resultado posterior 'problema de outra pessoa', o mesmo padrão observado na história da médica.

A parte prática do episódio traz recomendações concretas. O apresentador sugere adicionar, literalmente, duas colunas depois do Done em qualquer quadro de trabalho: 'coletando resultados' (renomeando o próprio Done, se necessário) e uma coluna final de 'sorriu ou chorou', representando a reação real do consumidor ao que foi entregue, e reforça que isso pode ser aplicado tanto em ferramentas quanto mentalmente, no dia a dia. Carol propõe que o primeiro passo é a responsabilização consciente: reconhecer que aquilo que você entrega gera valor real para alguém, e decidir, com plena consciência, se você quer ou não se responsabilizar por esse resultado, preferindo ser um 'tarefeiro consciente' a alguém que finge estar conectado ao propósito sem realmente estar. Ela também traz o modelo de input, output e outcome (entrada, entrega e resultado) como forma prática de lembrar que a entrega em si nunca é o fim da linha.

Avelino complementa sugerindo que, mesmo quando não é possível enxergar o impacto no cliente final por estar no meio de uma cadeia de valor longa, vale a pena entender de onde vêm as demandas que chegam até você e para onde vai o que você entrega, mesmo que seja apenas a próxima área da cadeia, não o cliente final. Isso já expande a visão sistêmica do trabalho.

A conversa então se aprofunda em métricas. Rafa Albino defende que medir não deve ser confundido com julgar: medir é diagnosticar o estado atual para saber o que pode ser melhorado. Ele cita exemplos de métricas de eficiência (qualidade em produção, frequência de deploys, tempo de recuperação após falhas) como formas legítimas de avaliar se um sistema está sendo bem gerido, e defende que a definição de pronto deveria sempre incluir qual métrica está sendo acompanhada. Avelino reforça que um bom trabalho de entendimento do problema, feito antes mesmo de escrever a primeira linha de código, já revela qual métrica será usada para validar se a mudança de fato ocorreu.

São discutidas três dicas práticas adicionais sobre métricas: primeiro, sempre buscar uma visão sistêmica para verificar se o que está sendo chamado de 'Done' é realmente Done, e não apenas uma etapa intermediária maquiada de conclusão, como o exemplo do lead time que 'termina' na entrega para o time de testes, quando na verdade o cliente ainda não recebeu nada, ou o paralelo com o desenvolvimento de vacinas contra a Covid-19, anunciadas como prontas antes de completarem as etapas reais de validação científica. Segundo, o risco de apego emocional a soluções específicas, quando uma solução carrega o 'CPF' de quem a propôs, fica psicologicamente mais difícil buscar métricas que possam invalidá-la. Terceiro, poucos times sabem, de fato, qual retorno financeiro real geram para a empresa, e demonstrar esse impacto de forma concreta muda profundamente como um time se enxerga: de 'pessoas apenas digitando código' para pessoas que geram impacto mensurável.

Para fechar, Panda compartilha um exemplo prático real da própria vida: ao organizar um evento comunitário (Link Off Blumenau) durante a pandemia, ele decidiu aplicar um card de Fit for Purpose para entender o real propósito de quem participava, descobrindo que, mais do que troca de conhecimento técnico, o que as pessoas mais buscavam durante o isolamento era networking e contato social. Esse insight levou à decisão de unir dois eventos remotos de cidades diferentes para ampliar essas conexões, e, mais importante, ele explica que só move o card do evento para 'Done' depois de analisar esse resultado e planejar a próxima iteração, não assim que o evento termina.