Data Driven e compartilhamento de conhecimento em tempos de home office

Por Felipe Navarro, Staff Engineer no CESAR

Aqueles que já trabalharam na indústria de software, provavelmente, concordam comigo quando digo que uma das principais características do setor de tecnologia é a necessidade do constante aprendizado.

E isso é especialmente verdade quando se é recém-chegado nesse mercado de trabalho. Tal fato me faz lembrar de quando eu era um engenheiro recém-contratado. Tinha muita vontade de aprender e causar impacto nos projetos em que participava, mas, como todo Engenheiro Jr, precisava de mentoria daqueles mais experientes do que eu, que me ajudavam com os desafios técnicos do dia a dia, além de me apresentaram as melhores práticas do desenvolvimento de software.

Diante dessas memórias, pergunto-me frequentemente: Como deve ser ingressar no mercado de trabalho no cenário atual de equipes 100% remotas?

1 – Impactos do home office no compartilhamento de conhecimento

Conforme é de conhecimento de todos, a pandemia levou à uma adoção forçada do modelo home office por um número expressivo de corporações que, muitas vezes, não possuíam políticas bem definidas para essa modalidade de trabalho. Devido a isso, não houve tempo hábil para a avaliação dos impactos que uma mudança abrupta como essa causaria nas equipes.

Nesse cenário, o distanciamento físico entre as equipes de trabalho evidenciou o quanto o compartilhamento de conhecimento acontecia organicamente na modalidade presencial. Não existem mais os costumeiros “encontros no corredor”, onde um colaborador compartilhava com seus colegas os desafios que estavam enfrentando no seu projeto, ouvia dicas e discutia soluções.

No ambiente presencial, é bem mais natural a formação de laços entre pessoas que compartilham interesses em comum, como por exemplo cloud computing, front-end, etc…. Em uma equipe totalmente remota, as coisas não são tão simples, principalmente em equipes em que alguns dos membros nunca trabalharam presencialmente na empresa, de forma que todo o seu contato com colegas sempre foi virtual.

Pessoas nessa situação, dificilmente saberão o que ocorre fora de seu projeto ou setor, desconhecendo que, às vezes, outra pessoa na empresa já passou por um desafio similar e encontrou soluções que poderiam ajudá-lo.

2 – Como empresas Data Driven podem sair na frente diante desse problema?

Em primeiro lugar, é interessante definir o que seriam empresas Data Driven. Segundo Carl Anderson em seu livro Creating a Data Driven Organization [1], Data driveness é o ato de construir ferramentas, habilidades e, principalmente, uma cultura que atua com base em dados (tradução livre). Conforme veremos, essa abordagem pode trazer soluções simples e efetivas para os problemas supracitados.

De maneira mais específica, podemos supor que, o problema do Engenheiro Jr., mencionado na introdução, é encontrar mentores, em geral, pessoas com expertise em assuntos que sirvam de base para sua atuação, ou seja, encontrar um ambiente imersivo para que ele se sinta capaz de potencializar suas habilidades com seus pares. De fato, muitas empresas, especialmente as de software, já possuem banco de dados que poderiam ajudar bastante nesse sentido, especificamente, no que tange às mensagens armazenadas na plataforma de comunicação corporativa (exemplo Slack, Asana, ou Microsoft Teams).

Essas mensagens, especialmente as trocadas no âmbito de canais específicos de uma squad ou projeto, contém discussões técnicas que, permitiriam identificar automaticamente a expertise de um determinado time.

Observe, imagine o seguinte cenário: Um recém-chegado na empresa tem uma dúvida acerca de como adicionar uma tecnologia bastante específica. Ele não tem a mínima noção de quem procurar dentro da instituição para sanar essa dúvida, uma vez que não é simples para ele saber se essa tecnologia está sendo usada por algum squad ou time na empresa.

É verdade que muitas vezes existem canais gerais onde ele poderia mandar dúvidas desse tipo, mas não existe muita garantia de que alguma pessoa com experiência nesta tecnologia vai ler a sua mensagem, que, muitas vezes, vai ser apenas uma em um mar de outras mensagens em grupos de propósito geral.

No entanto, uma empresa data driven poderia se aproveitar dos valiosos dados presentes nas mensagens dos canais privados das squads, identificando essas informações com uso de palavras- chave nessas mensagens e, assim, elencar para cada time, quais tecnologias são mais mencionadas. A publicação desse tipo de informação poderia facilitar bastante que, pessoas de times diferentes, percebessem interesses em comum e, assim, trocassem informação.

Na figura a seguir, podemos analisar no diagrama como é possível uma solução nesse sentido e de que maneira ela poderia funcionar: