L’activité ludique et son antithèse, le sérieux

Padrões de evolução, nest a pesquisa, significam um conjunto de passos padr ão ( ou est ágios) que foram seguidos com sucesso no passado por pessoas ou em pr esas, e foram docum ent ados e com par tilhados par a ser em seguidos no futuro com o práticas de sucesso. Carm el [ 21] define m odelos de est ágios com o uma ferram ent a poderosa no auxílio ao entendimento de um fenôm eno, por que t ais m odelos capt uram a evolução, refletindo também as curvas de apren dizado e difusão. O autor argumenta que est es m odelos são úteis tanto para a pesquisa e a pr ática na indúst ria: os profissionais na indústria podem usar m odelos de est ágio para entender onde eles est ão, onde est ão os concorrentes, e o que eles podem fazer par a evoluir. Por outro lado, os pesquisadores podem não apenas identificar e propor padrões, m as t am bém utilizá- los par a m elhor entender o comportam ento por trás de um dado fenômeno. Estes padrões de evolução ( ou est ágio) tam bém podem ser definidos com o níveis de m aturidade ou capacidade num modelo que descreve um a evolução.

Chrissis et al [ 30] define capacidade com o a habilidade de prever o processo e seus resultados, ou o intervalo de resultados esper ados que possam ser alcançados ao seguir um determinado processo. Por outro lado, os aut ores definem m aturidade como a evolução na capacidade do processo, um cam inho de evolução bem definido visando alcançar um processo m aduro, onde cada nível de m aturidade provê um a cam ada par a a melhoria contínua do processo. Alcançar um nível de m aturidade significa aum ent ar a capacidade do processo.

2 .5 .1 Padrões de Evolu ção na Ciência da Com pu t açã o

Pode-se dizer que a área de DDS surgiu para o desenvolvim ento de soft war e a partir da década de 1990, mas que som ent e nos últimos 10 anos seu crescim ento acelerou, gerando diversas dificuldades aos projetos sendo execut ados. Com a evolução da pr ática do DDS, evoluem t ambém as possibilidades de pesquisa. Dest a form a, a diversidade de experiências da indústria tem sido utilizada par a elaborar guias de boas práticas, e estr at égias com uns de evolução das em pr esas, nos m ais diferentes m odelos de negócio de desenvolvimento distribuído de software. E um a das ár eas que vem ganhando considerável at enção nos últimos anos é a análise do DDS sob o ponto de vist a de est ágios de maturidade e/ ou capacidade.

O uso de modelos em est ágios não é um a novidade na Ciência da Com putação e, principalm ent e, na Engenharia de Software. Eles t ambém podem ser encontrados em estudos na área de Ciências Sociais, onde um dos modelos m ais conhecidos foi proposto por Bruce Tuckm an em 1965 [ 150] .

Na época, ele criou um m odelo para descrever os est ágios do desenvolvim ento de equipes. Na Ciência da Com putação, especificam ente na área de Sistem as de I nform ação, um dos prim eiros modelos de est ágios foi proposto por Richard Nolan, em 1973 [ 106] . O m odelo tinha com o objetivo principal analisar a evolução do uso dos computadores nas organizações, que na época além de ser um a novidade, er a tam bém considerado um a inovação. O mesm o Nolan, ao desenvolver o seu modelo há praticam ente um quarto de século atrás, com entava que a estr at égia de utilizar teorias de est ágios de evolução era um a forma de buscar explicações par a um novo fenôm eno, enquant o est e estivesse em form ação. Assim , seria possível desenvolver descrições que representassem um det erm inado comportam ento e sua evolução, a partir de um conj unto de experiências pr áticas e observações. No contexto da Engenharia de Softwar e, é possível encontrar influências da linha de raciocínio de Nolan na origem de modelos tais com o o SW- CMM e o CMMI , por exemplo, além de diversos outros.

Modelos de estágios são bast ant e úteis par a entender um fenômeno recente. Eles refletem curvas de aprendizagem e difusão de det erminadas práticas a par tir da evolução observada. Na indústria, est es modelos possuem bast ant e aceitação, a par tir do momento em que as em presas desej am identificar onde elas se encont ram , onde est ão as concorrent es, e quais poderiam ser os próximos passos, de acordo com as descrições de cada est ágio. Apesar da utilidade dest es m odelos, eles sem pr e foram alvos de críticas, de acordo com Carm el [ 21] . Algumas dest as críticas incluem que tais modelos são desenvolvidos de form a heurística, ger alm ent e não são validados, ou assumem um a evolução linear para cada est ágio. Embora estas críticas sej am válidas, Carm el [ 21] tam bém argument a que, no final, o entendimento coletivo de um fenôm eno seria

entendim ento de forma incom plet a se est es padrões não fossem identificados. Além disso, o autor tam bém com ent a que est es m odelos são m ais úteis em est ágios iniciais de um fenômeno. Um a vez que o fenômeno est á m aduro, o interesse em m odelos que descr evem sua evolução não é m ais tão evidente.

No DDS, que é uma ár ea recente, t am bém é crescente a busca por explicações de fenôm enos através de m odelos de est ágios, sej a de capacidade ou m aturidade. Hoj e j á existem alguns est udos cujos resultados propõem m odelos dest a natureza par a os m ais diferentes contextos de DDS. Diferentem ente de modelos de refer ência, os modelos de capacidade est ão relacionados com a previsibilidade do processo e seus resultados. Assim, a capacidade de um processo descreve os r esultados esper ados que podem ser alcan çados seguindo est e processo em específico [ 71] . Já os modelos de m aturidade se propõem a identificar um est ágio, ou nível, em que a organização ou a equipe se encontra [ 30] , considerando um conjunto de processos e suas capacidades. Eles não m apeiam o que deve ser feito, mas fornecem um suporte par a com o deve ser feito. Os m odelos de m aturidade explicam as car act erísticas exist entes em cada nível de m aturidade e as r azões que diferenciam os níveis, ger alm ente agrupados por fatores que evoluem ao longo do tempo ( agrupam ento de capacidades esper adas em cada nível ou est ágio) .

2 .5 .2 Padrões de Evolu ção no De se nvolvim ent o Dist ribuído de Soft w a re

Da m esm a form a que exist em m odelos de est ágios de m aturidade ou capacidade par a desenvolvimento de softwar e, gerência de projetos, t est e de softwar e, m anutenção de software e gest ão do conhecim ento, por exem plo, já existem t am bém alguns m odelos que consideram det erm inados aspectos do desenvolvimento distribuído de software, variando desde propost as sim ples at é as m ais robust as e com plexas. Eles permitem que as empr esas estruturem seus processos e objetivos de negócio, tendo por base um cam inho de evolução.

Entre os m odelos de m aturidade e capacidade desenvolvidos nos últim os anos par a apoiar o desenvolvimento distribuído de softwar e, quatro se dest acam : o OSM ( Offshore Stage Model) , o OMM ( Offsourcing Maturity Model) , o eSCM ( eSourcing

Capability Model) , tanto para clientes quanto par a provedores de serviços, e o PMF

( Process Mat urity Fr am ework), um fr am ework de m aturidade par a auxiliar na gest ão de projetos distribuídos. Apesar de todos os m odelos t erem sido propostos dentro do escopo do desenvolvimento distribuído de softwar e, praticam ente todos t rat am de questões estr at égicas e organizacionais. Ainda são escassos os est udos que avaliam evoluções de m aturidade no DDS do ponto de vist a das atividades de Engenharia de Soft war e propriamente ditas ( aspectos t écnicos) . De todo o modo, os modelos existent es podem

auxiliar a minimizar det erm inados riscos e dificuldades n a evolução da prática de DDS nas empr esas, refletindo diretam ente nas atividades de ES. Os quatro m odelos citados são explicados a seguir.

O m ode lo propost o por Carm e l & Aga r w a l [ 2 3 ] : Car m el & Agarwal [ 23] propuser am um m odelo de m aturidade par a organizações de TI que atu am em um am bient e de offshore sourcing. Conhecido na época por SI TO ( Source of I T Work

Offshore) , este modelo propôs quatro est ágios em que organizações que trabalham com

projetos de TI offshore poderiam est ar contextualizadas. Este m odelo foi revisado em 2005 [ 22] , e então teve o nom e m odificado para OSM ( Offshore Stage Model) . Em cada nível do OSM, exist e um a descrição sobre as caract erísticas das organizações e o tipo de atividade que elas podem suportar ( Figura 4) .

O modelo OSM propõe os seguintes níveis de m aturidade: Observar a estr at égia offshore ( Offshore byst ander) , Experimentar a estr at égia offshore ( Experiment al) , Foco no custo ( Cost strat egy) , e I m pulsionar a estrat égia offshore ( Lever aging offshore) .

Estágio 1 – Observar a estr atégia offshore ou Offshore byst ander: nest e est ágio, não existem atividades de offshore sourcing. Todo tipo de dem anda de TI é realizada pela própria empresa. As em pr esas optam estr ategicam ente por não fazer o desenvolvim ento offshore, ou ent ão tr abalham com est e tipo de desenvolvimento, m as buscam ser os r esponsáveis pelos processos, conhecim entos e métodos par a desenvolver os projetos, e ao m esmo t em po observam outras empresas que j á possuem um a m aior m aturidade nest e cenário. Além disso, neste est ágio pode haver atividades de desenvolvim ento distribuído, mas elas possuem um baixo grau de definição e m étricas par a controle dest as atividades são m uito imprecisas ou inexistentes. Por fim , nest e est ágio é clara a identificação de im aturidade dos gerent es em adm inistrarem atividades longe de seu am biente de tr abalho.

Estágio 2 – Experim entar a estr atégia offshore ou Experim ent al: nest e est ágio, as em pr esas com eçam a experimentar a estr at égia de desenvolvim ento

offshore. No entanto, ainda não possuem um controle m uito ativo do que est ão fazendo.

Este est ágio caracteriza um a fase experimental par a a empresa. Por este m otivo, ainda não há uma estruturação de processos que perm ita u ma m elhor integração entre as unidades ou em presas envolvidas. O fluxo de trabalho é diferente par a cada tipo de projeto. Ainda, nest a et apa é com um a realização de projetos pilotos. Por fim , est e est ágio é considerado um est ágio de t ransição. Ele não é sust entável em longo prazo, fazendo com que as em pr esas sintam a necessidade de passar par a o estágio seguinte ou retornar para o est ágio anterior.

Estágio 3 – Foco no custo ou Cost strat egy: a tr ansição do est ágio dois para o est ágio três é m ar cada pela mudança de um comportamento reativo para um com portam ento pró- ativo. É com um que, neste mom ento, os gerent es desenvolvam capacidades e experiência par a se relacionarem com a prest adora de ser viços offshore. As atividades ger almente não são críticas, m as são bem definidas. Est e est ágio consolida a visão de utilizar o desenvolvimento offshore com o redutor de custos operacionais em curto prazo. No limiar dest e est ágio, os gerentes começam a questionar a abertura de centros de pr est ação de serviço offshore par a a m atriz, aum ent ando assim o nível de relacionam ento com as t erceirizadas, car acterizando a transição par a o est ágio quatro.

Estágio 4 – I mpulsionar a estr at égia offshore ou Lever aging offshore: nest e est ágio, as em presas utilizam o desenvolvim ento offshore como um a estr atégia de negócio, extr apolando as necessidades pontuais como redução de custo, por exem plo. A inovação é notada na cultura e no clima organizacional, at ravés da agregação de centros de desenvolvim ento. Nest e nível, os gerentes necessitam est abelecer pontos de coordenação e sincronia do trabalho, coordenando os recursos globais e acelerando o

tim e- to-m arket . Na medida em que aum ent a o nível de relacionam ento offshore, a

em pr esa m atriz começa a est abelecer m étricas relativas a processos e controle de qualidade. Nest e est ágio também começam a surgir os cham ados centros globais de desenvolvim ento de software ou de provedora de serviços globais ( ASP – Application

Server Providers). A utilização de centros especializados da própria organização

localizadas em outro país car act eriza o tipo de desenvolvimento distribuído internal

offshoring, det alhado no Capítulo 3. Os autores do m odelo OSM sugerem que as

em pr esas no est ágio quatro possuem diferent es estruturas organizacionais e mecanism os. Elas t êm um a gr ande experiência acum ulada em offshore sourcing, e por isso preferem est abelecer seus próprios cent ros de desenvolvim ento de software.

Este é um modelo bast ante útil para ent ender os diferentes tipos de relações exist entes em um relacionam ento do tipo offshore sourcing. Entret anto, da form a como o modelo é apresent ado, um a em pr esa pode ter um a estrutura de est agio quatro ( com centros globais de desenvolvim ento) e, no entanto possuir práticas ger enciais do est ágio um . Dest a forma, classificar empresas segundo escalas progressivas às vezes pode ser muito subjetivo. Deve existir um grau de evolução que as em pr esas devem t er par a est arem classificadas em det erm inados est ágios de m odelos de m aturidade.

Sourcing of IT Work Offshore (SITO) Stage Model Stage

1

2

3

4

Domestic sourcing only.

Offshore Experimenter Experimentation begins. Sourcing is ad hoc. Proactive Cost Focus Sourcing of non-core work is encouraged at offshore centers, with the goal of

cutting costs. Offshore management mechanisms emerge. Proactive Strategic Focus Core IT work is sourced to offshore centers, with the goal

of achieving competitive advantage. Distance management mechanisms are mature

Figur a 4 . O M odelo OSM – Off sh ore St a ge M od el [ 2 3 ]4

O m odelo OSM não explora questões t ais com o o conjunto de práticas ou processos de desenvolvimento de softwar e que uma em pr esa deve t er par a figurar em um deter minado est ágio. Além disso, não existe um relacionam ento entre os est ágios propostos no m odelo e a form a com o a organização tr abalha. Assim, o principal questionam ento que surge é se existe a possibilidade de atingir graus m ais elevados de trabalho offshore, sem t er m etodologias orientando as atividades m ais operacionais por trás de cada est ágio. Dest a form a, a em pr esa perde em t ermos de evolução da m aturidade organizacional.

O m ode lo propost o por Morst e ad & Bloun t [ 1 0 2 ] : no estudo conduzido por Morstead & Blount [ 102] , é apr esent ado um m odelo de m aturidade par a organizações offshore cham ado de OMM (Offsourcing Maturity Model) . O obj etivo dest e modelo, segundo os autores, é posicionar as em presas quanto ao nível de maturidade de seus processos, m étricas, pessoas, t ecnologia e relacionam ento. Ainda segundo seus autores, a gr ande diferença dest e modelo para os outros é a relação sobre o custo de investimento entr e cada nível de m aturidade. Além disso, é um modelo para ger enciar os riscos para redefinir atividades e serviços de TI , com um custo reduzido e com qualidade igual ou superior da em pr esa m atriz. O m odelo possui cinco níveis de m aturidade: Aum ento da equipe ( Staff augm ent ation) , Turnkey, I nt egrado ( I nt egrat ed) , Ger enciado ( Managed) , e Otimizado (Optimized) .

Nível 1 – Aum ento da equipe ou Staff Augm entation: nest e nível a empr esa com eça a entr ar em contato com empresas offshore, com o objetivo apenas de aum ent ar o núm ero de pessoas envolvidas nas atividades, no entanto, sem aum entar seu custo. É

4 _{As figur as 4, 6, 7, 8 e 9 foram m ant idas no seu idiom a original, o inglês, de acordo com os m odelos pr opost os}

um relacionamento de pouco valor agregado, e é conseguido ao em pregar recursos humanos de outros países. Eles são sim plesment e agr egados ao projeto, aum ento a capacidade de execução das t aref as. Quase não há treinam ento para as pessoas, pois a organização subent ende que elas são capacitadas par a r ealizar a função. Projetos do tipo offshore não existem.

Nível 2 – Turnkey: nest e nível, a em presa desenvolve projetos offshore com o exer cício para envolver e iniciar o trabalho com as equipes distribuídas. Exist e o conceito prim ário sobre o risco de projetos offshore. A infra- estrutura t ende a ser limitada e quase não há benefícios em curto prazo. O fator fundam ent al dest e nível é a oportunidade das em pr esas desenvolverem seus gerent es par a tr abalharem em am bientes de desenvolvim ento offshore.

Nível 3 – I ntegrado ou I ntegrated: nest e nível, a m atriz com eça a delegar não só atividades de desenvolvim ent o, m as t am bém de m odelagem e análise de proj etos. As em pr esas offshore est ão alinhadas com as necessidades da m atriz. Além disso, existe um grau de integração em nível de processo entre as empr esas envolvidas. Durante est e alinham ento, é norm al que exist a t ambém iniciativas par a aproximar e integrar as equipes distribuídas geograficament e.

Nível 4 – Gerenciado ou Managed: nest e nível, muitos aspectos da capacidade de desenvolvim ento são movidos par a as em pr esas offshore, e os dados coletados par a fins de análise ( m ét ricas) são considerados por ambas as em presas com o par âm etros par a m elhoria de seus processos. Além disso, nest e nível existe a consolidação da integração iniciada em est ágios anteriores par a um m odelo orient ado a m étricas. O foco est á na qualidade e velocidade do produto desenvolvido, bem como a qualidade dos processos utilizados.

Nível 5 – Otimizado ou Optimized: nest e nível assum e- se que a empr esa offshore est á est abelecida e é part e fundam ent al dos negócios da matriz. Além disso, a m atriz com eçar a t er m ais retorno financeiro, os recursos hum anos tendem a ser especializados, trabalhando sem barr eiras quanto à limitação cultural, de confiança e coordenação. Os processos de m elhoria contínua são altam ente utilizados.

Apesar de ser um modelo para desenvolvim ento offshore, est e modelo não aborda explicitam ent e o desenvolvim ento do tipo internal offshoring, algo que é citado no modelo OSM. Além disso, o autor explica que o modelo é limitado e im perfeito, pois ele não det alha nem especifica objetivos de at ividades em situações cot idianas. Entret anto, quando utilizado em conjunto com modelos par a m etodologias de domínio específico, com o o CMMI , o OMM provê um guia de obser vação sobre gerência de r isco em am bient es distribuídos. Ele foca principalmente no suporte à organização durante um a curva de aprendizado em relação ao desenvolvim ento offshore.

Existem elementos chaves que são posicionados com o críticos, e, m apeados nos níveis do modelo. Eles são relativos a ferram ent as e infra- estruturas utilizadas, aos processos, ao relacionam ento das pessoas e ao tempo ( Figura 5) .

1 2 3 4 5

Comunicação através de voz S S S S S

Acesso a WEB S S S S S

Acesso a dados remotos N N S S S Viagens (offshore-onshore) S S S S S Viagens (onshore-offshore) N S S S S Plano de mitigação de desastres N N S S S

Seguro N N N S S

Investimento na infra-estrutura offshore N N S S S Investimentos em processo N N S S S Definições estratégicas S S S S S

Treinamento onshore N N S S S

Treinamento offshore N N S S S

Tempo para atingir os objetivos S S S S S Tempo de aumento e redução de pessoal N N S S S

Figura 5 . Ma pea m e nt os de algu ns ele m e nt os d o OM M

O m odelo OMM procura apr esent ar os m elhores caminhos para as em pr esas desenvolverem suas atividades de forma distribuída, alinhando cust os com métricas, e prevendo o tipo de qualidade no serviço das em presas offshore. Dest a form a, existe um a relação direta entre os benefícios do modelo, sua com plexidade, seus níveis e a capacidade de tr abalho com em presas offshore.

Segundo os autores, a similaridade de conceitos e definições com o CMM não são acidentais. O modelo foi concebido com base no modelo do SEI ( Software

Engineering I nstitute) . Além disso, a adoção de m étricas e a continua otimização dos

processos são fundam entais para a evolução da organização. Apesar disso, os modelos são diferentes. O CMM posiciona a organização quanto à definição, implement ação, mensur ação, controle e m elhorias nos seus processos de desenvolvimento de softwar e. O