Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
Resultados e Retenção (continuação)
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Olhando para retenção, eu sempre tive o objetivo que as pessoas que trabalhassem nas minhas equipes tivessem ali o melhor momento profissional de suas carreiras. Mas se a gente olhar friamente somente para números, perder pessoas custa dinheiro. Quando um funcionário vai embora ele leva conhecimento, know-how, histórico. A pessoa já sabe como tudo funciona na empresa e é produtiva. Ela pode levar planos estratégicos para a concorrência. Veja quantos passos existem pra trazer uma nova pessoa pro time. Ao abrir uma nova vaga, você inicia um processo seletivo, entrevista candidatos, faz ofertas, espera a pessoa se desligar da empresa anterior, faz processo de admissão e de onboarding. Daí ela entra no time e tem que conhecer as pessoas, sistemas, processos, negócio, produto. Em times de tecnologia, estimo que uma empresa leve de 4 a 6 meses para rodar todo esse processo e considerar o novo funcionário como produtivo (e ainda assim sem todo o histórico). Não seria melhor investir para que as pessoas boas não saíssem em primeiro lugar? Resumo da minha "estratégia de retenção": garantir um alinhamento de expectativas entre o que a empresa precisa e o que a pessoa quer fazer. E como saber o que a pessoa quer fazer? Pergunte! Já falei bastante sobre 1-on-1s aqui e aqui. Em geral, as pessoas não pedem demissão de uma empresa, pedem demissão de um líder ruim! |
Leo Andreucci - CTO Mentor
Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
DX publicó una investigación interesante que concluyó que las ganancias de productividad con IA todavía están muy por debajo del hype. Los principales motivos identificados fueron: 1) Escribir código nunca fue el principal cuello de botella Escribir código representa solo una pequeña parte del trabajo real de ingeniería (16% del tiempo, según una investigación de Microsoft). La IA acelera la escritura de código, no necesariamente el sistema completo. 2) Automatizar solo parte del ciclo de...
A DX publicou uma pesquisa interessante que constatou que os ganhos de produtividade com IA ainda estão muito abaixo do hype. Os principais motivos levantados foram: 1) Escrever código nunca foi o principal gargalo Escrever código é só uma parte pequena do trabalho real de engenharia (16% do tempo, segundo pesquisa da Microsoft). IA acelera escrita de código, não necessariamente o sistema inteiro. 2) Automatizar apenas parte do ciclo de desenvolvimento cria novos gargalos Esse é o ponto...
Grande parte da discussão sobre IA está focada em produtividade. Mas tem uma mudança mais profunda acontecendo. De identidade. Por muito tempo, ser uma boa pessoa desenvolvedora esteve muito ligado à capacidade de escrever código bem. Conhecer a linguagem, dominar frameworks, resolver problemas na mão. Isso não desapareceu. Mas deixou de ser o principal diferencial. Porque escrever código ficou muito mais fácil. E isso ajuda a explicar parte da resistência que ainda vemos (embora cada vez...