Juliane Aparecida Magarotto; Cleberson Williams Dos Santos

DOI: 10.22167/2675-6528-202601009

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

A ausência de processos padronizados na gestão de projetos de Tecnologia da Informação (TI) compromete a confiabilidade das informações para tomada de decisão gerencial. O estudo analisou os impactos da implementação de um modelo padronizado de gestão de projetos na ferramenta Jira sobre a governança, a rastreabilidade das entregas, a confiabilidade dos indicadores-chave de desempenho (KPIs) e a tomada de decisão gerencial em projetos de TI. Adotou-se abordagem qualitativa, com estudo de caso único, e a coleta de dados ocorreu por meio de entrevistas semiestruturadas com profissionais envolvidos na implementação, questionário estruturado aplicado a uma empresa fornecedora e análise documental. Os dados foram tratados por análise de conteúdo temática, com triangulação entre fontes internas e externas à organização. Os resultados indicaram avanços significativos nas quatro dimensões investigadas: a organização transitou para workflows padronizados com fluxos formais de aprovação; o acompanhamento dos projetos passou a ocorrer em repositório único; os indicadores deixaram de depender de consolidações manuais; e os gestores passaram a contar com dashboards integrados. Contudo, identificou-se que os ganhos dependem da maturidade dos processos preexistentes e do engajamento dos usuários. Concluiu-se que a padronização impactou positivamente as dimensões, funcionando como estrutura que viabilizou o controle e a confiabilidade que o modelo anterior, baseado em esforços individuais, não conseguia oferecer. Teoricamente, demonstrou-se que governança, rastreabilidade, confiabilidade de KPIs e tomada de decisão formam uma cadeia interdependente, e não dimensões isoladas, contribuindo para a literatura ao evidenciar essa conexão na prática.

Palavras-chave: Dashboards; Estudo de caso; Maturidade organizacional; Padronização de processos; Tomada de decisão gerencial.

1. Introdução

A gestão de projetos de Tecnologia da Informação (TI) emergiu como um dos pilares estratégicos para o sucesso organizacional na última década, contudo, permanece um campo repleto de desafios significativos. Dados do Project Management Institute (PMI, 2018) revelam que uma parcela considerável de projetos, aproximadamente 31%, não alcança seus objetivos iniciais, enquanto 48% não são finalizados dentro do prazo estipulado. Esse cenário resulta em um desperdício médio de 9,9% de cada dólar investido, evidenciando a ineficiência e a complexidade inerente a essa área. Uma das causas mais frequentemente apontadas para essas falhas é a ausência de processos padronizados (PMI, 2017), que compromete a confiabilidade das informações e, consequentemente, a qualidade da tomada de decisão gerencial. Em muitas organizações, a fragmentação de controles e a consolidação manual de dados persistem, dificultando a visibilidade e a governança efetiva. Fernandes e Abreu (2014) ressaltam que a governança de TI depende intrinsecamente de processos bem definidos, documentados e integrados à estratégia corporativa, sem os quais o controle sobre projetos e serviços tende a permanecer descentralizado e inconsistente. Laudon e Laudon (2020) complementam essa perspectiva, afirmando que a qualidade das decisões gerenciais está diretamente ligada à estruturação e à confiabilidade das informações disponíveis nos sistemas de gestão.

Nesse contexto, a governança de projetos de TI assume um papel central, sendo compreendida como o conjunto de estruturas, processos e mecanismos decisórios que asseguram controle, transparência e alinhamento entre as iniciativas de TI e os objetivos estratégicos do negócio (Müller, 2009; PMI, 2017; Weill e Ross, 2006). Uma governança robusta é fundamental para mitigar riscos, otimizar recursos e garantir que os projetos entreguem valor. Paralelamente, a rastreabilidade das entregas constitui outro conceito teórico essencial, referindo-se à capacidade de associar decisões, recursos e resultados de ponta a ponta, de maneira verificável, ao longo de todo o ciclo de vida dos projetos (Kerzner, 2017a). Essa capacidade não apenas facilita o acompanhamento do progresso, mas também promove a responsabilização e a auditoria, elementos cruciais em ambientes de alta complexidade e regulamentação. A ausência de um repositório único e de fluxos bem definidos para o acompanhamento das atividades compromete severamente a rastreabilidade, tornando difícil determinar a origem e o status de cada componente do projeto.

A confiabilidade dos indicadores-chave de desempenho (KPIs) é uma dimensão crítica que se interliga diretamente à governança e à rastreabilidade. Kerzner (2017b) define a confiabilidade dos KPIs como a qualidade, consistência e utilidade dos indicadores gerados, que devem refletir com precisão o desempenho real dos projetos. Quando os dados são coletados e consolidados manualmente, a subjetividade e a propensão a erros aumentam, minando a credibilidade dos KPIs e a capacidade da gestão de utilizá-los para avaliações precisas. Indicadores inconsistentes ou de baixa qualidade levam a interpretações equivocadas e, consequentemente, a decisões subótimas. Por fim, a tomada de decisão gerencial representa o ápice da utilização dessas informações estruturadas, sendo a capacidade de gestores utilizarem dados confiáveis e rastreáveis para fundamentar escolhas estratégicas e táticas de forma oportuna e eficaz (Laudon e Laudon, 2020). Em ambientes onde a informação é fragmentada e pouco confiável, as decisões muitas vezes se baseiam em intuição ou percepções subjetivas, aumentando o risco de resultados indesejados e o desperdício de recursos.

A relevância deste estudo justifica-se tanto pela dimensão prática quanto pela acadêmica. No âmbito prático, a implementação de processos padronizados em ferramentas de gestão, como o Jira, representa uma resposta direta a problemas amplamente vivenciados por organizações de TI, como a fragmentação de informações, o retrabalho na consolidação de dados e a resistência organizacional a mudanças (Schwalbe, 2016). A complexidade dos projetos de TI, caracterizada pela diversidade de perfis técnicos e pela velocidade com que os requisitos se alteram, agrava esses desafios. No campo acadêmico, embora a literatura aborde a adoção de ferramentas de gestão de projetos, poucos estudos investigam de forma aprofundada os impactos combinados da padronização sobre a governança, a rastreabilidade das entregas, a confiabilidade dos KPIs e a tomada de decisão gerencial, especialmente a partir da perspectiva de profissionais ativamente envolvidos na implementação. Assim, este trabalho busca analisar, por meio de um estudo de caso, como a implementação de um modelo padronizado de gestão de projetos na ferramenta Jira impacta essas quatro dimensões, contribuindo para a tomada de decisão gerencial em projetos de TI.

2. Material e Métodos

Esta pesquisa caracterizou-se como um estudo de natureza aplicada, com abordagem qualitativa e caráter exploratório-descritivo, buscando compreender em profundidade os fenômenos investigados. A abordagem qualitativa foi selecionada para analisar as percepções, práticas e mudanças observadas pelos participantes da implementação, conforme preconizado por Creswell e Creswell (2021). Adotou-se o estudo de caso único, seguindo as diretrizes de Yin (2015), o que permitiu uma investigação aprofundada da implementação em seu contexto real. A unidade de análise central foi a implementação de um modelo padronizado de gestão de projetos na ferramenta Jira, focando em seus impactos sobre a governança, rastreabilidade, confiabilidade dos KPIs e tomada de decisão gerencial em projetos de TI.

O estudo foi conduzido em uma empresa de grande porte, multinacional, que atua nos segmentos financeiro e de benefícios no Brasil. A área de Tecnologia da Informação da organização contava com aproximadamente dez profissionais diretos, além de colaboradores terceiros e fábricas de software, operando em um ambiente de alta complexidade, com múltiplas interfaces e demandas simultâneas. Por razões de confidencialidade, o nome da empresa e a identidade dos participantes foram mantidos em anonimato, sendo referenciados exclusivamente por seu papel na implementação. A coleta de dados ocorreu após o encerramento do vínculo profissional da pesquisadora com a organização, garantindo um distanciamento temporal para a análise.

A amostra da pesquisa foi composta por sete profissionais, divididos em dois grupos. O primeiro grupo incluiu quatro entrevistados diretamente envolvidos na implementação do modelo de gestão de projetos na ferramenta Jira na empresa cliente, sendo três ex-funcionários e um funcionário ativo. O segundo grupo consistiu em três profissionais da empresa parceira, especializada na implementação do Jira, que responderam a um questionário estruturado. O critério de seleção foi intencional, visando garantir a representação de perfis profissionais distintos, como estratégico, metodológico, operacional e técnico, para obter perspectivas complementares sobre a mesma implementação.

A coleta de dados foi realizada por meio de múltiplas fontes, buscando ampliar a consistência das análises. As entrevistas semiestruturadas constituíram a principal fonte de dados, dada a natureza do problema investigado e a necessidade de capturar as percepções dos participantes. Esse instrumento permitiu conduzir a coleta a partir de um roteiro temático predefinido, ao mesmo tempo em que ofereceu flexibilidade para aprofundar aspectos relevantes não previstos inicialmente (Yin, 2015). Foram elaborados roteiros distintos para cada perfil de entrevistado, organizados em blocos temáticos alinhados aos eixos centrais da pesquisa.

Os roteiros das entrevistas foram validados previamente pelo orientador da pesquisa, que realizou uma leitura crítica para avaliar a adequação das questões ao problema, a clareza da linguagem e a cobertura temática. Ajustes de redação e sequenciamento foram incorporados com base nessa revisão. Como fonte complementar, aplicou-se um questionário estruturado aos profissionais da empresa parceira, que conduziu a implementação do Jira. Adicionalmente, a análise documental incluiu materiais fornecidos pela empresa parceira, como capturas de tela de fluxos de trabalho, painéis de acompanhamento e estruturas de automação, que registraram o estado da ferramenta após a implementação.

A principal decisão metodológica foi a triangulação entre as múltiplas fontes de evidência (entrevistas, questionário e análise documental), conforme recomendado por Yin (2015), para fortalecer a validade interna e reduzir a dependência de um único ponto de vista. Essa triangulação ocorreu em três planos: entre os próprios entrevistados, entre as diferentes fontes de dados e entre as perspectivas da organização cliente e da empresa fornecedora. A literatura teórica que fundamentou a pesquisa foi identificada por meio de busca exploratória em bases de dados acadêmicas, como Portal de Periódicos da CAPES, Portal de Busca Integrada da USP, Google Scholar e Scielo, no período de 2006 a 2026.

Os dados coletados foram analisados utilizando a técnica de análise de conteúdo proposta por Bardin (2011), com uma abordagem qualitativa focada na presença e relevância dos temas nos relatos. O processo de análise foi dividido em três fases: pré-análise, exploração do material e tratamento dos resultados. Na fase de exploração, os trechos relevantes das transcrições foram identificados e codificados indutivamente, seguindo um critério semântico-temático. Os códigos foram estruturados hierarquicamente em categorias, subcategorias e códigos específicos, sendo revisados após cada entrevista para garantir consistência. A saturação teórica foi alcançada quando não surgiram novos elementos nas últimas transcrições.

As categorias analíticas foram definidas de forma híbrida, ancoradas no referencial teórico sobre governança de TI, rastreabilidade e indicadores de desempenho, mas também abertas a ajustes conforme os agrupamentos pertinentes que emergiram dos dados (Bardin, 2011). Três regras de enumeração guiaram a interpretação: frequência, relevância e convergência. As quatro categorias principais foram: Governança (processos de controle, aprovação e prestação de contas), Rastreabilidade das entregas (capacidade de acompanhar histórico, status e responsáveis), Confiabilidade dos KPIs (qualidade e consistência dos indicadores) e Tomada de decisão gerencial (influência das informações estruturadas nas decisões estratégicas e táticas).

Os aspectos éticos da pesquisa foram rigorosamente observados, com foco na privacidade e integridade dos envolvidos. A pesquisadora assinou um Termo de Compromisso de Utilização de Dados, comprometendo-se a usar as informações exclusivamente para fins acadêmicos e a respeitar a privacidade dos participantes, conforme a Constituição Federal de 1988. O consentimento dos entrevistados foi obtido verbalmente e formalizado por meio de Termo de Autorização e Compromisso para Uso de Informações [TACUI], assinado digitalmente. Para a empresa parceira, o consentimento institucional foi formalizado por um TACUI assinado por seu representante. O anonimato foi garantido pela substituição dos nomes por códigos (E1 a E4) e pela coleta do questionário via formulário eletrônico.

Esta pesquisa apresenta quatro limitações metodológicas que devem ser consideradas na interpretação dos resultados. Primeiramente, por ser um estudo de caso único com uma amostra reduzida de sete participantes, os resultados não permitem generalizações para outras organizações. Em segundo lugar, o perfil dos participantes, todos diretamente envolvidos na implementação, pode introduzir um viés de confirmação, pois a percepção de usuários com experiências negativas não foi representada. A terceira limitação foi a ausência de acesso direto aos dados do ambiente Jira da empresa cliente, o que motivou a inclusão do fornecedor como fonte complementar. Por fim, a relação profissional prévia entre a pesquisadora e a empresa parceira foi mitigada tratando as respostas do questionário como evidência complementar.

3. Resultados e Discussão

A presente seção detalha os resultados obtidos a partir da análise das entrevistas semiestruturadas, do questionário aplicado aos profissionais da empresa fornecedora e dos materiais documentais, que serviram como fontes primárias de evidência para este estudo. Os dados foram sistematicamente analisados à luz das quatro categorias analíticas predefinidas – governança, rastreabilidade das entregas, confiabilidade dos KPIs e tomada de decisão gerencial – buscando compreender os impactos da implementação de um modelo padronizado de gestão de projetos na ferramenta Jira. A triangulação entre as diferentes fontes permitiu uma visão multifacetada e robusta dos fenômenos investigados, revelando tanto os avanços concretos quanto as tensões e desafios inerentes a um processo de mudança organizacional dessa magnitude. A discussão aprofundada de cada achado visa não apenas descrever, mas interpretar e contextualizar os resultados no panorama da literatura acadêmica, identificando convergências, divergências e as implicações práticas para a gestão de projetos de TI.

Governança: do controle individual ao modelo padronizado

O cenário anterior à implementação do Jira, conforme os relatos unânimes dos participantes, era marcado por uma gestão de projetos de TI fragmentada e descentralizada. Cada gerente de projetos operava com base em seus próprios critérios e ferramentas de controle, predominantemente planilhas manuais. E2 descreveu essa realidade com clareza, afirmando que “Toda a parte de gerenciamento do projeto, controle gerencial e financeiro do projeto era feito de forma manual e por planilhas. E aí a gente tem ainda um agravante que cada GP montou o seu próprio padrão de controle gerencial e financeiro do projeto.” Essa ausência de padronização não apenas gerava inconsistências, mas também comprometia a visibilidade e a comparabilidade das informações entre os diferentes projetos e áreas. E1 corroborou essa percepção, destacando as consequências diretas para a gestão: “Era um processo bastante moroso. As informações chegavam de forma picadas, não de forma integrada. A gente teria um trabalho grande para consolidar as informações até chegar ao nível de confiabilidade.” Este quadro reflete a problemática apontada pelo Project Management Institute [PMI] (2017), que identifica a falta de processos padronizados como uma das principais causas de insucesso em projetos de TI. A literatura também reforça que a governança de TI, para ser eficaz, depende de processos definidos, documentados e alinhados à estratégia organizacional, algo que Fernandes e Abreu (2014) consideram essencial para evitar o controle descentralizado e individualizado. A organização estudada, antes da implementação, encaixava-se precisamente nesse perfil de baixa maturidade em governança, onde a dependência de esforços individuais limitava a capacidade de supervisão e controle.

A implementação do Jira representou uma transição significativa para um modelo de governança mais estruturado. Os entrevistados destacaram a introdução de workflows padronizados, campos obrigatórios e fluxos formais de aprovação como elementos centrais dessa mudança. E2 enfatizou a abrangência dessa transformação, descrevendo a ferramenta como um meio de gerenciar o “tempo de vida útil do projeto, desde a prospecção até o encerramento.” Essa padronização não se limitou à mera formalização de etapas, mas integrou mecanismos de controle diretamente na ferramenta, como ilustrado na Figura 1, que exibe um workflow de Projetos (ID) com estágios sequenciais de aprovação, execução e controle.

Figura 1. Workflow do tipo Projetos (ID) configurado no Jira, com estágios de aprovação, execução e controle

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Um avanço notável foi a criação de fluxos de aprovação hierárquicos vinculados a faixas de valor orçamentário, o que E2 descreveu como uma forma de “simplificar e desburocratizar um processo que antes dependia de cadeias longas de e-mails.” E3, como usuária demandante, confirmou o impacto prático dessa mudança, observando que “Tudo isso passou a ser de forma automática, dando visibilidade, passando por fluxos de aprovação, garantindo que não houvesse riscos de fraude, de gastos indevidos. As pessoas que tinham que autorizar, autorizavam de forma oficial.” A Figura 2 detalha esse fluxo de aprovação de investimentos, evidenciando os quatro níveis hierárquicos sequenciais.

Figura 2. Workflow de aprovação de investimentos com quatro níveis hierárquicos sequenciais

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Esses achados estão em consonância com a literatura sobre governança de projetos. Müller (2009) argumenta que uma governança eficaz combina prestação de contas, visibilidade das decisões e mecanismos formais de controle. O PMI (2016) complementa essa visão, detalhando que a governança se traduz em papéis definidos, processos decisórios documentados e supervisão contínua ao longo do ciclo de vida dos projetos. A transição observada na organização, de um modelo baseado em critérios individuais para um sistema onde as regras são intrínsecas à ferramenta, representa um alinhamento direto com essas diretrizes teóricas. A ferramenta, ao incorporar esses controles, atua como um facilitador da governança, transformando a intenção de padronização em uma realidade operacional.

Contudo, a avaliação da profissional de Quality Assurance (E4) introduziu uma tensão importante, que ressalta a complexidade da implementação. E4 reconheceu os ganhos da padronização, mas apontou que “Faltou definição no nosso caso. Houve muitas trocas de gestores e coordenadores, e o conhecimento ficou um pouco perdido com as pessoas.” Essa observação é crucial, pois sugere que a eficácia da governança viabilizada pela ferramenta é diretamente proporcional à clareza e maturidade dos processos que a antecedem. Carvalho e Rabechini Jr. (2019) destacam a maturidade organizacional como um fator determinante para o sucesso da adoção de ferramentas de gestão, e Schwalbe (2016) reforça que, em projetos de TI, a complexidade técnica e a velocidade das mudanças aumentam esse risco. A ferramenta, por mais robusta que seja, apenas reproduz a lógica dos processos que lhe são configurados; se esses processos são ambíguos ou mal definidos, a ferramenta pode perpetuar essas inconsistências. Shenhar e Dvir (2007) também alertam que não existe um modelo único aplicável a todos os projetos, e o sucesso depende da adaptação da abordagem ao contexto e à maturidade da organização.

Os respondentes do questionário da empresa fornecedora (Q1, Q2, Q3) corroboraram a importância dos elementos estruturantes da governança, como workflows, campos obrigatórios, papéis e permissões, acordos de nível de serviço (SLAs) e regras de automação. Eles confirmaram que esses são componentes padrão em implementações do Jira e que a empresa adota um modelo adaptado às especificidades de cada cliente. Q3, em particular, enfatizou que “A configuração do Jira contribui para a governança ao padronizar processos por meio de workflows fixos que definem como e por quem cada etapa pode ser executada. As permissões e papéis garantem que apenas pessoas autorizadas tomem decisões críticas.” Essa perspectiva do fornecedor valida a configuração técnica como um pilar da governança, mas Q3 também ressaltou que o mapeamento prévio dos processos existentes é uma etapa indispensável para uma configuração bem-sucedida, o que dialoga diretamente com a tensão levantada por E4. A análise documental, ao exibir os fluxos de trabalho configurados para diferentes tipos de demanda (Projetos ID, Investimentos, Budget, Nota Fiscal e Atividades), demonstrou que a governança não se restringiu a um único tipo de processo, mas abrangeu todo o portfólio, com automações que definem permissões e papéis, confirmando a robustez da configuração técnica.

Rastreabilidade das entregas: visibilidade como resultado da centralização

A rastreabilidade das entregas emergiu como um dos ganhos mais tangíveis e unanimemente reconhecidos da implementação do Jira. Antes da ferramenta, o acompanhamento de múltiplos projetos era uma tarefa árdua, exigindo a consulta a diversas fontes de informação, muitas vezes desatualizadas ou inconsistentes. E3 descreveu essa dificuldade: “A rastreabilidade era complicada, era difícil, eram trocas de e-mails. Se eu tivesse vários projetos com GPs diferentes, eu tinha que olhar em vários modelos diferentes de controle. Não existia uma padronização e isso era muito complicado para a rastreabilidade.” Essa fragmentação de informações não apenas gerava retrabalho, mas também impedia uma visão consolidada e confiável do progresso dos projetos.

Com a centralização das informações no Jira, a dinâmica de rastreabilidade foi profundamente alterada. E3 destacou o principal benefício: “Esse eu acho que é um dos maiores ganhos: você conseguir acompanhar de ponta a ponta como está o andamento do projeto, o status, as pessoas, todos os stakeholders envolvidos, o GP, saber quem é o patrocinador, quem conduz aquela demanda, se é um projeto estratégico ou não.” Essa capacidade de ter uma visão holística e integrada do ciclo de vida do projeto, desde a prospecção até a entrega final, é um diferencial competitivo. E2 detalhou como essa conexão foi estruturada na ferramenta: “A prospecção foi criada dentro da ferramenta. Quando aprovada, ela ganhou o número de ID de projeto. Em cima desse ID, ele era linkado com um budget, uma linha de orçamento. A gente conseguia colocar numa linha de tempo a projeção financeira e depois ter um previsto versus realizado.” Essa linkagem estruturada entre diferentes elementos do projeto (IDs, orçamentos, resultados) é fundamental para uma rastreabilidade efetiva.

A literatura corrobora esses achados. Kerzner (2017a) define rastreabilidade efetiva como a capacidade de associar decisões, recursos e resultados de ponta a ponta, de forma verificável. Sotille et al. (2014) complementam essa visão, enfatizando a importância da documentação de entregas para que o acompanhamento do ciclo de vida dos projetos seja sustentável ao longo do tempo, e não apenas um esforço pontual. Em um ambiente de TI, onde os projetos frequentemente envolvem riscos financeiros e regulatórios significativos, essa capacidade de rastreabilidade não tem apenas valor operacional, mas também estratégico, garantindo conformidade com auditorias e facilitando a tomada de decisões baseadas em dados concretos. A centralização no Jira, portanto, não apenas otimizou o processo de acompanhamento, mas também elevou o nível de segurança e transparência das operações.

No entanto, a perspectiva de E4 trouxe uma dimensão crítica relevante para a rastreabilidade: a compreensão do processo pelos usuários que não atuam diretamente na gestão. E4 observou que “Quem está de fora não entende. Quem entra lá só para lançar horas na fase de desenvolvimento não entende o quanto isso simboliza dentro daquele projeto. Falta clareza no processo, não tanto a ferramenta, mas o motivo pelo qual as etapas existem.” Esse paradoxo, onde o processo é rastreável para quem o gerencia, mas opaco para quem o executa, é um desafio comum em projetos de TI, conforme identificado por Schwalbe (2016). A distância entre quem configura a ferramenta e quem a opera no dia a dia pode gerar inconsistências nos dados, pois a falta de compreensão do propósito de cada campo ou etapa pode levar a preenchimentos incorretos ou incompletos, comprometendo a confiabilidade que a ferramenta deveria garantir. A rastreabilidade técnica, embora presente, não se traduz automaticamente em rastreabilidade processual se a cultura organizacional e a comunicação não acompanharem a mudança.

Os respondentes do questionário do fornecedor reforçaram e ampliaram esse diagnóstico. Q1 e Q2 destacaram o registro automático de alterações como um recurso nativo do Jira, independente de configuração adicional, garantindo que “qualquer alteração de informações é registrada no Jira de forma nativa” e que “todas as interações ficam registradas, garantindo rastreabilidade para fins de auditoria.” Essa perspectiva técnica confirma que a rastreabilidade é inerente à ferramenta. Contudo, Q3 reiterou a tensão levantada por E4, afirmando que “o sucesso ou não de uma boa implementação do Jira depende muito do quanto os processos estão bem definidos, para que assim, sejam bem configurados na ferramenta.” Esse cruzamento de perspectivas revela que a rastreabilidade possui duas camadas: uma técnica, garantida pela funcionalidade da ferramenta, e uma processual, que depende da maturidade do cliente e da clareza com que os fluxos foram definidos e comunicados. A análise documental, por sua vez, complementou esse quadro ao apresentar a Figura 3, que ilustra o workflow de Atividades, detalhando o ciclo técnico completo de desenvolvimento, do “backlog” ao “done”, com 12 estados distintos.

Figura 3. Workflow do tipo Atividades configurado no Jira, do Backlog ao Done, com estágios técnicos intermediários

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Cada estado representa um ponto de registro obrigatório, operacionalizando a linkagem descrita por E2 e garantindo que qualquer atividade técnica seja rastreável do início ao fim. O log de auditoria das automações do Jira, também analisado, confirmou o registro nativo de alterações, validando a afirmação de Q1 sobre a automaticidade do registro de transições de estado, modificações de campo e regras executadas, sem depender da iniciativa do usuário.

Confiabilidade dos KPIs: da percepção subjetiva ao dado estruturado

A confiabilidade dos indicadores-chave de desempenho (KPIs) foi a categoria que evidenciou os contrastes mais acentuados entre o cenário pré e pós-implementação do Jira. Antes da ferramenta, os dados disponíveis para a gestão eram considerados, na melhor das hipóteses, minimamente confiáveis. E3 descreveu essa situação: “Minimamente confiáveis, mas não 100%, exatamente por serem dados que ficavam de certa forma espalhados. Para gerar indicadores e reportes eu precisava consolidar tudo num único formato, e isso dificultava muito o dia a dia.” E1 complementou essa visão, destacando o esforço desproporcional necessário para alcançar qualquer nível de confiança: “Havia confiança, mas só bem depois que você fazia todo um checkpoint de validações, e isso tomava muito tempo.” Essa condição, onde a confiabilidade dependia de um esforço manual exaustivo de validação, é um claro indicativo de baixa maturidade em métricas de desempenho, conforme Kerzner (2017b). Quando não há um repositório único e processos padronizados de coleta, os KPIs tendem a refletir o esforço individual de quem os consolida, em vez da realidade objetiva dos projetos. Vargas (2018) reforça que indicadores de desempenho só cumprem sua função quando inseridos em um processo estruturado de coleta, validação e análise, o que o modelo anterior da organização não oferecia. A variabilidade nos modelos de controle de cada gerente de projetos tornava as comparações e análises históricas praticamente inviáveis, minando a base para decisões estratégicas.

Após a implementação do Jira, a organização passou a monitorar um conjunto robusto de indicadores, incluindo lead time das demandas, throughput, NPS por chamado, tempo de backlog, causa raiz de incidentes e qualidade técnica do atendimento, conforme relatado por E1. Essa evolução não foi apenas tecnológica, mas também metodológica, permitindo mensurar com consistência o que antes era inatingível. E2 sintetizou essa transformação: “A partir do momento que tenho essas informações num único lugar, com processos bem definidos, a confiabilidade sai de zero e vai para 100.” E3 acrescentou uma dimensão institucional a esse ganho, afirmando que o Jira “Passou a ser regra que os dados ficassem armazenados dentro da ferramenta e estivessem sempre atualizados, tornou-se o repositório oficial para o tema projetos da companhia.” Esse resultado é particularmente relevante para o problema de pesquisa, que aborda a dificuldade de demonstrar a origem e a confiabilidade dos dados. Com o Jira como repositório oficial, a rastreabilidade dos dados é garantida pela estrutura da ferramenta, não mais pela memória ou esforço individual.

No entanto, uma limitação recorrente nessa categoria é a dependência da qualidade dos dados em relação à alimentação manual. E3 reconheceu essa dependência: “A gente depende de pessoas. Não existia uma automação que alimentava a ferramenta. Foram pessoas entrando e fazendo atualização.” Esse é um limite inerente a qualquer sistema de gestão que dependa de input humano. O PMI (2017) aponta a disciplina de atualização como fator crítico para a confiabilidade de indicadores. Laudon e Laudon (2020) acrescentam que a qualidade dos dados em sistemas de informação não depende apenas da infraestrutura tecnológica, mas também de treinamento, responsabilização e acompanhamento contínuo dos usuários. A implementação no Jira criou as condições estruturais para o registro padronizado, mas a consistência do uso depende de fatores humanos e organizacionais, como a comunicação e o engajamento, elementos que E4 indicou como inconsistentes.

O questionário aplicado ao fornecedor aprofundou essa análise sob dois ângulos complementares. Do ponto de vista técnico, os três respondentes descreveram camadas de proteção à integridade dos dados que vão além da disciplina dos usuários. Q3 detalhou que “campos obrigatórios nas transições de workflow impedem o avanço sem dados essenciais preenchidos, permissões por papel limitam quem pode criar, editar ou mover itens, e automações atualizam campos e status automaticamente, reduzindo erros manuais.” Esse conjunto de mecanismos configura o que Q2 resumiu como gestão de acessos e permissões que “evita inconsistências ou uso inapropriado.” Do ponto de vista comportamental, Q2 e Q3 reconheceram que, mesmo com essas proteções técnicas, a confiabilidade final depende da curva de aprendizado dos usuários e da continuidade do esforço de capacitação. Q3 foi direto: “comunicação, reciclagens e bons conhecimentos sobre o que a ferramenta pode entregar fazem total diferença no resultado final.” Esse cruzamento entre as perspectivas interna e externa confirma que a confiabilidade dos KPIs nesta implementação resultou da combinação entre uma configuração técnica robusta e a adesão humana ao processo, não de um fator isolado.

A análise documental tornou essa combinação visível. As automações de Investimentos, registradas na Figura 4, mostram três regras de subtarefa que calculam automaticamente os totais financeiros a partir dos lançamentos das subtarefas (soma de expenses, soma de investment e soma de ongoing cost no item pai).

Figura 4. Regras de automação configuradas no Jira para o módulo Projetos (ID)

Fonte: Resultados originais da pesquisa

As automações de Notas Fiscais registraram seis regras de atualização de total por itens vinculados, com versões V2 ativas substituindo versões antigas desativadas, o que evidencia um processo de melhoria contínua da configuração. Esse conjunto de automações corresponde diretamente ao limite reconhecido por E3: “não existia uma automação que alimentava a ferramenta”. A análise documental mostra que esse limite era parcial: os campos financeiros críticos eram atualizados automaticamente, enquanto os campos de status e progresso dependiam de input manual. Essa distinção é relevante porque delimita com precisão onde a confiabilidade é estruturalmente garantida pela ferramenta e onde ela depende da disciplina dos usuários. Laudon e Laudon (2020) descrevem essa dualidade como característica de sistemas de informação onde a qualidade dos dados depende tanto da infraestrutura quanto do comportamento dos usuários.

Tomada de decisão gerencial: de dados dispersos a dashboards integrados

A quarta categoria analítica investigou como as informações estruturadas e consolidadas no Jira passaram a influenciar as decisões estratégicas e táticas da organização. Os relatos de E1 e E2, que ocupavam posições de liderança, foram particularmente expressivos nesse ponto, pois acompanhavam diretamente o uso dos dados para decisão. Antes da implementação, E1 foi categórico: “Antes do projeto, nada era consolidado. As decisões não eram baseadas em dados estruturados e consolidados. Depois que ele foi implantado, aí sim a gente passou a ter decisões baseadas em dados estruturados e consolidados, e a partir daí você tomava decisões estratégicas e táticas.” Essa afirmação sublinha a transformação de um ambiente onde as decisões eram guiadas por percepções e experiências individuais para um modelo baseado em evidências.

Organizações maduras em gestão de projetos, como aponta Kerzner (2017a), baseiam suas decisões em métricas e dados, não apenas em experiência acumulada. A implementação do Jira não apenas centralizou os dados, mas também padronizou os fluxos de aprovação, criando as condições para que as decisões fossem apoiadas em informações confiáveis e oportunas. Weill e Ross (2006) lembram que a qualidade das decisões de TI depende tanto da autoridade de quem decide quanto da qualidade das informações que chegam a essas pessoas. No caso estudado, o Jira atuou nas duas frentes, fornecendo dados estruturados e integrando-os em painéis de controle. A Figura 5 ilustra um dos dashboards resultantes dessa configuração, exibindo indicadores de tempo de aprovação e filtros gerenciais.

Figura 5. Dashboard de orçamento e investimentos configurado no Jira, com indicadores de tempo de aprovação e filtros gerenciais

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Após a implementação, a organização passou a contar com dashboards nos níveis executivo e operacional, integrando indicadores de capacidade de equipe, custos operacionais e performance dos projetos. E1 descreveu essa evolução: “A gente passou a ter um dashboard tanto no nível executivo quanto operacional, trazendo diversos tipos de indicadores para facilitar a agilidade na tomada de decisões. A visão top-down de indicadores, do mais high level até o último nível de cada um, para avaliar e tomar a melhor decisão.” Um dos impactos mais objetivos mencionados por E1 foi a redução dos custos operacionais, estimada em torno de 50% em relação ao modelo anterior. Embora esse número não possa ser verificado independentemente no escopo desta pesquisa, ele ilustra a dimensão do impacto que a visibilidade integrada pode gerar quando utilizada para decisões de alocação de recursos e reestruturação de equipes. E3 contribuiu com uma perspectiva complementar, destacando a capacidade de antecipar riscos como resultado direto da visibilidade proporcionada pelo Jira: “Quando você se antecipa ao problema, você enxerga de forma rápida o risco que o projeto pode causar, principalmente na parte orçamentária. É um ganho para a organização. A transparência e a visibilidade trouxeram um ganho de tempo e evitam desconfortos gerados por falta de informação.” Müller (2009) descreve essa capacidade de antecipação como um dos principais benefícios de uma governança eficaz, que exige visibilidade em tempo real e confiança nos dados disponíveis.

A perspectiva de E4, embora menos central nesta categoria devido ao seu foco técnico, reconheceu o potencial dos dados do Jira para apoiar decisões gerenciais, mas com uma ressalva importante: “A ferramenta está lá e ela tem que captar o que foi definido. Mas quem está de fora, alimentando o dia a dia, precisa de clareza no processo, não basta a ferramenta, é preciso entender o porquê de cada etapa para que os dados sejam alimentados corretamente.” Essa observação conecta a tomada de decisão com as demais categorias, formando uma cadeia interdependente: a qualidade das decisões baseadas em dados depende da confiabilidade dos KPIs, que por sua vez depende da rastreabilidade das entregas, e esta, da solidez da governança configurada. A fragilidade em qualquer elo dessa cadeia pode comprometer os demais.

A perspectiva do fornecedor confirmou essa leitura. Os três respondentes do questionário indicaram concordância total com a contribuição do Jira para a tomada de decisão gerencial. Q1 apontou que “a consolidação das informações no Jira combinado com relatórios facilita o entendimento do andamento dos projetos”, e Q2 acrescentou que “clareza e unificação de informações, facilidade em gerar relatórios com dados consolidados, são fatores que facilitam e aceleram na tomada de decisão gerencial.” Q3 estruturou essa contribuição em quatro dimensões: visibilidade em tempo real, previsibilidade por histórico de métricas ágeis, priorização estruturada pelo backlog e responsabilização clara por tarefas com dono e prazo definidos. Essa leitura do fornecedor converge diretamente com o que E1 descreveu sobre os dashboards executivos e operacionais implantados. A análise documental, por meio do dashboard Budget/Investment Reports (Figura 5), exibiu o tempo médio de transição das demandas em 0,56 dias, com 99,09% concentrados na etapa Waiting IT Director. Esse dado quantitativo não apenas revela a eficiência do fluxo de aprovação, mas também identifica um gargalo operacional específico, demonstrando como o próprio sistema pode gerar insights para melhoria contínua. O segundo dashboard analisado, de Budgets, Investimentos e Custos, apresentou o comparativo financeiro por exercício, segmentado por Cost Center, evidenciando a “consolidação das informações” e a “visibilidade em tempo real” descritas por Q1 e Q3.

Discussão Integradora: o que os resultados revelam sobre o problema de pesquisa

A análise conjunta dos dados das entrevistas semiestruturadas, do questionário aplicado ao fornecedor e dos materiais documentais permite responder ao problema de pesquisa com consistência e nuance: “como a implementação de um modelo padronizado de gestão de projetos no Jira impacta a governança, a rastreabilidade das entregas e a confiabilidade dos KPIs em projetos de TI, contribuindo para a tomada de decisão gerencial?”. Os resultados indicam um impacto predominantemente positivo e expressivo nas quatro dimensões investigadas, embora com variações e tensões importantes que qualificam esses ganhos.

Os entrevistados da empresa cliente (E1, E2, E3) relataram avanços significativos em visibilidade, confiabilidade dos dados, capacidade decisória e redução do esforço de consolidação. E4, embora reconhecendo os ganhos, apontou lacunas na comunicação e na definição de processos como desafios. Os três respondentes do fornecedor confirmaram unanimemente a contribuição da ferramenta em todas as categorias, baseando-se em padrões observados em mais de 20 implementações. A análise documental, com os fluxos de trabalho, automações e dashboards, forneceu evidências concretas que sustentam os relatos de ambos os grupos.

A triangulação entre essas três fontes, conforme recomendado por Yin (2015) para fortalecer a validade interna, revelou dois padrões de convergência e um ponto de tensão crucial. O primeiro padrão de convergência diz respeito aos mecanismos estruturais: workflows, campos obrigatórios, permissões, automações e dashboards foram identificados de forma independente pelos entrevistados da empresa cliente, pelos respondentes do questionário e estão documentados nas figuras apresentadas. Essa convergência entre fontes de natureza e origem distintas fortalece a validade dos resultados, demonstrando que a implementação estabeleceu uma base técnica robusta para a gestão de projetos. O segundo padrão de convergência reside na avaliação sobre a tomada de decisão: todos os respondentes do questionário indicaram concordância total com a contribuição do Jira, e os entrevistados da empresa cliente descreveram ganhos concretos e mensuráveis nessa mesma dimensão, como a redução de custos operacionais e a capacidade de antecipar riscos.

O ponto de tensão identificado no cruzamento das fontes diz respeito à dependência humana e à maturidade processual. E4, pela perspectiva do usuário técnico, apontou a fragilidade decorrente da falta de clareza nos processos e da rotatividade de pessoal. Q2 e Q3, pela perspectiva do implementador, confirmaram essa limitação, reconhecendo que a curva de aprendizado dos usuários e a qualidade dos processos preexistentes determinam o quanto a ferramenta consegue entregar. Esse alinhamento entre fontes internas e externas à organização cliente indica que essa limitação não é específica deste caso, mas um padrão recorrente em implementações de gestão de projetos em plataformas integradas. É fundamental considerar que, embora a centralização dos processos em uma única plataforma traga benefícios, ela também cria um risco de dependência tecnológica, pois a migração para outra ferramenta pode não ser transferível com a mesma estrutura. Fernandes e Abreu (2014) alertam que a governança de TI não se esgota na adoção de uma ferramenta, por mais completa que seja, mas depende de práticas integradas que vão além de qualquer plataforma específica. Os resultados deste estudo confirmam esse alerta: os ganhos observados estão vinculados tanto à configuração do Jira quanto aos processos organizacionais que o sustentam e à disciplina dos usuários.

Quando confrontados com a literatura, os resultados desta pesquisa encontram respaldo em autores de diferentes tradições. A relação entre padronização e confiabilidade dos indicadores, já apontada pelo PMI (2017), confirmou-se de forma concreta nos relatos e documentos analisados. Kerzner (2017a) defende que a maturidade em gestão de projetos não se conquista de uma vez, e que a ferramenta pode acelerar o caminho, mas não substitui o processo. Foi exatamente o que E4 e os respondentes do questionário evidenciaram ao apontar que a qualidade dos dados depende de fatores que vão além da configuração técnica, como a compreensão do propósito dos processos e a capacitação dos usuários. A governança, como sustentam Müller (2009) e Fernandes e Abreu (2014), exige estruturas formais e capacidade de usá-las com consistência. Weill e Ross (2006) completam esse quadro ao mostrar que o valor da TI para a organização passa pela clareza de quem decide e pela qualidade do que chega a quem decide.

Do ponto de vista teórico, este estudo contribui para a literatura ao demonstrar, com base em dados reais de uma implementação, que governança, rastreabilidade, confiabilidade dos KPIs e tomada de decisão não funcionam como dimensões isoladas, como a literatura tende a tratar, mas como uma cadeia interdependente onde a fragilidade em uma compromete as demais. A qualidade da tomada de decisão gerencial é diretamente influenciada pela confiabilidade dos KPIs, que, por sua vez, depende da rastreabilidade das entregas, e esta, da solidez da governança configurada na ferramenta e nos processos organizacionais. O PMI (2021), na 7ª edição do PMBOK Guide, reforça essa visão ao substituir áreas de conhecimento isoladas por domínios de desempenho integrados, reconhecendo que o valor de um projeto depende da conexão entre suas diferentes dimensões. Essa conexão entre as dimensões, embora intuitiva, conta com poucos estudos que mostrem, na prática, como isso acontece na gestão de projetos de TI, especialmente a partir de múltiplas fontes em uma mesma implementação. O caso estudado oferece essa contribuição, sustentada pelo alinhamento entre as três fontes de dados. Na prática, a implementação de uma ferramenta como o Jira, embora poderosa, exige um investimento contínuo em treinamento, comunicação e refinamento dos processos para que os ganhos potenciais sejam plenamente realizados e sustentados a longo prazo. A padronização, portanto, não é um fim em si mesma, mas uma estrutura que viabiliza o controle e a confiabilidade que antes dependiam de esforços individuais e inconsistentes.

4. Conclusão

Conclui-se que o objetivo foi atingido, ao analisar como a implementação de um modelo padronizado de gestão de projetos na ferramenta Jira impacta a governança, a rastreabilidade das entregas, a confiabilidade dos KPIs e a tomada de decisão gerencial em projetos de TI. O estudo de caso demonstrou um impacto predominantemente positivo e expressivo nas quatro dimensões investigadas. A organização transitou de um cenário de controles individuais e fragmentados para um modelo mais estruturado, com workflows padronizados e fluxos formais de aprovação, que centralizaram as informações e otimizaram o acompanhamento dos projetos de ponta a ponta. Isso resultou em um aumento significativo na confiabilidade dos indicadores de desempenho e na capacidade dos gestores de fundamentar decisões estratégicas e táticas com dados estruturados e oportunos, substituindo a dependência de percepções subjetivas.

Contudo, é crucial reconhecer as limitações deste estudo. Por ser um estudo de caso único, com uma amostra reduzida de participantes diretamente envolvidos na implementação, os resultados não são generalizáveis para outras organizações. A ausência de acesso direto aos dados do ambiente Jira da empresa cliente também impediu uma verificação objetiva completa das percepções. Além disso, a dependência da qualidade dos dados em relação à alimentação manual e à maturidade processual dos usuários foi identificada como um ponto de tensão. Para estudos futuros, sugere-se a realização de pesquisas com amostras mais amplas, em diferentes contextos organizacionais, e com acesso direto aos dados da ferramenta para validação quantitativa. Investigar a influência de fatores culturais e de engajamento dos usuários na sustentabilidade dos ganhos da padronização também se mostra relevante.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Projetos do MBA USP/Esalq

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