04 de fevereiro de 2026
A experiência do desenvolvedor e sua influência nos pedidos de demissão em tecnologia
Denise Abbade Miller da Silva; Murilo José Borges
Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.
Este estudo investigou como a experiência do desenvolvedor (DevX) influenciou a demissão voluntária em empresas de tecnologia, com o objetivo de orientar práticas mais eficientes de retenção de talentos. A pesquisa partiu da hipótese de que a probabilidade de desligamento voluntário pode ser estimada pelas dimensões da DevX, com ênfase no ambiente de trabalho e na relação com o cliente, servindo como instrumento para ações estratégicas de gestão de pessoas. O foco foi identificar os fatores mais discriminativos que separam os profissionais que permanecem daqueles que saem, movendo a discussão para além dos incentivos financeiros e explorando as complexidades do engajamento no setor.
A relevância da investigação ancora-se na conexão entre a jornada do cliente e a do funcionário. Organizações que buscam sucesso sustentável precisam criar uma experiência satisfatória para seus colaboradores, que são os agentes na entrega de valor ao cliente (Maylett et al., 2017). No setor de tecnologia; desenvolvedores são peças-chave, a rotatividade gera custos financeiros, perda de conhecimento tácito e compromete cronogramas de projetos. A experiência no trabalho é moldada por fatores motivacionais, como desafios e reconhecimento, e fatores de higiene, como remuneração e condições de trabalho, cuja ausência pode levar à desmotivação e ao desligamento (Herzberg, 1993).
Dados do cenário brasileiro indicam que a insatisfação com a jornada de trabalho é uma das principais causas de demissão, superando a busca por melhores salários (MTE, 2024). Falta de reconhecimento, problemas com a liderança e desalinhamento ético emergem como fatores críticos. Nesse panorama, o conceito de Experiência do Desenvolvedor (DevX) ganha proeminência. A DevX engloba as interações de um desenvolvedor com ferramentas, processos e pessoas, e pode ser decomposta em três áreas: infraestrutura de desenvolvimento, sentimentos sobre o trabalho e valor percebido da própria contribuição (Fagerholm e Münch, 2012).
A literatura aponta que, embora aprendizado e resolução de problemas sejam motivadores intrínsecos, o ambiente de trabalho e a natureza da engenharia de software são os principais impulsionadores da permanência (Beecham et al., 2007). No entanto, a influência de fatores externos, como a cultura do cliente com o qual o desenvolvedor interage, é uma área pouco explorada. Este estudo buscou preencher essa lacuna, analisando como a percepção sobre o cliente, em conjunto com outras dimensões da DevX, se correlaciona com a decisão de desligamento.
Ao fornecer evidências empíricas sobre os preditores da rotatividade, a pesquisa contribui para a literatura de gestão de pessoas em tecnologia e oferece um roteiro prático para gestores. A identificação de combinações de fatores de risco permite que as empresas direcionem suas práticas de retenção de forma mais assertiva, passando de uma abordagem reativa para uma estratégia proativa de fomento a um ambiente que promova engajamento e lealdade. A análise dessas dinâmicas visa fortalecer a capacidade das organizações de construir equipes de alta performance e reter capital intelectual vital para seu crescimento.
A metodologia foi quantitativa e exploratória, utilizando um questionário estruturado dirigido a desenvolvedores de software. O instrumento baseou-se nos pilares da DevX, abrangendo cinco dimensões: Recompensa (remuneração, benefícios), Feedback (reconhecimento, retornos da liderança), Organização (cultura, alinhamento), Pessoas (relacionamento com equipe, liderança e cliente) e Trabalho (equilíbrio vida-trabalho, jornada). As perguntas utilizaram uma escala Likert de cinco pontos. A amostra final, de 123 profissionais de tecnologia, foi coletada por meio de entrevistas diretas, cobrindo uma diversidade de perfis.
A análise dos dados ocorreu em três etapas. A primeira foi uma análise estatística descritiva para caracterizar a amostra e identificar padrões iniciais nas respostas, calculando frequências e percentuais. A segunda etapa avançou para análises bivariadas, examinando as associações entre as dimensões da DevX e a demissão voluntária. Essa exploração identificou os fatores com correlação mais evidente com o desligamento, servindo de base para a modelagem.
A terceira etapa envolveu a implementação de um modelo de aprendizado de máquina supervisionado, uma árvore de decisão. O método foi escolhido por sua alta capacidade de interpretação, que permite visualizar de forma hierárquica os atributos mais discriminativos (Rokach e Maimon, 2014). O modelo foi treinado com o algoritmo CART, que seleciona a divisão que maximiza a pureza dos nós, medida pelo índice de Gini. Para mitigar o risco de sobreajuste (overfitting), a complexidade foi limitada, com uma profundidade máxima de cinco níveis para a árvore. A estrutura resultante pode ser lida como um conjunto de regras “se-então” que explicitam as combinações de condições associadas à permanência ou saída.
A análise da amostra de 123 profissionais mostrou que 78,9% (97) não haviam solicitado demissão e 21,1% (26) haviam se desligado. A distribuição de cargos concentrou-se em funções de maior senioridade, com “Analista de Sistema Sênior” (26%) e “Engenheiro de Dados Pleno” (21,1%) representando quase metade dos participantes. Outras funções como “Engenheiro de Dados Sênior” (12,2%) e “Júnior” (8,9%) também tiveram representatividade, indicando uma amostra majoritariamente composta por profissionais experientes. Essa composição sugere que as percepções refletem as expectativas de talentos qualificados.
A análise exploratória revelou satisfação geral, mas com heterogeneidade entre as dimensões da DevX. Fatores de ambiente e interações interpessoais tiveram as avaliações mais altas. O relacionamento com a equipe foi o mais bem avaliado (96% de satisfação), seguido pela cultura da empresa (93,5%), relacionamento com a liderança (92,6%) e com o cliente (91,1%). Esses dados indicam um clima organizacional positivo e relações interpessoais saudáveis, pilares para a retenção (Batat, 2022). O equilíbrio entre trabalho e vida pessoal também foi bem avaliado (90,2%).
Em contrapartida, a insatisfação surgiu em dimensões pragmáticas. A remuneração, embora positiva para 74,8%, registrou o maior índice de insatisfação (8,9%) e 16,3% de neutralidade. Benefícios e feedbacks seguiram um padrão similar, com satisfação majoritária (cerca de 75%), mas com percentuais expressivos de neutralidade (aprox. 18%) e insatisfação (entre 6,5% e 7,3%). Remuneração, benefícios e feedbacks emergiram como os principais pontos de atenção. A análise bivariada reforçou isso: taxas de desligamento superiores a 80% foram observadas entre os insatisfeitos com remuneração e feedbacks.
A árvore de decisão revelou a interação e a hierarquia de importância entre os fatores. O modelo identificou a “cultura do cliente” como o principal fator discriminante. Profissionais que avaliaram a cultura do cliente de forma neutra ou negativa apresentaram uma probabilidade de desligamento drasticamente maior. Para aqueles com avaliação positiva, o risco de saída era menor, e a decisão passava a depender de fatores secundários, como reconhecimento e qualidade dos feedbacks. Este achado é central, pois demonstra que a DevX é impactada por elementos externos ao controle direto da organização, como as práticas dos clientes.
O modelo de classificação demonstrou um desempenho preditivo robusto. No conjunto de treinamento, alcançou acurácia de 96,7%, acurácia balanceada de 95,1% e Área Sob a Curva ROC (AUC) de 0,962, indicando excelente capacidade de distinção entre os grupos. A precisão e o recall foram altos para ambas as classes (0,98 para não demissão e 0,92 para demissão), confirmando a confiabilidade do modelo. A validação no conjunto de teste confirmou a generalização, com acurácia de 92,3% e AUC de 0,883. Essa performance valida a estrutura hierárquica identificada pela árvore como um reflexo consistente dos padrões nos dados.
A discussão dos resultados aponta que a decisão de desligamento não é impulsionada por um fator isolado, mas por uma combinação de percepções negativas em dimensões culturais e relacionais. A cultura do cliente emergiu como o gatilho primário. Mesmo com boa remuneração, cultura interna positiva e boa liderança, uma interação desgastante com o cliente pode motivar a saída. Este resultado alinha-se à literatura que defende uma visão holística da experiência do empregado (Batat, 2022), mas adiciona a interface cliente-empresa como um ponto crítico de atrito.
A análise da árvore de decisão revelou que o risco de desligamento se intensifica quando uma percepção negativa sobre a cultura do cliente é combinada com insatisfação em outros domínios, como baixo reconhecimento ou feedbacks inadequados. Isso sugere que fatores internos atuam como moderadores: um forte sistema de reconhecimento e uma cultura de feedback construtivo podem mitigar os efeitos de uma relação desafiadora com o cliente. Contudo, quando ambos os domínios (externo e interno) são avaliados negativamente, a probabilidade de demissão torna-se extremamente alta. Fatores como jornada de trabalho e relacionamento com a equipe, por terem sido avaliados de forma homogeneamente positiva, não apresentaram poder discriminante, reforçando que são condições necessárias, mas não suficientes, para a retenção.
As implicações gerenciais são diretas. Primeiro, as empresas de tecnologia precisam expandir sua gestão de pessoas para além de suas fronteiras, considerando o impacto dos clientes na experiência dos colaboradores. Isso pode envolver a triagem de projetos e clientes, a definição de protocolos de interação e a capacitação de gestores para mediar conflitos. Segundo, a importância do reconhecimento e do feedback como fatores secundários reforça a necessidade de investir em práticas de liderança que promovam valorização e comunicação transparente (Herzberg, 1993). A retenção de talentos em tecnologia depende não apenas de benefícios competitivos, mas da construção de um ecossistema que protege o desenvolvedor e valoriza sua contribuição.
A pesquisa demonstrou que a DevX é um construto multifacetado e que sua análise com modelos de aprendizado de máquina gera insights valiosos para a gestão de talentos. A proeminência da cultura do cliente como principal preditor de desligamento é a contribuição mais significativa, convidando organizações a repensarem como gerenciam a relação entre seus talentos e o mercado. A integração entre políticas de RH e estratégias de gestão de clientes revela-se uma necessidade para a sustentabilidade do negócio em um setor dependente de capital intelectual.
As implicações práticas para gestores são claras: é imperativo cultivar uma cultura interna positiva e gerenciar ativamente a interface com os clientes para mitigar riscos de atrito cultural. As políticas de retenção devem ser multifacetadas, combinando remuneração e benefícios com práticas robustas de reconhecimento, feedback e uma alocação estratégica de profissionais em projetos com clientes alinhados aos valores da organização. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a probabilidade de demissão voluntária pode ser estimada a partir das dimensões da experiência do desenvolvedor, com a cultura do cliente emergindo como o fator mais crítico e revelando que a retenção de talentos em tecnologia depende fundamentalmente da criação de um ambiente de trabalho que valorize e proteja o profissional em suas múltiplas dimensões de interação.
Referências:
Batat W; 2022. The employee experience (EMX) framework for well-being:an agenda for the future. Disponível em: https://www. emerald. com/insight/0142-5455. htm. Acesso em 30,Out,2024.
Beecham S.;Baddoo N.;Hall T.;Hugh R.;Sharp H. 2007. Motivation in Software Engineering: A systematic literature review. University of Hertfordshire, Hatfield,UK. Disponível em: https://www. sciencedirect. com/science/article/pii/S0950584907001097. Acesso em 30,Out,2024.
Fagerholm F.; Münch J. 2012. Developer experience: Concept and definition. In 2012 International Conference on Software and System Process (ICSSP). 2012, paginas( 73–77).
Herzberg,F.; Mausner,B; Snyderman,B. B. 1993. The Motivation to Work. 1ª Edição. Taylor & Francis, New Brunswick, New Jersey, USA.
Maylett, T. ;Wride, M. 2017. The Employee Experience: How to Attract Talent, Retain Top Performers, and Drive Results. 1ª Edição. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey, USA.
Ministério do Trabalho e Emprego [MTE].2024. Sondagem MTE: os motivos dos desligamentos a pedido no período novembro 2023 a abril de 2024. Acesso em 31,Out,2024.
Rokach, L.; Maimon, O. 2014. Data mining with decision trees: theory and applications. 2ª Edição. World Scientific Publishing, Singapore.
Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq
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