Modelos de Gestão de Dívida Técnica

Abstract

Nos últimos anos, o impacto da dívida técnica tem se tornado cada vez mais evidente no desenvolvimento de software, afetando diretamente a qualidade dos produtos, a produtividade das equipes e os custos de manutenção. Empresas de diferentes setores estão reconhecendo que a dívida técnica não é apenas um problema técnico, mas também um fator estratégico que pode comprometer a inovação e a competitividade. Diante desse cenário, este estudo tem como objetivo realizar uma revisão sistemática da literatura para identificar e analisar modelos de gerenciamento de dívida técnica em projetos de desenvolvimento de software. Partindo do modelo técnico de gestão de dívida proposto por Graziela Simone Tonin, a pesquisa busca explorar abordagens complementares adotadas por equipes ágeis, investigando diferentes metodologias, estratégias e ferramentas utilizadas no processo de gerenciamento da dívida técnica. O foco está em modelos que abrangem aspectos essenciais desse gerenciamento, incluindo identificação, classificação, monitoramento, priorização e pagamento da dívida técnica. A partir dos estudos desenvolvidos na tese de Tonin G.S., a pesquisa pretende identificar outros modelos de gestão de dívida técnica, compará-los e prover novos insights a partir da análise de estudos recentes sobre essas abordagens. O estudo visa fornecer uma visão aprofundada sobre as melhores práticas no gerenciamento da dívida técnica no contexto do desenvolvimento ágil de software. A pesquisa também objetiva identificar tendências emergentes, como o uso de inteligência artificial e automação para otimizar a gestão da dívida técnica. Um dos propósitos é que essa revisão sistemática possa ser publicada em plataformas internacionais, contribuindo para a evolução das práticas de gerenciamento da dívida técnica na indústria de software.

In recent years, the impact of technical debt has become increasingly evident in software development, directly affecting product quality, team productivity, and maintenance costs. Companies across different sectors are recognizing that technical debt is not merely a technical problem, but also a strategic factor that can compromise innovation and competitiveness. Given this scenario, this study aims to conduct a systematic literature review to identify and analyze technical debt management models in software development projects. Building on the technical debt management model proposed by Graziela Simone Tonin, the research seeks to explore complementary approaches adopted by agile teams, investigating different methodologies, strategies, and tools used in the technical debt management process. The focus is on models that encompass essential aspects of this management, including identification, classification, monitoring, prioritization, and payment of technical debt. Beyond reviewing Tonin G.S.'s thesis, the research intends to add new insights through the analysis of recent studies examining these approaches. The study aims to provide an in-depth perspective on best practices and innovations in technical debt management within the context of agile software development. The research also seeks to identify emerging trends, such as the use of artificial intelligence and automation to optimize technical debt management. One of the purposes is that this systematic review can be published on international platforms, contributing to the evolution of technical debt management practices in the software industry.