A tecnologia vem remodelando o setor bancário. As instituições financeiras tradicionais aumentaram suas equipes de tecnologia e estão exigindo mais delas do que nunca. Essas equipes desenvolvem produtos novos e inovadores, como experiências do cliente personalizadas com uso de IA, pagamentos digitais e vendas cruzadas baseadas em análises. Elas integram aquisições, automatizam processos administrativos e gerenciam grandes volumes de dados com segurança. Uma análise da estratégia de um banco revela que a maioria das iniciativas requer uma ampla implementação de tecnologias.
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No entanto, muitos bancos carecem de recursos suficientes para investir plenamente em inovações de base tecnológica. Os orçamentos são limitados. À medida que a infraestrutura de TI envelhece e fica mais complexa, é necessário gastar mais somente para “manter as luzes acesas”. A maioria das instituições já aplicou os métodos convencionais para criar uma margem de manobra nos orçamentos de tecnologia, inclusive terceirização internacional e renegociação com fornecedores, e agora busca um novo conjunto de ferramentas para liberar recursos.
Para impulsionarem a inovação tecnológica, alguns bancos líderes focam menos em cortar custos e mais em aumentar a produtividade de suas equipes de engenharia. Inspirando-se em empresas de software nativas digitais, eles estão maximizando a proporção da força de trabalho de tecnologia dedicada à programação e depois ajudando esses engenheiros a trabalhar da maneira mais eficiente possível. Embora essa abordagem que prioriza o desenvolvedor seja comum no setor de software, ela ainda não é muito difundida entre as instituições financeiras. Porém, os bancos que adotaram essa prática estão observando impactos mensuráveis. Dessa forma, os bancos de melhor desempenho conseguem alcançar até 50% a mais de capacidade tecnológica – definida como o número de horas de equipe disponíveis para a criação de inovações de base tecnológica – do que os bancos medianos, com o mesmo orçamento. Eles também lançam novos recursos para os clientes mais rapidamente e atraem engenheiros mais capacitados, os quais trazem melhores práticas que levam a ainda mais velocidade e produtividade, criando um ciclo de reforço positivo.
Este artigo descreve o valor dessa abordagem centrada na produtividade, as ferramentas internas que geram o maior impacto e as medidas que as equipes de liderança podem tomar para começar.
Valor em jogo: obtenha mais retorno dos seus investimentos em tecnologia
Para muitas instituições, os gastos com tecnologia – incluindo talentos, hardware, software e serviços – constituem sua maior base de custos, mas também são uma caixa preta. Embora saibam claramente quanto gastam e se os projetos estão sendo entregues no prazo, elas têm um entendimento limitado da produtividade de suas equipes e da questão de se valeria a pena investir para tornar estas mais eficientes.
Nos últimos anos, alguns bancos líderes implementaram scorecards para medir a velocidade e a produtividade das equipes de engenharia por meio de análises de dados das ferramentas que as equipes usam (Quadro 1).
Quando as empresas quantificam a produtividade, elas identificam áreas nas quais podem aumentar a velocidade e a precisão da engenharia, além de encontrarem maneiras significativas de estimular a criatividade. Ao ajudarem suas equipes de engenharia a trabalhar de forma mais inteligente, as instituições líderes aumentam substancialmente sua capacidade tecnológica em comparação com as instituições medianas, e isso sem aumentarem o orçamento (Quadro 2).
Para vermos como isso funciona, vamos comparar um banco mediano hipotético com um banco líder. No mediano, metade dos funcionários da área de tecnologia cria software, e esses funcionários gastam metade de seu tempo nas atividades principais de escrever, testar e manter programas. Em outras palavras, apenas 25% da capacidade total de tecnologia do banco mediano é dedicada à criação de software. Os outros 75% envolvem equipes que executam processos de orquestração, análise e controle que são importantes, mas que poderiam ter uma melhor automação ou otimização. Em contraste, no banco líder, 70% dos funcionários de tecnologia escrevem ou mantêm programas, e esses funcionários dedicam 55% de seu tempo a essas atividades principais. Em consequência, o banco de melhor desempenho tem 39% de sua capacidade tecnológica dedicada ao desenvolvimento de software – cerca de 50% a mais do que o banco mediano.
As equipes de engenharia de alto desempenho não só são mais produtivas, como também fornecem novos recursos aos clientes mais rapidamente e oferecem produtos de maior qualidade e com menos defeitos. Elas criam produtos mais alinhados às necessidades da empresa e dos clientes, o que, por sua vez, gera os resultados que os bancos desejam: melhores experiências para os usuários, mais clientes novos, maior retenção e crescimento da receita.
Quatro medidas para transformar a produtividade da engenharia
Medir a produtividade da engenharia, em vez de apenas os custos, tende a mudar as atitudes da gerência com relação aos gastos com tecnologia. As equipes de gestão passam a perguntar o que podem fazer para aumentar a produtividade de forma mensurável; para avaliar o retorno sobre o investimento (ROI, na sigla em inglês) de diferentes medidas que podem tomar; e para analisar como criar um ciclo positivo no qual o ambiente melhor atraia engenheiros mais capacitados.
Para começarem a aumentar a produtividade das equipes de tecnologia, os líderes do banco podem tomar quatro medidas (Quadro 3). De acordo com nossa experiência, os bancos que implementam pelo menos uma ou alguma combinação dessas quatro estratégias geralmente obtêm melhorias de produtividade de 20% a 30% em 18 a 24 meses. (Eliminar toda a disparidade de 50% entre o desempenho mediano e o melhor é uma jornada de vários horizontes que requer uma abordagem mais coordenada).
1. Otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software para atingir a excelência em engenharia
Os executivos às vezes se surpreendem com o nível de esforço manual necessário quando suas equipes de tecnologia desenvolvem software. Em um grande banco, por exemplo, um desenvolvedor que estivesse criando software tinha que começar enviando solicitações a várias outras equipes para conseguir configurar um ambiente. Concluída a programação, ele precisava realizar amplos testes manuais, já que os testes automatizados cobriam apenas uma pequena parte dos casos. Os testes adicionais de integração e segurança precisavam ser realizados por outras equipes, que só estavam disponíveis em semanas específicas. A implantação do software exigia aprovações de várias pessoas e comitês. Uma vez implantado, o aplicativo era passado para uma equipe de operações de TI, o que exigia uma ampla transferência de responsabilidades. Cada equipe controlava apenas uma pequena parte do processo. Contudo, em vez de automatizar e otimizar esses processos, o banco contratou mais gerentes de projeto e engenheiros de teste para gerenciar a carga de trabalho, o que aumentou o custo e a complexidade.
Uma importante instituição financeira evitou esse tipo de armadilha fazendo um “raio-x” de cada uma de suas equipes de engenharia para entender as práticas e o desempenho existentes. Essa abordagem baseada em dados permitiu que a gerência identificasse as iniciativas transversais que proporcionariam os maiores aumentos de produtividade e o maior ROI. A empresa reformulou suas ferramentas de engenharia, automatizou seus controles de segurança e criou uma equipe de coaching para treinar os engenheiros da linha de frente na nova abordagem. Uma vez desenvolvidas as ferramentas centralizadas, as equipes de engenharia as adotaram em ondas estruturadas de três meses ao longo de 12 meses.
Durante a implementação dessa transformação pelo banco, os líderes também instituíram uma cultura de melhoria contínua. De modo semelhante às operações de manufatura enxuta, as equipes de tecnologia do banco passaram a analisar regularmente seus próprios dados de produtividade e a se perguntar o que poderiam fazer para ficar mais rápidas e produtivas. Por fim, essa organização criou 30% mais capacidade em sua equipe de tecnologia existente, sem nenhum aumento do orçamento.
2. Implantar IA generativa ao longo de todo o ciclo de vida dos produtos
As ferramentas de desenvolvimento de software que utilizam IA generativa têm recebido a atenção merecida, pois economizam um tempo valioso para as equipes de engenharia, além de permitirem a automação descrita acima. Muitas organizações estão executando pilotos com ferramentas de IA generativa (GenAI, na abreviação em inglês) que permitem às suas equipes programar mais rapidamente do que antes. (E nas empresas que não estão executando pilotos, muitas equipes de engenharia estão experimentando essas ferramentas, de qualquer modo.) Todavia, embora essas ferramentas de GenAI geralmente sejam bem-sucedidas em pilotos, há vários desafios para dar escala a elas de forma segura e eficaz. Em primeiro lugar, os bancos tendem a tratar esses pilotos como uma iniciativa relacionada a ferramentas, além de subestimarem a gestão de mudanças necessária. Eles veem uma forte adoção por parte dos primeiros 100 usuários entusiasmados, mas uma aceitação mais limitada depois disso. Em segundo lugar, muitas das ferramentas disponíveis no mercado são soluções pontuais. Por exemplo, elas podem ajudar na programação, mas essa é apenas uma pequena parte do que os engenheiros fazem. Em terceiro lugar, muitas dessas ferramentas não são treinadas na base de programas da empresa, o que resulta na geração de programas que não atendem aos padrões da organização.
Algumas instituições líderes vêm abordando a implementação de ferramentas de GenAI de forma diferente. Elas disponibilizam ferramentas de GenAI a todos os envolvidos no processo de desenvolvimento de software, e não apenas aos programadores. Responsáveis por produtos, gerentes de produtos, analistas de dados, designers de experiência do usuário e outros profissionais têm acesso às ferramentas de GenAI de que precisam para ser mais eficientes. Exemplificando, os responsáveis por produtos usam ferramentas de GenAI capazes de gerar automaticamente, em segundos, histórias e diagramas de arquitetura para um novo recurso – atividade que, de outra forma, levaria dias. Esses bancos investem substancialmente na gestão de mudanças, reconhecendo que a GenAI representa uma transformação fundamental. Eles não só implementam ferramentas de GenAI e esperam que as equipes as adotem, como também investem tempo e recursos significativos na instituição de práticas organizacionais que garantam que essas ferramentas sejam integradas aos fluxos de trabalho diários. Fazem ajustes finos nas ferramentas de GenAI de acordo com sua própria base de programas e utilizam grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) diferentes para tarefas diferentes. Por exemplo, eles podem usar um LLM para a criação de programas novos e usar outro que tenha um desempenho melhor para a documentação. Instituições que implantam GenAI em todo o ciclo de vida do produto podem observar um aumento de 20% a 30% na produtividade das equipes de desenvolvimento.
3. Integrar as equipes de tecnologia às de negócios
Os bancos que desejam aumentar a produtividade tecnológica geralmente precisam mudar a maneira pela qual as equipes de engenharia e as de negócios trabalham juntas. Historicamente, desde que surge uma ideia de um novo recurso para o cliente até a programação ser iniciada passam-se de três a seis meses. Primeiro, a equipe de negócios e a de produtos escrevem um caso de negócios, garantem o financiamento, obtêm a aprovação da liderança e redigem os requisitos. A maioria dos engenheiros é rápida na produção de programas quando os requisitos estão claros, mas, quando precisam esperar seis meses antes de escrever a primeira linha, a produtividade fica comprometida.
Seguindo o exemplo das empresas nativas digitais, vários bancos de alto desempenho criaram equipes conjuntas de gerentes de produtos e engenheiros (e, às vezes, também de profissionais de operações). Cada equipe integrada opera como uma miniempresa, com os gerentes de produtos atuando como mini-CEOs que ajudam suas equipes a trabalhar em conjunto para atingir objetivos e resultados-chave (OKRs, na sigla em inglês) trimestrais. Com todos colaborando dessa maneira, há menos necessidade de tarefas de transferência demoradas, como a criação de requisitos formais e solicitações de alteração. Essa forma de trabalhar também possibilita uma maior velocidade no desenvolvimento de produtos e proporciona uma capacidade de resposta às necessidades dos clientes muito maior. Embora a maioria das instituições financeiras já gerencie suas equipes digitais e móveis desse modo centrado no produto, muitas ainda usam uma abordagem tradicional centrada no projeto para a maioria de suas equipes.1
Um banco de grande porte adotou um modelo centrado no produto e fez mudanças abrangentes na maneira pela qual milhares de seus funcionários trabalhavam, tudo isso sob a liderança do CEO, do Diretor de Operações e do Diretor de Informações. Após um piloto curto, o banco se reorganizou em um novo conjunto de equipes integradas, com novas funções e incentivos compartilhados. Os líderes substituíram os processos anuais de alocação de investimentos em TI por ciclos trimestrais de análise de negócios. Eles iniciaram um extenso programa de coaching para todos, desde os executivos até os desenvolvedores da linha de frente, e criaram um programa de capacitação para os gerentes de produto. Como resultado, o banco alcançou melhorias de capacidade de 20% a 30%, além de um foco renovado na experiência do cliente.
4. Criar equipes de pessoas de maior proficiência
Operar em um ambiente tecnológico mais veloz e produtivo requer um tipo de talento de engenharia diferente do que muitos bancos têm empregado tradicionalmente. Em vez de manterem grandes equipes de pessoas menos experientes – incluindo prestadores de serviços sem vínculo empregatício –, as instituições líderes estão optando por contratar equipes internas menores, compostas por engenheiros altamente proficientes e acostumados a desenvolver software de alta qualidade com rapidez. Embora esses engenheiros geralmente recebam salários altos, sua maior produtividade compensa os custos mais elevados dos talentos e cria um círculo virtuoso em que esses engenheiros de ponta atraem seus pares. Engenheiros altamente técnicos e com bom desempenho também são essenciais para tirar proveito das novas ferramentas de desenvolvimento com IA.
Atrair e reter um quadro diferente de talentos em um mercado competitivo não é uma tarefa simples. Normalmente, isso requer uma grande revisão da proposta de valor do funcionário para os cargos de tecnologia, com alteração dos processos de recrutamento e com investimento no desenvolvimento do funcionário.
Um banco enfatizava que trabalhar na empresa oferecia aos candidatos a oportunidade de ajudar milhões de clientes, trabalhar com as tecnologias mais recentes, colaborar em equipes de ponta e aprender em um ambiente que valoriza os engenheiros. Os líderes de TI e RH criaram planos de carreira especiais nos quais os engenheiros seriam promovidos automaticamente quando estivessem prontos, em vez de terem de se candidatar a um novo cargo. Também criaram um acelerador de talentos com uma equipe de engenheiros e profissionais de RH em tempo integral para ampliar significativamente o pipeline de talentos, estabelecer um padrão elevado para os candidatos e criar uma experiência melhor para os novos contratados, simplificando o processo de integração. Com isso, em pouco mais de três anos, a equipe de engenharia do banco passou de 70% externa para 70% interna, o que aumentou consideravelmente a produtividade, proporcionou uma maior integração do roteiro de negócios ao de tecnologia e reduziu em muito a rotatividade.
Como fazer a produtividade acontecer
Todos os bancos com os quais conversamos estão em alguma fase da adoção desses quatro princípios; continuar sendo retardatário em tecnologia simplesmente não é uma opção. Entretanto, muitos bancos ainda não conseguiram promover melhorias mensuráveis no desempenho por meio de um modelo de desenvolvimento tecnológico com foco na produtividade.
Em parte, isso ocorre porque essas transformações nunca são simples. Muitas instituições têm dificuldade em determinar um parâmetro de referência relacionado à produtividade de suas equipes e defender a necessidade de melhorias. Há uma ampla gama de medidas que os executivos podem escolher, e algumas delas têm retornos incertos, de modo que às vezes é difícil saber o que priorizar para obter um ROI robusto. As equipes necessárias para implementar essas transformações já estão ocupadas com a entrega de produtos, muitas vezes funcionando continuamente para atender às demandas dos clientes. Como consequência, muitos bancos deixaram de priorizar essas transformações, mesmo quando certas equipes estão convencidas do valor delas.
As instituições que estão tendo sucesso com uma abordagem focada na produtividade têm um aspecto em comum: obtiveram o apoio do CEO e da diretoria logo no início. Normalmente, a adesão da alta administração requer o cumprimento de cinco pré-requisitos:
- Aspiração ousada. Os bancos de melhor desempenho incentivam seus líderes de tecnologia a se interessar no que as empresas de outros setores alcançaram e, em seguida, estabelecer metas ambiciosas que pressupõem que os obstáculos podem ser superados.
- Impacto quantificável. Um parâmetro de referência abrangente no que diz respeito à produtividade é essencial para saber quais medidas podem gerar o maior ROI e para mensurar a melhoria. As melhores instituições começam definindo o parâmetro de referência do desempenho em relação a algumas das métricas descritas neste artigo e depois quantificam o potencial de aumento e os benefícios resultantes.
- Envolvimento fora da TI. As equipes de engenharia dedicam tempo a se aperfeiçoar somente quando a transformação é uma prioridade para seus colegas das equipes de negócios. Além disso, um modelo de entrega mais rápido também requer que os líderes de negócios atuem de forma diferente para obter valor dele. Portanto, é fundamental explicar o valor da transformação da engenharia para os líderes de negócios e encontrar defensores iniciais que possam patrocinar a iniciativa.
- Responsabilidade clara na equipe de liderança de TI. Transformar a engenharia é um esporte de equipe; cada membro da equipe de liderança de TI terá seu papel exclusivo a desempenhar, desde os líderes de TI das divisões até o chefe de infraestrutura e o Diretor de Segurança da Informação (CISO, na sigla em inglês). Como isso requer orquestração, várias instituições financeiras nomearam um membro da equipe de liderança de TI para conduzir a transformação, na qualidade de “primeiro entre iguais”. Esse líder colaborativo cria ações e expectativas em cascata e orienta as equipes para entregar os resultados.
- Vitórias iniciais nos negócios. A melhor maneira de criar confiança em uma abordagem focada na produtividade é demonstrar o impacto inicial aos líderes de negócios em uma área que lhes interessa, como um aplicativo móvel ou domínios de dados centrais.
Uma vez estabelecidos esses pré-requisitos, as mudanças podem ser implementadas rapidamente, começando pelo centro e depois avançando equipe por equipe. Ao contrário de algumas iniciativas tecnológicas, as transformações de engenharia com foco na produtividade costumam ter logo um impacto palpável, já que não dependem de ações complexas ou demoradas, como a troca de plataformas centrais inteiras ou a migração de clientes. Isso significa que as instituições que agem com ousadia para aumentar a produtividade de suas equipes de engenharia podem, rapidamente, entregar mais para a empresa e para os clientes.