Melhoria contínua do desenvolvimento ágil de software utilizando análise de feedback

As metodologias ágeis são atualmente das mais utilizadas em projetos de desenvolvimento de software. Estas divergem entre si através de diferentes especificidades. No entanto, existem várias, como o caso do Scrum e do Kanban, que defendem que os elementos das equipas devem adotar determinados comportamentos e valores para melhorar aspetos como processos, atividades ou a comunicação. Esses comportamentos podem ser a coragem, o compromisso e uma busca incessante pelo aperfeiçoamento, a qual se denomina por melhoria contínua. Os elementos das equipas, com a utilização das metodologias ágeis, são incentivados a colaborar na identificação de pontos de melhoria. São, por isso, encorajados a fornecer feedback aos seus colegas e responsáveis dos projetos sobre vários aspetos. O feedback tem várias formas e origens e a maneira como contribui para promover a melhoria contínua é alvo de uma das pesquisas presentes neste trabalho. A análise do feedback pode ocorrer de forma manual e empírica por uma pessoa, embora esta não seja uma forma escalável de a realizar, para além de se poder tornar parcial e pouco precisa. A inteligência artificial e o processamento de linguagem natural são tecnologias com crescente desenvolvimento e utilização que podem ser usadas para analisar, de forma automatizada, o feedback presente num formato de texto. Por esta razão, neste trabalho, foi também realizado um estudo sobre formas como estas tecnologias já estão a ser utilizadas no apoio às atividades da gestão de projetos de desenvolvimento de software. Este trabalho também apresenta a modelação e implementação de um sistema, sobre a forma de uma web app, de acompanhamento de tarefas num quadro Kanban que recolhe e analisa o feedback de developers sobre a qualidade da escrita das tarefas. O feedback é recolhido sobre a forma de respostas a um conjunto de perguntas que incidem sobre a forma como uma determinada tarefa estava descrita. O sistema desenvolvido, denominado TaskIT, realiza a análise do feedback utilizando a análise de sentimentos com inteligência artificial. Posteriormente os dados dessa análise são disponibilizados ao responsável do projeto para que este possua uma forma de acompanhar o impacto das ações corretivas que venham a ser adotadas. De forma a validar a utilidade da forma como o TaskIT recolhe, processa e apresenta o feedback gerado por developers sobre a escrita das tarefas, foi realizada uma série de entrevistas de validação deste protótipo com profissionais da área. O principal contributo do presente trabalho consiste em expor como o feedback pode ser utilizado para promover a melhoria contínua em ambientes de desenvolvimento de software e, em concreto, apresentar um protótipo que o faça para melhorar a forma como são escritas as tarefas a executar.