A Lei de Goodhart na Engenharia de Software: limites das métricas tradicionais e alternativas para medição de projetos complexos

A adoção de métricas em projetos de software é uma prática amplamente difundida. Contudo, a distorção comportamental pode surgir para que a métrica seja cumprida, conforme descrito pela Lei de Goodhart: “quando uma medida se torna uma meta, ela deixa de ser uma boa medida”. Este artigo discute como a Lei de Goodhart influencia metodologias de gestão como Scrum, Kanban e modelos ágeis em geral, especialmente quando métricas de processo são tratadas como indicadores de desempenho. É feita uma crítica o uso de métricas do Scrum como velocity, estimativas em pontos, burndown charts e outras métricas que se tornam obsoletas em projetos complexos e incertos. É analisado o mecanismos de distorção, com exemplos do mundo real e falhas estruturais em frameworks populares. São propostas abordagens alternativas baseadas em métricas probabilísticas, outcomes, experimentação contínua, observabilidade de processo e governança flexível, mitigando as armadilhas clássicas da Lei de Goodhart. O objetivo é oferecer uma reflexão crítica e propor caminhos práticos para organizações que desejam evoluir seus modelos de medição sem sacrificar qualidade, inovação e valor entregue.