Engenheiros em startups em estágio inicial operam em um ambiente de alta pressão. Com recursos limitados e prioridades em constante mudança, sua carga cognitiva é imensa. Esse fardo pode prejudicar a produtividade, a inovação e a satisfação do engenheiro.
As startups devem priorizar a minimização da carga cognitiva.
Meu artigo anterior sobre Hackernoon discutiu como alcançar um estado de fluxo é crítico para gerenciar a imensa carga cognitiva dos engenheiros. Argumentei que a promoção de um estado de fluxo reduz a carga cognitiva, capacitando os engenheiros a alavancar totalmente suas capacidades mentais para inovação e produtividade.
O ambiente de inicialização de alta pressão sobrecarrega as faculdades mentais com problemas mal definidos, troca constante de contexto e falta de estrutura.
Os engenheiros que trabalham para startups são jogados em um pote de incerteza e complexidade. Descobrir problemas que não são bem definidos e têm pouca estrutura é difícil para a mente. Ter que lidar com muitas incógnitas enquanto as apostas são altas pode ser estressante.
As prioridades nos negócios mudam rapidamente, portanto, os engenheiros precisam alternar constantemente os contextos. Processos e infraestrutura que não estão bem configurados também aumentam a carga cognitiva. Cada escolha parece grande quando não há muito para segurá-lo.
Estudos mostram que a carga cognitiva reduz diretamente a quantidade de memória de trabalho que pode ser usada para tarefas. Quando os engenheiros levam suas mentes ao limite, seu trabalho sofre.
Lutar com ferramentas ruins e não saber o que você quer alcançar é frustrante. Quando você tem muito em que pensar, fica exausto rapidamente.
As startups não podem permitir que os engenheiros não façam tão bem quanto poderiam. Para velocidade sustentada, você deve ser capaz de lidar com sua carga mental.
Compreender as bases de código emaranhadas também sobrecarrega os cérebros dos engenheiros. Projetos com dependências entrelaçadas, nomenclatura inconsistente, abstrações excessivamente inteligentes e intenção ambígua impõem curvas de aprendizado acentuadas.
As startups devem defender as melhores práticas de codificação focadas na compreensão. Variáveis bem nomeadas, pequenas funções focadas, separação de preocupações e eliminação de duplicação evitam sobrecarregar a memória de trabalho. Os comentários elucidam a lógica e a arquitetura de alto nível. Código apreensível permite que novos contratados cresçam mais rapidamente.
As revisões de código desempenham um papel vital na identificação de áreas para melhoria. Os revisores podem chamar a lógica complicada e sugerir simplificações. A refatoração regular mantém a clareza do código uma prioridade à medida que o sistema cresce. O código legível complementa a carga cognitiva controlada.
Além da carga cognitiva individual, as equipes lidam com a carga coletiva. Muitas transferências entre grupos, propriedade pouco clara e coordenação desajeitada se acumulam. Os engenheiros desperdiçam energia mental navegando na desordem organizacional.
Topologias de equipe eficazes, como as propostas por Matthew Skelton e Manuel Pais, agilizam o trabalho entre grupos e minimizam a sobrecarga de coordenação. As equipes da plataforma fornecem acesso de autoatendimento às necessidades fundamentais. As equipes de recursos possuem fatias verticais com autonomia. As equipes capacitadoras oferecem conhecimento especializado. Com domínios inequívocos, as equipes podem concentrar o esforço cognitivo na entrega de valor.
Os líderes precisam eliminar as distrações e a névoa de que os engenheiros não precisam. Limpe seus espaços físicos e digitais. Fluxos de trabalho e comunicação devem ser melhorados.
Defina metas claras que se concentrem no que o cliente deseja. Reduza as reuniões e verificações de status que não são necessárias. Permita mais tempo para se concentrar para entrar em estados de fluxo.
Simplifique os processos para que façam apenas o que precisa ser feito. A automação pode se livrar de tarefas de baixo valor que são feitas repetidamente. Dê aos engenheiros as ferramentas de que precisam para encontrar e se livrar das distrações.
A escolha de ferramentas e arquiteturas simples e conhecidas reduz a carga cognitiva imediatamente. Construa sobre padrões comprovados e não refaça o básico.
Ambientes de desenvolvimento padronizados e ferramentas baseadas em nuvem como GitHub Codespaces, Coder, Gitpod, Codeanywhere, Daytona ou Replit fornecem aos desenvolvedores ambientes prontos para codificar imediatamente. Isso evita que você gaste energia mental montando e consertando ambientes.
Use a documentação viva para ajudar as pessoas a se entenderem. Otimize o compartilhamento de conhecimento. Use domínios em vez de camadas para modularizar.
Escolha estruturas com opiniões sobre flexibilidade. Tire as escolhas. Dê estrutura suficiente para reduzir a carga, mas não a torne muito difícil.
A complexidade deve ser adicionada propositalmente, não preventivamente. Aguarde as necessidades validadas antes de introduzir novas ferramentas, complexidade de arquitetura ou processos.
Os engenheiros devem aumentar a complexidade com base na experiência conquistada com muito esforço, não em suposições. Resista a fundadores ou investidores insistindo em tecnologia desnecessária.
Aproveite a prova de conceito para integrações de teste com investimento mínimo. Meça a carga cognitiva qualitativamente.
Embora a carga cognitiva possa parecer vaga, os pesquisadores criaram maneiras de medi-la. Uma escala amplamente utilizada é o NASA Task Load Index (TLX) , avaliando demandas mentais, físicas e temporais, desempenho, esforço e frustração.
As startups devem aproveitar ferramentas como o NASA TLX para quantificar a carga cognitiva ao longo do tempo. Registre avaliações para engenheiros durante diferentes estágios de evolução do produto. Identifique picos que possam sinalizar sobrecarga. Acompanhe as médias para expor os pontos problemáticos nos fluxos de trabalho. A comparação da carga antes e depois das alterações do processo demonstra o impacto.
Medir e ajustar métricas como tempo de produtividade e satisfação deve ser contínuo. As métricas quantificadas complementam o feedback qualitativo dos engenheiros. Juntos, eles fornecem insights acionáveis para refinar a experiência do desenvolvedor.
À medida que a startup cresce, meça a carga cognitiva de engenharia em cada marco. Capture dados de carga antes e depois de mudanças substanciais em ferramentas, processos ou arquitetura.
Fique atento aos indicadores de carga, como velocidade mais baixa, taxas de bug elevadas, frustração e risco de rotatividade. Pesquise regularmente a felicidade do engenheiro.
Dê aos engenheiros autonomia e maestria para moldar sua própria experiência. Remova o peso mental desnecessário para permitir a produtividade.
As pressões das startups em estágio inicial impõem intensas demandas cognitivas aos engenheiros. A remoção de esforço mental desnecessário por meio de processos deliberados, fluxos de trabalho simplificados e ferramentas intuitivas desbloqueia maior produtividade, velocidade de inovação e realização de tarefas em toda a jornada de inicialização.
Aqui estão 5 maneiras principais pelas quais as startups podem reduzir a carga cognitiva dos engenheiros:
Minimizar o esforço mental desnecessário deve ser uma prioridade para startups em estágio inicial.
Isso permite que os engenheiros concentrem seus recursos cognitivos na entrega de valor máximo durante os estágios formativos críticos.