A Negligência da Dívida Técnica e seus Impactos na Sustentabilidade de Sistemas de Informação
Resumo
Os Sistemas de Informação (SI) avançam constantemente sob a pressão por entregas de funcionalidades cada vez mais rápidas, frequentemente priorizando resultados imediatos em detrimento da qualidade interna do produto. Esse ambiente promove o acúmulo de dívida técnica, especialmente em formas invisíveis que não afetam imediatamente a funcionalidade do sistema. Entretanto, gradualmente comprometendo a integridade arquitetural, a consistência dos dados, a segurança e a manutenibilidade. Com o tempo, essa degradação amplifica a complexidade, aumenta os custos de manutenção, diminui a eficiência e limita o potencial de desenvolvimento sustentável do sistema. Para lidar com essa situação, é necessário que a governança priorize refatoração e a implementação de correções preventivas no código. Além disso, a adoção de boas práticas de desenvolvimento é fundamental. Este artigo examina como a negligência da governança, aliada à pressão por prazos de entrega, contribui para o acúmulo de dívida técnica, enfatizando a necessidade de criação de métricas e refatoração para a manutenção da sáude estrutural do sistema.
Referências
Albarak, M., Alrazgan, M., and Bahsoon, R. (2017). Identifying and Managing Technical Debt in Database Normalization Using Machine Learning and Trade-off Analysis. DOI 10.48550/ARXIV.1711.06109.
Alves, N. S. R. and Spínola, R. O. (2017). Organização do Corpo de Conhecimento sobre Dívida Técnica: Tipos, Indicadores, Estratégias de Gerenciamento e Causas. In Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS 2017), pages 340–354, Brasil. Sociedade Brasileira de Computação - SBC. DOI: 10.5753/sbqs.2017.15116.
Avgeriou, P., Ozkaya, I., Chatzigeorgiou, A., Ciolkowski, M., Ernst, N. A., Koontz, R. J., Poort, E., and Shull, F. (2023). Technical Debt Management: The Road Ahead for Successful Software Delivery. In 2023 IEEE/ACM International Conference on Software Engineering: Future of Software Engineering (ICSE-FoSE), pages 15–30, Melbourne, Australia. IEEE. DOI: 10.1109/ICSE-FoSE59343.2023.00007.
Avgeriou, P., Ozkaya, I., Koziolek, H., Codabux, Z., and Ernst, N. (2025a). Manifesto from Dagstuhl Perspectives Workshop 24452 – Reframing Technical Debt. DOI: 10.48550/ARXIV.2505.13009.
Avgeriou, P., Ozkaya, I., Koziolek, H., Codabux, Z., and Ernst, N. (2025b). Reframing Technical Debt (Dagstuhl Perspectives Workshop 24452). Technical report, Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik. DOI: 10.4230/DAGREP.14.11.16.
Bischoff, Y., Van Der Wiel, R., Van Den Hooff, B., and Lago, P. (2022). A Taxonomy About Information Systems Complexity and Sustainability. In Advances and New Trends in Environmental Informatics, pages 17–33. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-88063-7.
Bogner, J., Fritzsch, J., Wagner, S., and Zimmermann, A. (2021). Industry practices and challenges for the evolvability assurance of microservices: An interview study and systematic grey literature review. Empirical Software Engineering, 26(5):104. DOI: 10.1007/s10664-021-09999-9.
Buschmann, F. (2011). To Pay or Not to Pay Technical Debt. IEEE Software, 28(6):29–31. DOI: 10.1109/MS.2011.150.
Codabux, Z., Zakia Sultana, K., and Chowdhury, M. N. (2024). A catalog of metrics at source code level for vulnerability prediction: A systematic mapping study. Journal of Software: Evolution and Process, 36(7):e2639. DOI: 10.1002/smr.2639.
Couto, C., Valente, M. T., and Bigonha, R. D. S. (2011). Avaliação de Causalidade entre Métricas de Qualidade Interna e Defeitos. In Anais do X Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS 2011), pages 279–293, Brasil. Sociedade Brasileira de Computação - SBC. DOI: 10.5753/sbqs.2011.15401.
De Almeida, R. R., Do Nascimento Ribeiro, R., Treude, C., and Kulesza, U. (2021). Business-Driven Technical Debt Prioritization: An Industrial Case Study. In 2021 IEEE/ACM International Conference on Technical Debt (TechDebt), pages 74–83, Madrid, Spain. IEEE. DOI: 10.1109/TechDebt52882.2021.00017.
de Melo, A. C. C., Fagundes, R. A. d. A., Lima, J. V. V., Alencar, F., and Santos, W. B. (2021). Identificação e mensuração da dívida técnica de requisitos: um survey na indústria de software. In WER2021-24th Workshop on Requirements Engineering, Brasília, Brazil. DOI: 10.29327/1298728.24-10.
Digkas, G., Ampatzoglou, A., Chatzigeorgiou, A., Avgeriou, P., Matei, O., and Heb, R. (2021). The Risk of Generating Technical Debt Interest: A Case Study. SN Computer Science, 2(1):12. DOI: 10.1007/s42979-020-00406-6.
Femenick, T. R. (2005). A PROBLEMÁTICA E A SOLUÇÃO PARA OS “CUSTOS INVISÍVEIS” E “CUSTOS OCULTOS”. Revista UNI-RN, 4(1/2):49–49. [link].
Fowler, M. and Beck, K. (2013). Refactoring: improving the design of existing code. The Addison-Wesley object technology series. Addison-Wesley, Boston, 28. printing edition.
Franco, E. F., Hirama, K., and Rossi, R. (2018). Uma análise qualitativa-sistemática da relação entre o acúmulo de dívida técnica e a satisfação de usuários ao longo da operação de pacotes de software empresarial. Revista Gestão da Produção Operações e Sistemas, 13(4):263–263. DOI: 10.15675/gepros.v13i4.2033.
Galster, M., Institute of Electrical and Electronics Engineers, and Association for Computing Machinery, editors (2024). 2024 ACM/IEEE International Conference on Technical Debt: TechDebt 2024: 14-15 April 2024, Lisbon, Portugal: proceedings. IEEE, Piscataway, NJ.
Gupta, K. (2025). Measuring the Impact of Technical Debt on Development Effort in Software Projects. DOI: 10.48550/ARXIV.2502.16277.
Júnior, C. and Oliveira, A. L. d. (2012). Métricas como Ferramenta de Auxílio para o Gerenciamento de Dívida Técnica em Produtos de Software. [link].
Khan, R. A., Khan, S. U., Khan, H. U., and Ilyas, M. (2022). Systematic Literature Review on Security Risks and its Practices in Secure Software Development. IEEE Access, 10:5456–5481. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3140181.
LabRedes CEFET/RJ (2026). Wegia: Security. [link].
Lazarin, N., Escalfoni, R. E., and Ferreira, V. (2024). WeGIA: Web Gerenciador para Instituições Assistenciais. In Anais do XXI Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas, pages 322–330, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC. DOI: 10.5753/latinoware.2024.245668.
Lenarduzzi, V., Besker, T., Taibi, D., Martini, A., and Arcelli Fontana, F. (2021). A systematic literature review on Technical Debt prioritization: Strategies, processes, factors, and tools. Journal of Systems and Software, 171:110827. DOI: 10.1016/j.jss.2020.110827.
Marcos Henrique de Moraes, João Manoel da Silva, Joaquim M. F. Antunes Neto, and Wladimir José Camilo Menegassi (2024). DATA WAREHOUSE E USABILIDADE DO MODELO DIMENSIONAL ESTRELA: IMPLICAÇÕES ORGANIZACIONAIS E O PAPEL DA GESTÃO DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO. DOI: 10.5281/ZENODO.12726974.
Melo, C. d. O. and Ferreira, G. R. (2010). Adoção de métodos ágeis em uma instituição pública de grande porte-um estudo de caso. In WORKSHOP BRASILEIRO DE MÉTODOS ÁGEIS (WBMA), pages 112–125.
Oliveira, I., Marques-Neto, H. T., and Xavier, L. (2020). Analisando estratégias para identificação de dívidas técnicas. In Workshop de Visualização, Evolução e Manutenção de Software (VEM), pages 9–16. SBC. DOI: 10.5753/vem.2020.14523.
Paudel, B., Gonzalez-Huerta, J., Zabardast, E., and Klotins, E. (2024). Towards Measuring the Impact of Technical Debt on Lead Time: An Industrial Case Study. DOI: 10.48550/ARXIV.2406.01578.
Sandberg, A., Staron, M., and Antinyan, V. (2015). Towards Proactive Management of Technical Debt by Software Metrics. In CEUR Workshop Proceedings, pages 1–15. [link].
Santos, G. R., Gama, G. Q., Machado, P. R., and Teixeira, J. P. M. (2025). Lei geral de proteÇÃo de dados pessoais (lgpd) e a proteÇÃo de dados sensÍveis no poder judiciÁrio: Um estudo sobre o sigilo dos dados de servidores da justiÇa. Revista ft. DOI: 10.69849/revistaft/ar10202511161843.
Shahin, M., Ali Babar, M., and Zhu, L. (2017). Continuous Integration, Delivery and Deployment: A Systematic Review on Approaches, Tools, Challenges and Practices. IEEE Access, 5:3909–3943. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2685629.
Silveira Neto, M. V. D., Malucelli, A., and Reinehr, S. (2025). Agile Software Architecture: Perceptions on Quality and Architectural Technical Debt Management. In Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Componentes, Arquiteturas e Reutilização de Software (SBCARS 2025), pages 1–12, Brasil. Sociedade Brasileira de Computação. DOI: 10.5753/sbcars.2025.11890.
Sprague, R. H. and Institute of Electrical and Electronics Engineers, editors (2010). Software entropy in agile product evolution. IEEE, Piscataway, NJ.
Verdecchia, R., Kruchten, P., and Lago, P. (2020). Architectural Technical Debt: A Grounded Theory. In Jansen, A., Malavolta, I., Muccini, H., Ozkaya, I., and Zimmermann, O., editors, Software Architecture, volume 12292, pages 202–219. Springer International Publishing, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-58923-3_14.
