Lower cost and shorter time-to-market expectations are the major drivers of software productivity improvements. To manage productivity effectively, it is important to identify the most relevant difficulties and develop strategies to cope with them. Agile methods, including Extreme Programming and Scrum, have evolved as approaches to simplify software development process, potentially leading to better productivity. They aim to shorten development time and handle the inevitable changes resulting from market dynamics. Although the industry has extensively adopted agile methods, little research has empirically examined the software development agility construct regarding its dimensions, determinants, and effects on software development performance. Understanding this construct could help determine where to concentrate management efforts (and related financial resources) from a practical standpoint and where to focus research efforts from an academic perspective. Considerable research has been directed at identifying factors that have a significant impact on software development productivity. In general, the studied productivity factors were related to product, personnel, project, process, or organizational issues. Continuously evaluating productivity factors is important, as factors may change under new software engineering practices. However, little research has investigated the major factors influencing agile team productivity. ]The goal of this thesis was to explore productivity definitions, factors, and monitoring in agile teams and to improve the practice based on the collected evidence and gained knowledge. This thesis presents five novel contributions: C1 - Empirical verification of the importance of productivity for companies adopting agile methods and its perceived benefits; C2 - Rationale for the definition of productivity in the context of agile methods; C3 - Empirical verification of agile team productivity factors; C4 - A conceptual framework for agile team productivity factors and their impact; C5 - A team productivity monitoring process considering adaptability and an evaluation of the usefulness of agile team productivity metrics.

Menor custo e expectativa de menor time-to-market são os principais motivadores para melhorias de produtividade de software. Para gerir eficazmente a produtividade, é importante identificar as dificuldades mais relevantes e desenvolver estratégias para lidar com elas. Os métodos ágeis, incluindo Programação Extrema e Scrum, evoluíram como abordagens para simplificar o processo de desenvolvimento de software, potencialmente levando a uma melhor produtividade. Eles visam reduzir o tempo de desenvolvimento e lidar com as mudanças inevitáveis decorrentes da dinâmica do mercado. Embora a indústria tenha adotado amplamente métodos ágeis, há pouco entendimento científico do construto agilidade em desenvolvimento de software em relação às suas dimensões, determinantes e efeitos sobre o desempenho no desenvolvimento de software. Compreender esse construto poderia ajudar a determinar onde concentrar os esforços de gestão (e recursos financeiros relacionados) de um ponto de vista prático, assim como onde concentrar os esforços de investigação de uma perspectiva científica. Pesquisa considerável tem sido direcionada para identificar os fatores com impacto significativo na produtividade de desenvolvimento de software. Em geral, os fatores de produtividade estudados foram relacionadas ao produto, pessoas, projeto, processo ou questões organizacionais. Avaliar fatores de produtividade continuamente é importante, pois os fatores podem mudar quando novas práticas de engenharia de software são adotadas. No entanto, poucos estudos investigaram fatores influenciando a produtividade de times ágeis. O objetivo desta tese é explorar definições, fatores e monitoramento de produtividade em times ágeis e melhorar a prática baseada em evidência. Esta tese apresenta cinco novas contribuições: C1 - Verificação empírica da importância de produtividade para as empresas que adotam métodos ágeis e seus benefícios percebidos; C2 - Justificativa para a definição da produtividade no contexto de métodos ágeis; C3 - A verificação empírica de fatores de produtividade em times ágeis; C4 - Um arcabouço conceitual de fatores de produtividade em times ágeis e seu impacto; C5 - Um processo de acompanhamento de produtividade de times ágeis, considerando adaptabilidade e uma avaliação da utilidade de métricas de produtividade para esses times.