Quais frameworks substituem o Scrum em 2026?

O Kanban muitas vezes se adapta melhor quando o trabalho chega continuamente e é difícil reuni-lo em metas de sprint confiáveis — por exemplo, em suporte, operações, resposta a incidentes ou muitas pequenas tarefas não planejadas. Nesse caso, um fluxo visível, trabalho paralelo limitado e tempos de execução curtos ajudam mais do que uma cadência fixa de sprint.

O Scrum continua fazendo sentido quando uma equipe de produto estável e multifuncional trabalha em ciclos curtos em direção a um objetivo comum. A mudança para o Kanban deve resolver um problema concreto, e não apenas reduzir reuniões.

Para equipas com solicitações imprevisíveis e fluxo de trabalho contínuo, Kanban costuma ser uma boa alternativa ao Scrum. Para o desenvolvimento de produto com objetivos de aprendizagem regulares, Scrum ainda pode ser adequado; complementado com práticas Kanban, frequentemente surge o Scrumban. O decisivo não é o nome do framework, mas sim se ele melhora a priorização, a qualidade, o feedback e a melhoria contínua no contexto concreto.

A tendência atual aponta para abordagens híbridas: 74 % dos inquiridos no State of Agile Report 2025 utilizam modelos ágeis mistos ou desenvolvidos por si próprios.

Fonte: Classificação do 18th-State-of-Agile-Studie.

Não. A IA pode acelerar o trabalho, condensar informações e apoiar o desenvolvimento de software. Mas não substitui objetivos claros de produto, colaboração, garantia de qualidade nem a melhoria contínua.

O relatório DORA 2025 descreve a IA, por isso, como um amplificador: em organizações que funcionam bem, ela pode aumentar a eficiência; em organizações fragmentadas, torna as fraquezas existentes mais visíveis. Fonte: Google: Relatório DORA 2025.

Modelos híbridos ajudam as equipes a adaptar o Scrum ao seu contexto de delivery. Eles o complementam, por exemplo, com Kanban para o fluxo de trabalho, discovery contínua ou práticas técnicas de engenharia.

No 18th State of Agile Report, 48 % dos entrevistados usavam modelos híbridos ou mistos e outros 26 % uma abordagem desenvolvida internamente. Isso não é um apelo contra o Scrum, mas sim contra a fidelidade acrítica ao framework. Fonte: 18th State of Agile Report da Digital.ai.

As equipas Scrum não devem contar apenas funcionalidades entregues. O mais significativo é a ligação entre um objetivo de produto claro, o feedback dos clientes e poucas métricas de entrega, como tempo de ciclo, frequência de deploy e taxa de falha de mudanças.

Os números não são, nesse caso, um instrumento de controlo. Eles ajudam a equipa a perceber se está a resolver um problema relevante, se consegue entregar com segurança e onde existem obstáculos de aprendizagem ou de entrega. Fonte: Google: DORA Report 2025.

Os riscos mais importantes são resumos incorretos, problemas de proteção de dados, falta de confiança nas gravações, superinterpretação de métricas e overhead adicional de ferramentas.

Os Scrum Masters devem, portanto, usar os resultados da IA como ponto de partida para a conversa, e não como verdade automática.

O desempenho de um Scrum Master mede-se de forma sensata não com uma única KPI, mas com uma combinação de métricas de entrega, saúde da equipe, eficácia das retrospectivas, acompanhamento de ações e observações qualitativas.

O importante é que os números não sejam usados como instrumento de controle. Eles devem servir como ponto de partida para conversas: Onde a equipe perde o foco? Que bloqueios se repetem? Quais medidas realmente levam a uma melhor colaboração?

Mais contexto você encontra aqui: KPIs de desempenho de Scrum Master