"Eu Só Aprendo na Prática" - O Que Isso Realmente Significa e Por Que Pode Não Ser a Melhor Estratégia

Disclaimer

Este texto foi inicialmente concebido pela IA Generativa em função da transcrição de uma live do Dev Eficiente. Se preferir acompanhar por vídeo, é só dar o play.

Introdução

Uma das frases mais comuns que escutamos no mundo do desenvolvimento é "eu só aprendo na prática". Mas o que exatamente significa essa "prática" na cabeça de quem fala isso? E será que essa abordagem é realmente a mais eficaz para acelerar o aprendizado? Neste post, vamos explorar essa ideia e descobrir por que treinar bem pode ser mais efetivo do que apenas aprender através de tarefas reais do trabalho.

O Que Motiva Esse Pensamento

Recentemente, tive uma interação interessante com uma pessoa que tinha um plano de estudos estruturado, com exercícios derivados do contexto onde ela ia trabalhar. No entanto, junto com a equipe, ela decidiu abandonar esse plano e optar por pegar tarefas do backlog, aproveitando cada tarefa para aprender o que precisava para entregá-la.

Na cabeça dela, isso era "aprender na prática" - seguir um plano de estudos não contava como prática de verdade. A prática só era válida se envolvesse a entrega de uma tarefa real do backlog, algo diretamente relacionado ao "campo de jogo".

Um Exemplo de Prática Efetiva Fora do Trabalho

Essa reflexão me fez lembrar de um projeto que desenvolvi: uma playlist de sete vídeos sobre como construir um encurtador de URL com requisitos de escalabilidade bem definidos. O projeto foi baseado em dados reais do Bitly, que recebia bilhões de requisições por mês.

Fiz uma conta simples (obviamente não tão precisa quanto a realidade), peguei o número de requisições mensais e calculei quantas seriam por segundo. Defini esse como meu objetivo: conseguir suportar essa carga de requisições.

O Processo de Desenvolvimento e Teste

Para tornar o treino o mais próximo possível da realidade:

1. Codei o encurtador: Desenvolvi a aplicação completa
2. Testei localmente: Usando o K6 (ferramenta escrita em Go) para simular múltiplos acessos
3. Contrarei uma ferramenta real: Paguei pelo LoadView, um serviço cloud-based de load testing
4. Deployei em produção: Coloquei a aplicação na DigitalOcean
5. Testei em cenário real: O LoadView disparava requisições de múltiplas máquinas, multi-cloud e multi-região

O processo foi iterativo: eu via o tempo de resposta subir, investigava os gargalos, ajustava o código ou a infraestrutura, e testava novamente. Foi uma jornada completa de aprendizagem sobre performance e escalabilidade.

A Questão da Oportunidade no Mundo Real

Agora imagine que você começou a trabalhar em um lugar com serviços que têm requisitos de escalabilidade extremamente altos. Quanto tempo você esperaria para enfrentar esse mesmo desafio no trabalho real?

Provavelmente, quando você estiver codando nesse ambiente, várias coisas já estarão prontas: bibliotecas internas, frameworks adaptados, infraestrutura configurada. Você pode até aprender algumas coisas, mas não terá a experiência completa de construir uma solução do zero para alta escala.

O Poder do Treino Bem Estruturado

O modelo que mais acredito e que pratico é:

1. Treinar intensamente: Criar situações de treino que se aproximem ao máximo da realidade
2. Testar na realidade: Usar o ambiente real para capturar feedback sobre o preparo
3. Aprender com gaps: Identificar o que não consegui me preparar antecipadamente
4. Repetir o ciclo: Melhorar o preparo baseado no feedback

Esse ciclo de preparo → teste na realidade → feedback → melhoria do preparo é o que gera evolução constante.

Por Que Aprender Só na "Prática Real" Pode Ser Menos Efetivo

Usar tarefas do mundo real para aprender parece uma boa tática, mas na minha opinião acaba sendo menos efetiva. Por quê?

Porque na tarefa real, seu objetivo principal é entregar.

Quando o foco é a entrega:

• Você explora menos caminhos alternativos
• Tem menos tempo para investigar a fundo
• Não consegue criar o conhecimento necessário para reaplicar em situações futuras diferentes
• Se o prazo apertar, pode acabar copiando soluções prontas sem entender completamente

A Inspiração do Esporte

Minha principal inspiração didática vem do esporte. No contexto esportivo, pessoas atuam em níveis altíssimos, e a maior parte da melhoria delas vem do treino, não da competição.

Os atletas:

• Treinam intensamente para desenvolver habilidades
• Testam sua capacidade nas competições
• Usam o feedback das competições para melhorar o treinamento
• Não usam as competições como momento principal de aprendizado

O padrão é: treinar → competir → avaliar → melhorar o treino.

Aproveitando o Melhor dos Dois Mundos

Não precisa ser "ou treino ou prática real". Você pode:

1. Treinar muito bem: Criar cenários controlados que simulem a realidade
2. Usar o campo de jogo: Validar conhecimento e capturar feedback
3. Combinar ambos: O treino te prepara, a realidade te testa e refina seu conhecimento

Hoje temos muita facilidade para criar ambientes de treino fora do trabalho. Você pode se preparar para oportunidades antes mesmo delas aparecerem.

Conclusão

Dá para avançar muito tecnicamente estudando a teoria para encontrar maneiras eficazes de fazer as coisas e criando cenários de aplicação inspirados no mundo real. O importante é não limitar o conceito de "prática" apenas às tarefas do trabalho.

Um treino bem estruturado, que simule condições reais, pode ser extremamente prático e elevar significativamente sua capacidade de aplicar conhecimento quando as situações se apresentarem no dia a dia.

Lembre-se: não é porque não podemos ter o mesmo setup de um atleta de alto nível que não podemos nos inspirar no que é feito lá e adaptar para nossa realidade.

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