Ligações externas
- «Página oficial»
- Repositório do BCP no GitHub (em inglês)
Business Complexity Points (BCP) é uma métrica de engenharia de software criada pela empresa brasileira CI&T em 2015 para medir a complexidade funcional de entregas de software a partir dos requisitos de negócio. O método analisa histórias de usuário e atribui pontos conforme a quantidade e o tipo de itens de complexidade que cada uma contém, como regras de negócio, elementos de interface e integrações com outros sistemas.
O Itaú Unibanco adotou a métrica em 2018 e passou a desenvolvê-la em conjunto com a CI&T. Em maio de 2026, as duas empresas anunciaram a abertura do código da ferramenta de cálculo, publicada no GitHub sob licença MIT, com contagem automatizada por modelos de linguagem de grande escala.
A medição do tamanho de software com base nas funções que ele oferece ao usuário remonta aos pontos de função, propostos por Allan Albrecht na IBM no fim da década de 1970 e relacionados ao esforço de desenvolvimento em estudo publicado com John Gaffney em 1983. Métodos dessa família foram normalizados pela Organização Internacional de Normalização, caso do método do International Function Point Users Group (ISO/IEC 20926) e do método COSMIC (ISO/IEC 19761).
No desenvolvimento ágil de software, por sua vez, difundiu-se a estimativa relativa por story points, em que a equipe compara histórias entre si em vez de medi-las por regras fixas. Revisões sistemáticas da literatura apontam a estimativa de esforço como um problema persistente na área, e trabalhos posteriores passaram a testar modelos de aprendizado profundo para estimar story points a partir do texto das histórias. A CI&T apresenta o BCP como alternativa aos story points, com o argumento de que estes misturam quantidade de trabalho, complexidade e incerteza numa única estimativa.
Segundo a empresa, a CI&T criou o BCP em 2015 com o objetivo de tornar mais objetiva a análise de escopo em projetos digitais. O Itaú Unibanco adotou o método em 2018. A cronologia divulgada pela CI&T registra ainda a criação de um portal do BCP em 2022 e a incorporação de inteligência artificial generativa em 2023.
Em maio de 2026, CI&T e Itaú anunciaram a disponibilização do BCP como código aberto, no GitHub e sob licença MIT. Na ocasião, Fulvio Parmejjani, executivo da CI&T responsável pela área de transformação por IA, declarou que o objetivo da abertura era ampliar o acesso a uma abordagem que, segundo ele, já havia sido aplicada em milhares de cenários.
O BCP avalia cada história de usuário sob a ótica do negócio, e não do esforço previsto pela equipe. A documentação da CI&T descreve dez dimensões funcionais, entre elas regras de negócio, elementos de interface, integrações com sistemas externos, papéis e permissões, entidades de domínio, processos em segundo plano, notificações e trilhas de auditoria, cada uma com critérios próprios de pontuação. No repositório público, a pontuação total resulta da soma de um escore funcional com um escore de requisitos não funcionais. A cobertura da imprensa à época do lançamento resumiu o método em três dimensões: regras de negócio, elementos de interface e limites de informação.
Da contagem deriva o indicador de horas por BCP (H/BCP), que relaciona o esforço e o tempo de desenvolvimento à complexidade de cada entrega e é usado para acompanhar a capacidade das equipes. A versão aberta inclui uma calculadora simplificada que usa modelos de linguagem para interpretar o título, a descrição e os critérios de aceitação de uma história e estimar sua pontuação.
De acordo com as duas empresas, o uso da contagem assistida por IA no Itaú resultou em taxa de acerto de 83% na classificação de histórias e em redução de 10% na variação média da contagem por demanda, e a ferramenta foi estendida em 2025 a todas as squads de tecnologia elegíveis do banco. Esses números foram divulgados pelas próprias empresas, sem publicação da metodologia de aferição. Carlos Eduardo Mazzei, diretor de tecnologia do Itaú Unibanco, afirmou que a métrica converte a complexidade das demandas em informação estruturada para decisões de priorização e alocação de esforço.
