Stênio Viveiros (*)
O teste de softwares exige do profissional uma vasta experiência na produção de códigos em diferentes linguagens da programação. O uso de IA no desenvolvimento dessas atividades tem, com certa velocidade, revolucionado o processo pelo qual ocorre a geração desses programas. Este é um trabalho que exige muito planejamento e a aplicação de diferentes modelos para haver efetividade no procedimento. Portanto, ferramentas como o Chat GPT e o Google Bard podem contribuir para acelerar etapas importantes desse sistema de verificação.
A integração da IA no desenvolvimento de software representa uma evolução significativa garantindo a qualidade e a confiabilidade das suas aplicações, melhorando cada vez mais os resultados. As oportunidades oferecidas pela ferramenta, como automação inteligente, análise preditiva e melhoria contínua aumentam a eficiência e a cobertura dos testes, como também impulsionam a inovação e a adaptabilidade das equipes e das operações. À medida que as tecnologias continuam a avançar, o futuro dos softwares será cada vez mais orientado por ideias baseadas em dados e capacidades automatizadas, redefinindo os padrões de qualidade do resultado.
Com a crescente complexidade das aplicações da automação, os métodos tradicionais estão se adaptando, mas enfrentam limitações quanto à eficiência e à cobertura de dados. A inteligência artificial complementa essas técnicas ao analisar grandes volumes de informação, identificar padrões, priorizar casos específicos e gerar testes autônomos, aumentando a precisão e a eficácia do processo. No entanto, a supervisão humana é essencial para validar resultados e tomar decisões críticas, fazendo com que a combinação de modelos tradicionais e IA seja a abordagem mais eficaz para garantir a qualidade do software.
Nos próximos anos, avanços tecnológicos em modernização dos testes com LLMs ou mesmo SLMs serão cada vez mais frequentes. Haverá mais autonomia, aprendizado contínuo das máquinas, análise preditiva de dados mais precisas, automação de testes de UI/UX e integração com DevOps e CI/CD. Isso impactará enormemente o mercado. Esses desenvolvimentos aumentarão a eficiência, a exatidão e a sua capacidade de adaptação. As ferramentas no-code são exemplos disso, as quais permitem automação com IA, sem necessidade de programação. Isso permite que todos possam criar processos automatizados sem dificuldade.
As empresas estão se preparando para essas oportunidades investindo em P&D (Pesquisa e Desenvolvimento), capacitando equipes em machine learning e análise de dados para integrar as mais recentes inovações em seus modelos. Haverá também necessidade de maior garantia e qualidade. Existem, contudo, desafios nessa integração. Apesar de haver uma tendência de incorporar cada vez mais as máquinas nessa construção, a avaliação dos dados de alta qualidade para treinamento, a interpretação dos resultados, a complexidade dos sistemas, e questões de segurança e privacidade ainda dependem da decisão humana para serem cumpridas. As empresas têm utilizado dados sintéticos. Combinam-se IA e ferramentas de teste tradicionais.
Mantém-se a supervisão humana; investe-se em capacitação contínua e na implementação de medidas rigorosas de segurança. Essas estratégias exploram o máximo potencial dos benefícios da IA, enquanto mitigam os riscos no planejamento. A Keeggo, por meio da oferta NEO, auxilia instituições de TI a superar esses desafios e escolher as melhores soluções de LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala). A companhia conta com vários parceiros de soluções no segmento que viabilizam esses avanços tecnológicos para os clientes.
A Inteligência Artificial (IA) tem o potencial de transformar a abordagem da automação de testes, possibilitando o desenvolvimento da escrita desses cenários. Os erros encontrados tendem a ser analisados. Por este meio, a eficiência, a precisão e a cobertura aumentam. Este é um processo de construção cuja consequência é a produção de um software mais robusto e confiável. É necessário entender essas oportunidades de soluções com IA e avaliar a qualidade oriunda delas para garantir a privacidade dos dados, a personalização e o controle dentro dos seus ambientes de trabalho.
Percebe-se essa autonomia por meio diverso daquele baseado em elementos físicos ou em objetos de tela. Esmiúça-se aqui um padrão de comportamento para o reconhecimento cognitivo daquilo que está se automatizando. Aproxima-se a visão do ser humano, que pode ser um indivíduo voltado aos negócios ou ao QA, daquilo com que ele está interagindo, sem precisar se preocupar com estrutura interna. Afinal, o que é importante na qualidade? Que o produto final tenha boa funcionalidade.
Dados mostram que como o mercado se transforma com o uso de IA
Segundo dados apurados pela Quinnox, 80% das empresas vão incorporar ferramentas tecnológicas até 2027. 60% dos líderes dizem que melhorar a qualidade dos produtos é uma das principais razões para automatizar os testes. 43% dizem que aumentou a acurácia do processo desde que houve a adoção da automação. Por fim, 77% das instituições investem consistentemente em IA utilizando-a para otimizar a qualidade e a garantia do processo.
Construção eficiente: geração de design e testes ágeis, reduzindo significativamente o esforço manual, aumentando a eficiência nos ciclos de desenvolvimento. Os custos diminuem em até 35%;
Faça testes rápidos: desta maneira, tornou-se mais fácil realizar os testes com mais agilidade. A IA ajuda o profissional a ter feedbacks, interações e implantações mais dinâmicas. Reduz-se o tempo do desenvolvimento de resultado em até 70%;
Mais volume: a escala do trabalho, com a automatização, tende a aumentar muito, ampliando a gama de casos em diferentes casos e ambientes. A cobertura de teste se expandiu em até 80%;
Melhor qualidade: o rigor e a identificação precoce de defeitos melhoram a confiabilidade do produto. A redução de testes para ter um melhor resultado decai em até 50%;
Economia no processo: os esforços manuais e os custos associados diminuem, otimizando recursos sem comprometer a qualidade. Os defeitos decaem em até 50%.
(*) Principal Consultant de Qualidade da keeggo.