A inteligência artificial (IA) está transformando o desenvolvimento de software, especialmente na área de Quality Assurance, onde estudos da IBM mostram que 30% a 50% do tempo dos projetos é dedicado a testes. No Brasil, a startup TestBooster.ai demonstra o potencial da IA nessa área, com relatos de 10 vezes mais cobertura de testes e execução 4 vezes mais rápida em seus projetos.
Por outro lado, pesquisa mostrou que o GitHub Copilot replica erros humanos em 33% dos casos. Situações práticas, como a dificuldade dos AI agents do GitHub em corrigir um bug específico mesmo após 11 tentativas em maio de 2025, mostram que a tecnologia ainda tem limitações importantes.
Não se trata apenas de verificar se o código funciona, mas de avaliar se os modelos por trás das sugestões foram treinados com dados limpos e auditáveis, se as recomendações estão alinhadas com a arquitetura do sistema e se há governança clara para validar cada output.
Será que os modelos de IA foram treinados com dados íntegros e representativos? As sugestões algorítmicas atendem a critérios rigorosos de segurança e eficiência? Como garantir que se integrem adequadamente a arquiteturas existentes? Essas são as novas fronteiras da qualidade que precisamos enfrentar.
A velocidade trazida pela IA não elimina a necessidade de controle. Pelo contrário, ela amplia a responsabilidade sobre a origem e a aplicabilidade do que é gerado. Questões como a taxa de aceitação das sugestões de IA, os erros introduzidos pelo código automatizado e o equilíbrio entre tempo economizado e retrabalho passam a fazer parte da equação. A qualidade agora inclui monitorar não apenas o que humanos produzem, mas também o que máquinas sugerem, sempre com atenção ao uso ético e compliance.
O verdadeiro desafio vai além da verificação funcional tradicional. A velocidade impressionante da geração automatizada de código não pode servir como justificativa para abrir mão do controle. É preciso estabelecer critérios claros para avaliar as sugestões da IA, desenvolver novos indicadores de qualidade e, principalmente, manter o senso crítico diante das recomendações automatizadas.
Os times de desenvolvimento têm a missão de integrar a IA sem perder o senso crítico. É preciso treinar profissionais para revisar e refinar o que a tecnologia oferece, evitando que se tornem “aceitadores automáticos” de soluções não validadas. A governança deve abranger desde a escolha dos modelos até a aprovação final do código, garantindo que a aceleração não comprometa a segurança ou a eficiência.
A integração entre humanos e máquinas apresenta questões complexas. Como assegurar que as decisões automatizadas respeitem princípios éticos e regulatórios? Como equilibrar a agilidade no desenvolvimento com a necessária supervisão humana? O avanço da IA generativa demanda que incorporamos em nossos processos a análise de vieses algorítmicos, garantindo que as soluções tecnológicas promovam equidade e justiça.
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A evolução da IA generativa requer que a qualidade do software acompanhe essa mudança. As perguntas que fazemos hoje sobre confiabilidade e desempenho se expandem para incluir a rastreabilidade das decisões algorítmicas e o alinhamento com padrões técnicos e regulatórios. Empresas que adotam IA sem atualizar seus processos de testes podem enfrentar riscos imprevistos. A maturidade em qualidade passa a ser medida pela capacidade de equilibrar inovação e controle em um cenário onde humanos e máquinas colaboram.
No centro dessa transformação, surge uma reflexão sobre estarmos preparados para fazer as perguntas certas sobre qualidade em uma era onde parte substancial do código é gerado por máquinas. A resposta exigirá não apenas novas ferramentas, mas principalmente uma mudança de mentalidade, na qual a criticidade humana permanece como o último e mais importante filtro de qualidade.
* Higor Granero é o Diretor de Inovação da Prime Control , empresa especializada em eficiência digital, automação de processos e garantia de qualidade. - E-mail: primecontrol@nbpress.com.br
Sobre a Prime Control
A Prime Control é uma empresa especializada em eficiência digital, automação de processos e garantia de qualidade. Reconhecida como líder no ISG Provider Lens™ Next Gen ADM Services 2024, a empresa combina Inteligência Artificial (IA), dados e Machine Learning para ajudar empresas a organizar, otimizar e automatizar suas operações, acelerando a transformação digital. Com foco em inovação e excelência, ela oferece soluções em automação de testes, monitoramento de aplicações, consultoria em qualidade e automação de processos com IA. Atuando em setores como serviços financeiros, e-commerce, logística e utilities, a empresa se destaca pela entrega de resultados tangíveis e sustentáveis. Mais informações em: https://www.primecontrol.com.br/
