Quando falamos sobre qualidade de software, estamos tratando muito mais do que apenas a funcionalidade ou desempenho de um produto digital, mas nos referindo também a um conjunto de práticas, processos, padrões e ferramentas que são necessárias para que a solução seja capaz de atender às expectativas, sendo confiável e seguro.
Nesse contexto, é importante entendermos os
problemas enfrentados pela falta de implementação dos processos de garantia da
qualidade e o que ela pode trazer para os negócios. Segundo informações
publicadas no relatório 'The Cost of Poor Software Quality in the USA 2022
Report ' realizado pela Synopsys Inc., estima-se que as falhas de software
tenham custado às empresas US$ 2,41 trilhões em 2022.
Deste modo, atuar dentro de processos estruturados,
bem definidos, e, principalmente, automatizados, garante um maior sucesso
quando o assunto é gerar um produto de valor, visando deixar o cliente
satisfeito com o que está sendo entregue. Caso contrário, a falta desses
elementos pode deixar todo o processo sob o risco de retrabalho – que pode ser
causado por conta de defeitos ou problemas que não foram detectados
precocemente na fase de desenvolvimento, afetando diretamente no maior consumo
de tempo e recursos, influenciando nos prazos e valores entregues.
Visando eliminar esses riscos, a utilização de
tecnologias especializadas com o auxílio da Inteligência Artificial nas etapas
dos processos, torna possível e efetiva a garantia de qualidade em todas as
pontas. Isso porque, os recursos fornecem ferramentas que geram a capacidade de
construir um produto com alta qualidade e em menor tempo, uma vez que os
aceleradores se fazem presentes para aumentar a produtividade.
Hoje, já existem diversas ferramentas que possibilitam
uma boa organização e integração entre requisitos e casos de teste, juntamente
com seus status de execução e respectivas evidências. Nesse cenário, o uso de
IA generativa colabora durante a criação dos cenários de teste, contribuindo
para uma cobertura mais completa dos principais pontos e acelerando sua
documentação, bastando, para isso, criar um contexto e passar a funcionalidade
com os critérios de aceite e suas respectivas regras de negócio.
Uma vez finalizadas as fases de testes,
documentação de evidências e registros de eventuais falhas, os indicadores
podem ser criados ao integrar os resultados em dashboards para acompanhamento
da qualidade do projeto e suas partes mais críticas, oferecendo recursos de IA
(linguagem natural) na análise da massa de dados e facilitando a identificação
de módulos sensíveis, antes que esses possam impactar a qualidade de forma mais
significativa.
Já na parte de análise do código e segurança, há
outras ferramentas com seus “Quality Gates”, que podem auxiliar exibindo de
forma simplificada e automatizada, quando integrado a um pipeline de execução,
a quantidades de bugs, vulnerabilidades, code smells e duplicidades presentes no
código do produto.
E, por falar em pipelines, a utilização desse
processo traz praticidade quando o assunto são tarefas rotineiras, que podem
ser automatizadas, publicando resultados dos testes, criando artefatos com o
produto construído e até mesmo publicando essas construções em seus respectivos
ambientes. Essa automação cria mais tempo para os envolvidos poderem atuar em
outras tarefas, otimizando a produtividade ao delegar essas que foram
automatizadas para que sejam executadas de forma customizadas pelos scripts desenvolvidos
e vinculados.
Para os testes de API (interfaces de integrações) há
também boas ferramentas de mercado. Nelas, as avaliações podem ser criadas para
que a cada desenvolvimento, o produto tenha sua integração realizando o
esperado, garantindo que os novos recursos estejam cobertos e que os recursos
regressivos – aqueles que já existiam no código – continuem funcionais.
Porém, quando vamos falar de garantia desses
cenários regressivos, de pronto nos vem à cabeça: qual deve ser o custo e a
complexidade de garantir todo o funcionamento do sistema a cada vez que uma
nova funcionalidade é desenvolvida? Como garantir que tudo esteja em seu devido
lugar se a cada novo teste o sistema como um todo cresce e de nenhuma forma
deixar de garantir a qualidade dos recursos já existentes pode ser uma opção? É
aí que entram testes automatizados.
Dentro dos tópicos que necessitam codificação, como
os testes automatizados de interface de usuário e os unitários, o universo de
Inteligência Artificial nos fornece algo bem interessante: as chamadas “IAs
copilotas”. Sua principal função é acelerar a execução de tarefas mais
complexas, agindo como um copiloto junto a quem estiver desenvolvendo o código
para esses testes automatizados. Ele sugere trechos de códigos em tempo real e
gera sugestões contextuais de acordo com o que está sendo programado, aprendendo
o padrão do código e as necessidades individuais de cada cenário, comprovando
até 55% de redução de tempo nas codificações, segundo levantamento do GitHub em
setembro de 2022.
Em suma, investir na qualidade de software não é somente uma medida preventiva, mas também uma estratégia superimportante para o sucesso do produto a longo prazo. A realidade é que a Inteligência Artificial chegou com tudo, e a utilização desses aceleradores juntamente com as devidas ferramentas, auxiliam no alcance dessas garantias com muito mais assertividade. E quando aplicado em conjunto com processos maduros, torna possível construir produtos mais robustos e eficazes, mitigando riscos, reduzindo custos, antecipando entregas e tendo mais tempo para impulsionar a inovação e a produtividade do negócio.
Christian Henrique de Oliveira - Analista de Qualidade de Software da Viceri-SEIDOR.
Viceri-Seidor
www.viceri.com.br
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