A inteligência artificial generativa deixou de ser promessa para se tornar realidade. Especialmente quando aplicada a processos tradicionalmente lentos, repetitivos e difíceis de escalar, como o Quality Assurance (QA).
Decidimos aplicar essa tecnologia em um
dos fluxos mais operacionais do desenvolvimento de software: garantir
que o produto entregue esteja em conformidade com os critérios de qualidade
definidos antes de chegar ao usuário final.
O resultado foi imediato: conseguimos
reduzir pela metade o tempo que nossos analistas gastavam criando e executando
testes. Ao mesmo tempo, abrimos caminho para uma nova forma de desenvolver software,
mais rápida, eficiente e estratégica.
O processo tradicional costuma consumir
muito tempo com atividades repetitivas, e muitas decisões ainda dependem da
experiência ou intuição dos analistas. A IA generativa mudou esse cenário ao
analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e sugerir melhorias em
segundos.
Automatizamos a geração de relatórios e
padronizamos a entrega de resultados, o que melhorou a comunicação com stakeholders e
trouxe mais visibilidade para os times de produto. Além disso, conseguimos
alcançar ganhos expressivos de eficiência:
- Redução de 50% no tempo dedicado à
criação e execução de testes;
- Automação na geração de relatórios,
compreensíveis até para quem não é técnico;
- Custo médio de R$ 0,02 por execução de
teste com IA;
Essa transformação só foi possível ao
adotar uma arquitetura própria de IA generativa, capaz de analisar
automaticamente os testes existentes, gerar novos cenários com base em dados
reais e apresentar os resultados em relatórios claros e objetivos.
Nem tudo foi simples. Descobrimos que
processos bem documentados fazem toda a diferença - descrições em texto claro
funcionam muito melhor do que registros em vídeo ou imagens. Também tivemos que
lidar com limites técnicos, ou seja, de como a quantidade de informações que os
modelos conseguem processar de uma só vez. Mas os aprendizados compensaram:
entendemos que feedback humano constante, histórico de testes
bem estruturado e a exploração de modelos open source abrem
novas possibilidades de controle, escalabilidade e redução de custos.
O principal ponto dessa experiência é
que a IA generativa não substitui o olhar crítico dos especialistas, ela
potencializa. Essa iniciativa faz parte do nosso compromisso contínuo com a
inovação em Produto e Tecnologia. Ela abre espaço para repensar como times
digitais podem operar com mais inteligência, velocidade e consistência. E, o
mais importante, com menos gargalos e mais tempo para focar no que realmente importa.
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