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.
*Cofundador e VP de Produto da BossaBox, consultoria referência no modelo de squads-as-a-service no Brasil. É responsável pela criação de produtos digitais que transformarão a forma como as empresas implementam suas iniciativas de inovação. Formado em marketing pela ESPM, possui certificados de digital product leadership, pela Tera, e UX research pela Mego User Experience.
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JULIA MATUK LOURENÇO
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