Oferecido por
A complexidade do desenvolvimento de software tem crescido exponencialmente, impulsionada pela demanda por soluções mais sofisticadas e personalizadas. Isso faz com que a necessidade de garantir a qualidade e segurança se intensifique. E em meio a esse cenário, o uso da Inteligência Artificial (IA) vem se revelando um divisor de águas no campo dos testes de software.
Os testes contínuos, vitais para garantir a qualidade e a segurança dos softwares, não apenas identificam erros precocemente, mas também asseguram que o produto final atenda às expectativas dos usuários. Com o uso da IA, essa abordagem se torna mais ágil e precisa, transformando os padrões de teste de software. A tecnologia não apenas acelera o processo de identificação de falhas, mas também contribui para uma melhor compreensão das necessidades do usuário final.
De acordo com o Gartner, os testes automatizados estão se tornando cada vez mais integrados nas organizações de engenharia de software. Um relatório sobre as tendências de adoção de testes automatizados de software destaca uma crescente aceitação e implementação de práticas de teste automatizado em várias indústrias, sublinhando a importância dessas tecnologias no aumento da eficiência e na redução de custos. O documento também enfatiza a integração da Inteligência Artificial para aprimorar ainda mais os processos de teste e garantir software de alta qualidade.
O relatório é baseado em 248 entrevistas com líderes de TI e engenharia de software envolvidos no gerenciamento ou na tomada de decisões relacionadas aos testes automatizados de software de suas organizações, realizadas entre maio e junho de 2023. Os dados revelam que 56% dos entrevistados utilizam testes de API, 45% testes de integração e 40% testes de desempenho. Também mostram que a automação dos testes é impulsionada pela busca de melhor qualidade de produto e maior velocidade de implantação, com 60% dos entrevistados indicando melhoria na qualidade e 58% na velocidade. Por fim, indica que a IA generativa é percebida como um influenciador significativo para o futuro dos testes automatizados, indicando uma mudança nas responsabilidades e no número de funcionários no controle de qualidade.
IA e otimização
A adoção da IA em testes de software começou com ferramentas automatizadas no final dos anos 90 e início dos anos 2000, por meio do uso de algoritmos para tarefas repetitivas e otimização do processo de teste. Um avanço significativo ocorreu na última década com o uso crescente de Machine Learning e algoritmos avançados de IA para detectar e prever defeitos, entender suas causas e tomar decisões inteligentes para otimizar os esforços de teste. Em 2022, um estudo da IBM revelou que 41% das empresas brasileiras já integravam a Inteligência Artificial em seus negócios, ressaltando a crescente relevância da IA como uma ferramenta essencial de inovação e otimização.
Além de prever desafios e sugerir soluções proativas, a IA tem desempenhado um papel crucial na transformação da engenharia de software, estendendo-se para além da simples automação de tarefas. A tecnologia tem sido fundamental na aceleração do desenvolvimento de software, ao mesmo tempo em que aumenta a qualidade e personalização dos produtos.
Ela está sendo utilizada para melhorar os testes automatizados, onde identifica padrões e potenciais falhas mais eficientemente do que métodos convencionais. Também está sendo empregada em testes personalizados, utilizando análises preditivas para adequar as estratégias de teste às necessidades específicas de cada projeto. Além disso, a IA tem um papel crucial na detecção de anomalias e na prevenção de bugs, analisando padrões passados e comportamentos atípicos para prever e corrigir falhas. Na otimização de código, ferramentas baseadas em IA são aplicadas para análise automática e sugestão de melhorias no código-fonte.
Marcelo Marchi, CEO da Vericode, empresa brasileira de engenharia de software de alto desempenho, ressalta que os testes contínuos são parte fundamental do desenvolvimento desse tipo de software. Uma prática não apenas proporciona uma detecção rápida de problemas e um feedback rápido aos desenvolvedores, mas também eleva a confiança no software e impulsiona a eficiência do desenvolvimento. E explica que a abordagem, quando enraizada em automação de testes e entrega, não apenas economiza tempo e recursos, mas também permite uma resposta ágil a mudanças nos requisitos do cliente e nas dinâmicas de mercado.
“A capacidade de entrega de software é um fator crítico que impacta diretamente o desempenho de um negócio. Em um ambiente tecnológico cada vez mais complexo, a rapidez e a consistência na entrega de softwares são fundamentais para o sucesso. Uma organização capaz de implementar práticas de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) está em uma posição estratégica para impulsionar resultados positivos em vários aspectos”, explica o executivo.
Para ele, a agilidade no ciclo de desenvolvimento permite que a empresa responda rapidamente às mudanças nas demandas do mercado e nos requisitos dos clientes, o que não só fortalece a satisfação do cliente, mas também posiciona a empresa à frente da concorrência. Além disso, Marchi avalia que a consistência na entrega de software está diretamente ligada à confiabilidade do produto: “Clientes confiam em soluções que funcionam sem problemas, e a capacidade de entregar software de alta qualidade contribui para a construção e manutenção dessa confiança”, sentencia.
Para exemplificar, Marchi cita a plataforma dott.ai, uma solução SaaS, que emprega modelos preditivos avançados em nuvem, especializando-se em testar e validar plataformas de comercialização e trading: “Temos desempenhado um papel fundamental na promoção de tecnologias emergentes no mercado de desenvolvimento de software, destacando-se por meio da dott.ai. Essa solução utiliza modelos preditivos de alta capacidade transacional em nuvem e, em parceria com o principal mercado financeiro do Brasil, a Vericode já está testando esse software que valida a confiabilidade das plataformas de comercialização e trading no mercado de capitais brasileiro. Nesse projeto em conjunto, identificamos a capacidade da dott.ai de automatizar os testes em conformidade com a Resolução CVM 35, beneficiando corretoras e distribuidoras de valores mobiliários. Essa iniciativa não apenas aborda os desafios regulatórios impostos pela CVM, mas também proporciona eficiência operacional, insights preditivos e redução significativa nos custos de teste para as corretoras”, explica.
O executivo afirma que, financeiramente, a eficiência na entrega reduz custos operacionais, minimizando retrabalhos e otimizando o uso de recursos. Isso, por sua vez, impacta positivamente a rentabilidade do negócio. “Ao adotar práticas de CI/CD, não estamos apenas desenvolvendo software; estamos transformando o processo de entrega em um facilitador estratégico para o sucesso do negócio. A tecnologia não é mais apenas uma ferramenta de suporte; ela se torna um motor impulsionador da inovação e do crescimento sustentável da organização”, salienta o CEO da Vericode.
No entanto, Marchi lembra que é crucial uma implementação responsável e ética da IA, uma vez que há riscos envolvidos no processo, como os vieses algorítmicos e as preocupações com segurança e privacidade. Ele diz, aliás, que a segurança da informação é uma preocupação crescente, especialmente em um contexto de desenvolvimento acelerado, uma vez que a necessidade de integrar práticas de segurança robustas sem comprometer a velocidade de entrega é um desafio complexo. “Para melhorar esse cenário, é crucial investir em programas de educação e treinamento para desenvolvedores e líderes de equipe, promovendo a compreensão e a adoção de práticas modernas”, afirma.
Cenário brasileiro
Uma pesquisa conduzida pelo Information Services Group (ISG), uma empresa líder global em pesquisa e consultoria tecnológica, divulgada em setembro, revela que os fornecedores de serviços no Brasil mostram um uso avançado da IA generativa, especialmente em comparação com fornecedores de outras regiões. De acordo com o relatório 2023 ISG Provider Lens™ Next-Gen ADM Services para o Brasil, a IA generativa tem sido aplicada com sucesso na automação de testes, acelerando a criação de scripts e a identificação de erros, aumentando a produtividade dos especialistas. Entretanto, o desafio reside na implementação dessa inovação em grandes equipes e na adaptação às necessidades de privacidade e segurança de dados. O relatório também aponta um aumento na produtividade de 40% a 70% em tarefas específicas devido à IA generativa, melhorando a qualidade, confiabilidade e segurança dos softwares.
À frente da companhia apontada pelo estudo como líder em testes contínuos, Marcelo Marchi avalia que a maturidade técnica das empresas brasileiras em desenvolvimento de software tem evoluído, mas ainda precisa suplantar uma série de desafios. “Notamos um aumento na conscientização sobre a importância de práticas como integração contínua e entrega contínua (CI/CD), refletindo uma busca por eficiência e competitividade no mercado global. Entretanto, algumas empresas ainda enfrentam resistência à mudança, seja cultural, estrutural ou processual. A escassez de profissionais especializados em práticas avançadas de desenvolvimento, como CI/CD, também pode ser uma barreira. Algumas empresas enfrentam restrições orçamentárias que limitam seus investimentos em ferramentas e tecnologias essenciais para implementar práticas modernas de desenvolvimento”, afirma o executivo.
O executivo explica que a abordagem da companhia estimula uma cultura que valoriza a inovação e a experimentação, incentivando equipes a adotarem novas abordagens e tecnologias: “Estamos em um momento em que a transformação digital é imperativa. Superar esses desafios e impulsionar a maturidade técnica é não apenas uma necessidade, mas uma oportunidade para as empresas brasileiras se destacarem no cenário global de desenvolvimento de software de alto desempenho”, afirma.
Com tudo isso, o futuro aponta para avanços significativos em testes contínuos de software, especialmente com o aprofundamento da integração com tecnologias como IA e Machine Learning. Para Marchi, haverá uma mudança em direção a testes mais centrados no usuário, enfatizando a experiência do usuário e a segurança contínua. O desempenho em larga escala e a automação avançada se tornarão cruciais, assim como os testes em ambientes multicloud e híbridos: “No cenário dos testes contínuos, observamos uma mudança significativa em direção a uma abordagem mais centrada no usuário, destacada pelos Testes de Experiência do Usuário (UX). Esta tendência reflete um compromisso crescente em avaliar a satisfação do usuário final, incorporando análises de sentimentos, interações e feedback para aprimorar a qualidade da experiência”, aposta.
Ele diz ainda que, paralelamente, os Testes de Segurança Contínua estão integrando práticas mais avançadas para assegurar a resistência contra ameaças cibernéticas, enquanto os Testes de Desempenho em Escala enfatizam a importância de avaliar o desempenho em ambientes de produção em larga escala, especialmente diante da proliferação de aplicativos em nuvem. Em sua opinião, uma evolução significativa está ocorrendo nos Testes Autônomos e Automação Avançada, indicando a transição para sistemas mais autônomos que identificam falhas e tomam medidas corretivas, visando maior eficiência. Além disso, ele aposta que, à medida que os ambientes de computação em nuvem se tornam mais complexos, os Testes em Ambientes Multi-Cloud e Híbridos ganharão destaque, exigindo estratégias adaptativas para enfrentar essa crescente complexidade. São tendências que apontam para um aperfeiçoamento no campo dos testes contínuos, alinhado com a busca constante por excelência na qualidade de software.
“A integração crescente de AIOps (Operações de TI Aprimoradas por Inteligência Artificial) será uma tendência dominante, capacitando operações mais inteligentes, detecção proativa de anomalias e automação aprimorada nos processos de teste. Além disso, a crescente influência da economia em nuvem moldará as estratégias de teste, oferecendo flexibilidade e escalabilidade para testes em grande escala”, afirma o executivo.
Por fim, Marchi diz que aposta na consolidação da Blockchain como uma tecnologia-chave, especialmente para garantir a integridade e segurança em testes de contratos inteligentes; na convergência de Realidade Aumentada (RA) e realidade virtual (RV) no cenário de teste como forma de proporcionar ambientes de teste mais imersivos e precisos; e, finalmente, numa ênfase contínua em segurança cibernética. Tendências convergentes que apontam para um futuro dinâmico, impulsionado por inovações tecnológicas que aprimorarão substancialmente a eficácia dos testes contínuos e, por conseguinte, a qualidade geral do desenvolvimento de software.
MIT Technology Review
