No atual cenário digital, a qualidade de produtos e serviços digitais desempenha um papel crucial no sucesso das empresas. Em um mundo onde a satisfação do usuário é um fator determinante, é oportuno lembrar do Dia Mundial da Qualidade, celebrado em 11 de outubro. Produtos e serviços digitais de alta qualidade são aqueles que não apenas atendem às expectativas dos usuários, mas também são fáceis de usar, agregam valor ao negócio e, o mais importante, minimizam erros e problemas.
No desenvolvimento de produtos digitais, a Garantia de Qualidade (QA – Quality Assurance) desempenha um papel fundamental na certeza de que os produtos sejam lançados com a qualidade desejada. A identificação e correção de erros, falhas e problemas são de responsabilidade da equipe de QA, antes que esses problemas cheguem aos usuários.
Vamos explorar como a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) está revolucionando a qualidade no desenvolvimento de produtos digitais e como líderes de tecnologia podem aproveitar essa tendência ainda em 2024.
Tendências que impulsionam a modernização da área de QA
Um conjunto de tendências está impulsionando a modernização da área de QA no desenvolvimento de produtos digitais, e os líderes de tecnologia estão cada vez mais cientes de sua importância. Essas tendências incluem:
A ascensão da automação
A automação marca um ponto de inflexão na garantia de qualidade no desenvolvimento de produtos digitais. Graças aos avanços tecnológicos, as organizações agora dispõem de ferramentas que possibilitam testar produtos e serviços de forma mais rápida e eficiente do que nunca. A automação não apenas agiliza as entregas e os processos, mas também garante uma maior abrangência e consistência nos testes, assegurando que os produtos atendam aos mais elevados padrões de qualidade.
A crescente complexidade dos produtos e serviços
A evolução constante na complexidade dos produtos e serviços digitais representa um desafio significativo para as equipes de QA. À medida que os produtos se tornam mais intrincados, a identificação e correção de problemas torna-se uma tarefa cada vez mais complexa, podendo ser acelerada com o uso de agentes de inteligência artificial. Nesse contexto, o papel do QA e da inteligência artificial são cruciais, não apenas para identificar falhas, mas também para garantir que os produtos complexos funcionem harmoniosamente, mantendo a qualidade em um ambiente que se torna progressivamente mais sofisticado.
O aumento da demanda por qualidade
A crescente demanda por qualidade é uma resposta direta às expectativas em constante evolução dos clientes. Os consumidores agora não apenas buscam produtos e serviços digitais que funcionem, mas também exigem uma experiência impecável, livre de erros e problemas. Essa pressão por qualidade está forçando as organizações a reavaliarem e reforçarem seus processos de QA para garantir que os padrões de excelência sejam consistentemente atingidos e superados.
A necessidade de colaboração
No ambiente atual, a qualidade não é apenas responsabilidade da equipe de QA. A necessidade de colaboração com outras equipes, como engenharia, design e marketing, tornou-se imperativa. A integração dessas diversas perspectivas garante que os produtos e serviços não apenas sejam funcionais, mas também atendam às expectativas do usuário e aos objetivos de negócios.
IA Generativa e o sistema imunológico digital (DIS)
Conforme apontado pela Gartner, até 2025, empresas que investirem na construção de imunidade digital experimentarão um considerável aumento na satisfação dos clientes, resultando em uma redução de 80% no tempo de inatividade dos clientes.
Um Sistema Imunológico Digital (DIS – digital immune system) combina diversas práticas e tecnologias de observação, testes automatizados com inteligência artificial (IA), engenharia do caos, autocorreção, engenharia de confiabilidade e segurança da cadeia de desenvolvimento de software. Tudo isso visa ampliar a resiliência de produtos, serviços e soluções digitais.
Um DIS fornece um modelo que prepara a organização para minimizar os riscos potenciais e utiliza falhas e erros como oportunidades de aprendizado. O objetivo do DIS é alcançar resiliência e disponibilidade, o que consequentemente resulta em uma experiência do cliente aprimorada na utilização da plataforma.
Portanto, um DIS pode ser usado como referência para investir em um conjunto de práticas com o propósito de aprimorar a qualidade e resiliência de sistemas críticos para os negócios. A criação e evolução de um DIS conduzem a resultados de negócios mais robustos, gerando valor para as partes interessadas de negócios e de TI. Isso permite que a organização desempenhe um papel essencial na conexão do desenvolvimento de software com os resultados de negócios, assegurando qualidade em todas as etapas de desenvolvimento.
Como a empresa pode alcançar maior maturidade de QA e imunidade digital nos sistemas?
Em um mundo digital em constante evolução, a busca pela excelência na qualidade dos sistemas é fundamental para o sucesso das empresas. O desenvolvimento de produtos digitais requer não apenas a garantia de qualidade, mas também a construção de uma verdadeira imunidade digital. Neste cenário dinâmico, como uma organização pode atingir um nível superior de maturidade em Qualidade Assegurada (QA) e se fortalecer contra ameaças digitais? Neste capítulo, exploraremos estratégias-chave para alcançar esse objetivo, desde a formação de equipes estratégicas até o estímulo da resiliência organizacional em projetos de Imunidade Digital (DIS). Vamos mergulhar nesse processo de aprimoramento e descobrir como as empresas podem se destacar na era digital.
Formação de equipes estratégicas para o desenvolvimento de imunidade digital (DIS)
O primeiro passo é formar equipes dedicadas à criação e execução de uma estratégia de Imunidade Digital (DIS). É fundamental realizar uma avaliação criteriosa para identificar quais recursos de negócios possuem a mais alta prioridade ou quais seriam os principais beneficiários de investimentos na construção de uma imunidade digital sólida. Essas equipes devem compreender a tecnologia e ter uma visão clara das metas de negócios para garantir que o DIS seja alinhado com os objetivos da organização.
Comunidades de prática para o compartilhamento de conhecimento em imunidade digital (DIS)
A colaboração e o compartilhamento de conhecimento desempenham um papel fundamental na jornada em direção à imunidade digital. Criar “comunidades de prática” dedicadas à disseminação de lições aprendidas, princípios orientadores, ativos reutilizáveis, padrões a serem seguidos, ferramentas e quaisquer insights baseados em inteligência artificial e qualidade assegurada se torna essencial. O compartilhamento de conhecimento e experiência é a pedra angular para fortalecer a imunidade digital.
Estímulo e reconhecimento de resiliência organizacional em projetos DIS
Promover melhorias na resiliência organizacional é uma meta-chave ao desenvolver uma estratégia de Imunidade Digital (DIS). Estimular e recompensar melhorias em toda a organização, com foco na colaboração em oportunidades de DIS, é essencial. Isso implica que todos os líderes de iniciativas relacionadas à resiliência sejam igualmente responsáveis por aprimorar as experiências do cliente e alcançar resultados de negócio. Reconhecer e recompensar as equipes e indivíduos que contribuem para a resiliência da organização não apenas fortalece a cultura de qualidade, mas também impulsiona a motivação para garantir que a imunidade digital seja uma parte integrante do DNA da organização.
Como aplicar IA Generativa nos processos de qualidade de software?
Aplicar a Inteligência Artificial Generativa nos processos de qualidade de software é uma abordagem inovadora que pode revolucionar a forma como as empresas garantem a excelência de seus produtos digitais. O primeiro passo é entender o conceito da IA Generativa: essa tecnologia utiliza redes neurais artificiais para criar dados, conteúdo e, no contexto da qualidade de software, até mesmo código.
Aqui está um guia passo a passo sobre como aplicar IA Generativa nesse contexto:
- Mapeamento de Aplicabilidade
O primeiro passo é identificar as áreas onde a IA Generativa pode ser benéfica. Isso pode incluir a geração de dados de teste, scripts de automação, ou até mesmo sugestões para melhorias no código. Por exemplo, se uma equipe de desenvolvimento estiver trabalhando em um aplicativo de reconhecimento de imagem, a IA Generativa pode ser usada para gerar automaticamente imagens de teste com diferentes níveis de complexidade.
- Treinamento do modelo
Uma vez identificado o caso de uso, é necessário treinar um modelo de IA Generativa específico para essa finalidade. Isso envolve a coleta de dados de treinamento, que podem incluir exemplos de dados de teste, código fonte existente ou outros recursos relevantes. Esses dados são usados para ensinar o modelo a criar saídas que atendam aos critérios de qualidade desejados.
- Implementação na pipeline de qualidade
Com o modelo treinado, ele pode ser integrado na pipeline de qualidade de software. Por exemplo, se estivermos considerando a geração de dados de teste, a IA Generativa pode ser usada para criar conjuntos de dados de teste diversificados automaticamente, garantindo uma cobertura abrangente dos cenários de teste.
- Monitoramento e aperfeiçoamento
A aplicação da IA Generativa não é um processo estático. É fundamental monitorar continuamente os resultados gerados pelo modelo e fazer ajustes conforme necessário. Isso pode envolver a análise das saídas geradas, a identificação de possíveis melhorias e o refinamento do modelo para garantir que ele continue a produzir resultados de alta qualidade.
Um exemplo prático de aplicação da IA Generativa na qualidade de software é o uso de modelos de linguagem GPT-4 para gerar descrições automáticas de funcionalidades de software. Uma equipe de desenvolvimento pode alimentar o modelo com informações sobre a funcionalidade desejada e obter descrições prontas para uso, economizando tempo e garantindo que a documentação seja precisa e completa.
Outro exemplo é a geração automática de scripts de testes. A IA Generativa pode ser treinada para criar scripts de teste com base em requisitos e especificações, agilizando o processo de testes de software e melhorando a cobertura de testes.
Em resumo, a aplicação da IA Generativa nos processos de qualidade de software envolve a identificação de aplicabilidade, o treinamento de modelos, a integração na pipeline de qualidade e a constante monitorização e aperfeiçoamento. Essa abordagem inovadora pode impulsionar a eficiência e eficácia dos processos de garantia de qualidade de software, resultando em produtos digitais de alta qualidade.
Filosofia da qualidade e sua interseção com Quality Assurance
Na busca pela excelência, a filosofia da qualidade é um farol que ilumina o caminho das organizações que buscam aprimorar seus produtos e serviços, incluindo o universo do desenvolvimento de produtos digitais. A qualidade, sob um olhar filosófico, não é meramente a ausência de erros, mas sim uma busca constante pela satisfação e atendimento das expectativas dos usuários.
Quando relacionamos essa perspectiva filosófica com o Quality Assurance (QA) no desenvolvimento de produtos, uma interseção interessante emerge. A equipe de QA desempenha o papel de guardiã da qualidade, trabalhando incansavelmente para identificar e corrigir falhas e problemas que possam comprometer a experiência do usuário.
Em essência, o QA se torna o executor dos ideais da filosofia da qualidade, agindo como um filtro que separa o que é aceitável do que é inaceitável. Portanto, a modernização da área de QA não é apenas uma resposta às tendências tecnológicas, mas também uma manifestação do compromisso único e contínuo com a busca pela qualidade em sua forma mais ampla.
Os avanços na automação, a crescente complexidade dos produtos e serviços digitais, a demanda crescente por qualidade e a necessidade de colaboração com outras equipes, como engenharia e design, são todos aspectos da evolução desse compromisso. Essas tendências são, de certa forma, a resposta à pergunta filosófica: “Como podemos melhorar a qualidade e a experiência dos nossos usuários?”.
Conclusão
A aplicação da Inteligência Artificial Generativa nos processos de qualidade de software representa uma evolução significativa no desenvolvimento de produtos digitais. Investindo em automação, desenvolvendo uma estratégia de QA abrangente e criando uma cultura de qualidade, as organizações podem aprimorar a qualidade de seus produtos e serviços, elevando a satisfação dos usuários. A modernização do QA não é apenas uma resposta às tendências, mas um compromisso contínuo com a busca pela excelência e a satisfação do cliente, alinhando-se com a filosofia da qualidade que permeia o desenvolvimento de produtos digitais. A adoção da IA Generativa nesse contexto proporciona às empresas as ferramentas necessárias para enfrentar os desafios da era digital com confiança e inovação.
Sobre a Zappts
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