Como a IA está transformando a área de Qualidade de Software e o papel do QA

A IA está mudando o papel do QA ao automatizar tarefas repetitivas, apoiar a análise de código e melhorar a definição de cenários de teste, fazendo com que o profissional de QA atue de forma mais estratégica em todo o ciclo de desenvolvimento.

Se alguns anos atrás o trabalho de QA era muito associado a “executar testes no final”, hoje esse cenário é bem diferente. A área evoluiu para um papel mais preventivo e estratégico, e a Inteligência Artificial acelerou ainda mais essa mudança.

No meu dia a dia, a IA se tornou uma aliada para tornar os testes mais inteligentes, aprofundar análises e apoiar decisões. Com isso, o papel de QA sai um pouco de ser puramente operacional e passa a gerar mais valor ao longo de todo o desenvolvimento.

Neste artigo, compartilho como a IA impacta o dia a dia de QA na prática e como o nosso papel vem se transformando.

O que mudou na área de Qualidade de Software?

Hoje, QA vai muito além de encontrar bugs depois que a feature está pronta. A expectativa é que a gente atue de forma preventiva, participando de refinamentos, validações técnicas e discussões de negócio. Essa evolução está diretamente ligada às metodologias ágeis, ao crescimento da automação de testes e à necessidade de ciclos de feedback cada vez mais rápidos. Com sistemas mais complexos, apenas testes manuais ou scripts tradicionais já não dão conta — e é nesse cenário que a Inteligência Artificial passa a fazer ainda mais sentido.

Como a Inteligência Artificial é usada no dia a dia de QA?

No meu trabalho, a IA virou uma ferramenta de apoio — não para “pensar por mim”, mas para acelerar e aprofundar análises.

Um dos usos mais frequentes é na identificação e estruturação de casos de teste manuais. A partir de um work item, requisitos ou até uma descrição mais solta, a IA ajuda a levantar cenários que talvez passassem despercebidos. Claro que nada vai direto para uso sem revisão — sempre confiro se realmente cobriu tudo ou se não “alucinou” no meio do caminho (o que acontece).

Outro ponto onde a IA me ajuda bastante é na análise de alterações de código. Mesmo sem ser desenvolvedora, consigo entender melhor o que foi alterado e identificar possíveis impactos além do que está descrito nos critérios de aceite. Isso ajuda muito a ampliar o escopo de testes e reduzir riscos.

Também uso a IA como apoio para escrever e refinar critérios de aceite. Ela ajuda a estruturar melhor os cenários, pensar em exceções e organizar regras de negócio — novamente, sempre com validação humana depois.

Como a IA pode apoiar a automação de testes?

No dia a dia do time, a IA também tem apoiado a automação de testes, principalmente para ganhar agilidade e clareza nas análises. Alguns exemplos práticos desse uso incluem:

• Preparação e ajuste de dados de teste conforme o contexto dos cenários;
• Sugestão de abordagens alternativas para resolver problemas;
• Análise rápida de grandes volumes de código para identificar inconsistências;
• Divisão de lógicas grandes ou complexas, facilitando a leitura e a criação de casos de teste.

Nesse cenário, a IA atua como uma aliada: reduz esforço manual, acelera análises e ajuda o time a focar em decisões mais estratégicas de qualidade.

A IA substitui o trabalho do QA?

Não. Não vão se livrar da gente tão cedo!

A Inteligência Artificial não substitui o QA — ela potencializa o nosso trabalho. Ainda depende muito de contexto, interpretação e senso crítico, coisas que não são automatizáveis tão facilmente. Ainda cabe ao QA validar os resultados gerados pela IA, analisar impactos no negócio e na experiência do usuário e garantir que decisões automatizadas realmente façam sentido.

A IA executa e sugere. O QA analisa, decide e direciona.

O que muda no papel do QA com a chegada da IA?

Com o apoio da Inteligência Artificial, o papel de QA se torna cada vez mais estratégico. Na prática, isso significa menos tempo gasto em tarefas repetitivas, mais participação em decisões técnicas e de produto, uso de dados para orientar testes e melhorias e comunicação mais próxima com desenvolvedores, POs e partes interessadas. Esse novo cenário exige que a pessoa de QA desenvolva ainda mais habilidades analíticas, visão sistêmica e entendimento de negócio.

FAQ sobre IA em QA

A IA vai acabar com a profissão de QA?

Não. A IA automatiza tarefas repetitivas, mas o QA continua essencial para interpretar resultados, avaliar impactos de negócio e garantir a experiência do usuário.

Como o QA pode começar a usar IA no dia a dia?

É possível usar IA para apoiar a criação de casos de teste, análise de mudanças de código e refinamento de critérios de aceite, sempre com revisão crítica antes de aplicar.

Quais habilidades de QA ganham mais importância com a IA?

Habilidades analíticas, visão sistêmica, entendimento de negócio e comunicação com o time se tornam ainda mais importantes do que a execução manual de testes.

Conclusão

Em resumo, a Inteligência Artificial está transformando a área de Qualidade de Software ao tornar os processos mais eficientes e estratégicos. Mais do que novas ferramentas, ela impulsiona uma mudança de mentalidade.

O QA deixa de ser apenas quem executa testes e passa a atuar como um agente de qualidade, antecipando riscos, questionando decisões e gerando valor real para o produto. No fim, a questão não é se a IA deve ser usada, mas como usá-la de forma consciente e crítica.

Caroline Calixto de Oliveira Smanioto é QA Analyst na Programmers há 8 anos. É certificada ISTQB, pós-graduada em MBA em Gerência de Projetos e em Governança de TI, e está sempre em busca de evolução no universo da qualidade de software. No tempo livre, gosta de conhecer novos lugares e viver experiências através das viagens.