Ao conversar com líderes empresariais de todo o mundo sobre garantia de qualidade, ouço muitas das mesmas perguntas repetidas vezes: Quanto devo gastar em qualidade? Eu uso o software que todo mundo está usando – eu preciso mesmo de testes? Por que não tenho uma IA automatizando todos os meus testes? Todas essas perguntas têm uma coisa em comum em sua origem: São perguntas para evitar. Quando alguém pergunta quanto deve gastar em testes, o que realmente está se perguntando é como pode se safar gastando o mínimo possível. Em nenhum outro lugar isso é mais verdadeiro do que na questão do papel da IA na garantia de qualidade. Porque há “especialistas” por aí que ouvem as pessoas perguntando sobre o potencial da IA para automatizar ainda mais os testes, e esses especialistas não percebem que as pessoas estão realmente preocupadas em gastar menos. Assim, os chamados especialistas concordam: “Sim, precisamos de IA na garantia de qualidade para aumentar a eficiência!”, e o mercado também. Assim, com o passar do tempo, descobrimos que a única coisa sobre a qual as pessoas estão falando quando se trata de IA na qualidade é o custo – masessa é a conversa errada a se ter. Porque a realidade é simples: A IA atualmente não substitui a garantia de qualidade da maneira que as pessoas querem.
Por que queremos a IA na garantia de qualidade?
Há algum tempo, os autoproclamados especialistas no assunto nos circuitos de palestras sobre garantia de qualidade têm dito que a IA está chegando como uma espécie de profecia do juízo final para a garantia de qualidade. Em vez de anunciar a chegada de uma nova e poderosa ferramenta, por algum motivo, o tom geralmente é de medo e consequência: “Se os profissionais de controle de qualidade não se organizarem, eles serão substituídos pela inteligência artificial”, parecem dizer todos eles. Acredito que eles dizem isso porque é o que os executivos querem ouvir – as pessoas querem acreditar que alguma bala de prata vai aparecer, forçar as equipes de garantia de qualidade a reduzir seu pessoal e tornar a qualidade barata. Mas eis por que isso é um grande problema: os produtores da tecnologia de IA não estão dizendo nada disso. Eles não estão prometendo que a IA virá para substituir as equipes de controle de qualidade e reduzir a folha de pagamento de controle de qualidade. Talvez seja porque entendem que terão dificuldade em convencer os profissionais de controle de qualidade a adotar ferramentas de IA, ameaçando seu sustento. Acredito que as equipes de garantia de qualidade podem se beneficiar enormemente com a utilização da IA da maneira certa, mas o medo não é a tática que convencerá esse setor a dar esse salto. Em vez disso, você deve valorizar as formas como a IA pode afetar não o custo, mas os outros dois elementos da equação de controle de qualidade: Tempo e a própria qualidade. Na garantia de qualidade, nunca testamos nada de ponta a ponta. Nem todo aplicativo precisa desse nível de teste; honestamente, muito poucos precisam. O teste consiste em fazer o mínimo de trabalho para obter o maior impacto. Sinceramente, investir muito tempo e energia em IA com o objetivo de substituir os profissionais de qualidade humanos me parece uma quantidade enorme de trabalho. Mas e se tivéssemos ferramentas que pudessem nos ajudar a viver em um mundo em que a cobertura de 100% fosse possível sem ter que aumentar a quantidade de pessoal humano necessário para supervisionar o processo de qualidade? Porque se você substituir as pessoas por IA, o problema se tornará o grande número de correções que você terá se testar 100% do seu software. De repente, seus desenvolvedores verão suas caixas de entrada lotadas com horas e horas de correções. Sem humanos ativamente envolvidos no processo de qualidade, não há ninguém para priorizar essas correções, e os principais riscos podem acabar enterrados sob problemas muito menos urgentes. O resultado final é tanto trabalho e tanta necessidade de insight humano para percorrer a lista de correções cada vez maior, que você dificilmente encontrou uma solução para reduzir o número de funcionários – se é que o fez, acabou aumentando-o.
A IA serve para complementar, não para substituir
Portanto, se você começar a falar sobre IA substituindo a garantia de qualidade, nem vou ouvir o que você tem a dizer. Mas tenho a mente um pouco mais aberta quando se trata de usar a IA para aumentar a quantidade de cobertura que podemos obter com a mesma quantidade de tempo gasto em testes. É importante que você entenda que, no momento, a IA é útil para apoiar o trabalho humano, não para substituí-lo. Para você ter um exemplo do que quero dizer, basta olhar para o meteorologista. Em todo o mundo, estamos usando a IA constantemente para analisar enormes quantidades de dados meteorológicos e procurar padrões. Mas isso não substitui o trabalho do meteorologista, que precisa revisar essas informações, confirmá-las, interpretá-las e, por fim, comunicá-las. O mesmo se aplica ao controle de qualidade. Os testes, como uma parte importante da qualidade, podem ser aprimorados com o uso da IA para analisar o código e identificar possíveis problemas, um trabalho tedioso que, de outra forma, levaria horas e horas a fio para ser feito por humanos. Mas isso significa dar aos testadores humanos mais tempo para resolver problemas; quanto mais rápido eles identificarem os erros, mais rápido poderão começar a revisá-los. Resolvendo-os. Priorizá-los no contexto de um caso comercial mais amplo. Comunicar-se com os proprietários de produtos sobre eles. Isso significará testes melhores e mais eficientes, mas isso não significa que você pode simplesmente demitir sua força de trabalho humana em favor da tecnologia para executar totalmente seus testes. Na verdade, como eu disse acima, o resultado mais imediato que vejo da IA na qualidade é um aumento na quantidade de pessoal humano que você precisará manter – o que não parece ser a resposta que a maioria das pessoas procura quando pergunta sobre IA. Mas, da mesma forma, esse tipo de adoção de IA certamente aumentaria a qualidade e, ao mesmo tempo, diminuiria o tempo necessário para atingir esse nível de qualidade, o que, por sua vez, pode reduzir os custos ao longo do tempo. Em vez de se concentrar em atalhos rápidos, concentre-se em metodologia comprovada de garantia de qualidade. Encontre oportunidades em que você possa aumentar a eficiência e a eficácia – até mesmo usando IA sempre que possível para ajudar na automação de testes -, mas desvie sua perspectiva de encontrar a solução mágica que resolverá suas preocupações com os gastos com testes. A qualidade custa dinheiro, e esse é um custo que vale a pena pagar.
