O Relatório de Qualidade Mundial 2024-25 da OpenText lança luz sobre tendências inovadoras que moldam a Engenharia de Qualidade (QE) e as práticas de teste em todo o mundo. Com mais de 1.775 executivos entrevistados em 33 países, o relatório revela como a IA, a automação e a sustentabilidade estão transformando o cenário da garantia de qualidade. À medida que a tecnologia da IA avança, as organizações são chamadas a adotar soluções novas e inovadoras para a QE, especialmente à medida que a IA Generativa (Gen AI) assume o papel central.
Exploraremos as conclusões do relatório, enfatizando as principais tendências em QE, automação e IA, e fornecendo insights acionáveis para organizações prontas para abraçar o futuro da engenharia de qualidade.
A ascensão da IA na engenharia da qualidade
Uma das revelações menos surpreendentes do relatório é a rápida adoção da IA na QE. Um impressionante 71% das organizações integraram IA e Gen AI em suas operações, acima dos 34% dos anos anteriores. Esta mudança marca um momento essential na indústria, com a IA preparada para revolucionar vários aspectos da QE, desde a automação de testes até à gestão da qualidade dos dados.
O impacto da IA é particularmente profundo na automação de testes, onde 73% dos entrevistados citam a IA e o aprendizado de máquina (ML) como principais impulsionadores do progresso. As tecnologias nativas da nuvem e a automação de processos robóticos (RPA) vêm emblem atrás, com 67% e 66%respectivamente, aproveitando esses avanços. A velocidade e a eficiência da automação estão melhorando drasticamente, permitindo que as organizações reduzam os esforços manuais e aumentem o escopo dos testes.
Por exemplo, 72% das organizações relatam que a Gen AI acelerou seus processos de automação de testes, enquanto 68% destacam integrações mais fáceis, permitindo um ajuste perfeito aos pipelines de desenvolvimento existentes. Ao automatizar tarefas repetitivas e gerar scripts de teste, a IA não só reduz custos, mas também aumenta a produtividade dos engenheiros de qualidade.
Engenharia de qualidade no Agile: uma mudança em direção a equipes integradas
A crescente importância de incorporar a QE na Equipes ágeis é outra tendência importante destacada pelo relatório. Atualmente, 40% das organizações ter engenheiros de qualidade integrados diretamente em seus fluxos de trabalho Agile. Esta mudança é um claro afastamento dos tradicionais Centros de Excelência em Testes (TCoEs), cujo uso diminuiu, agora compreendendo apenas 27% das estruturas de QE dos entrevistados, em comparação com uma impressionante 70% em anos anteriores.
O foco na incorporação de QE nas equipes Agile garante iterações mais rápidas e melhor alinhamento com os objetivos de negócios. Além disso, colaboração multifuncional é reconhecida como basic para a entrega de resultados de maior qualidade, com 78% dos entrevistados enfatizando sua importância em garantir produtos de melhor qualidade com mais rapidez.
Apesar destes avanços, os desafios permanecem. O relatório conclui que 56% das organizações ainda vêem o QE como uma função não estratégica, e 53% reconhecem que os seus actuais processos de QE são insuficientes para metodologias Ágeis. Isto exige um foco mais significativo no alinhamento das métricas de QE com resultados de negócios mais amplos, como a satisfação do cliente e o impacto nas receitas.
Qualidade de dados: a base para testes orientados por IA
À medida que as organizações se tornam mais dependentes da tomada de decisões baseada em dados, a qualidade dos seus dados assume maior importância. O relatório revela que 64% das organizações agora consideram a qualidade dos dados uma prioridade máxima, mas muitos ainda estão lutando para saber como gerenciá-los de maneira eficaz. Estabelecer uma propriedade clara dos dados e melhorar os quadros de governação de dados são passos essenciais para garantir a precisão e a fiabilidade dos modelos de IA utilizados na QE.
Sem dados de alta qualidade, a capacidade da IA de gerar insights significativos, criar cenários de teste e prever resultados fica comprometida. Isso explica por que 58% dos entrevistados classificam as violações de dados como o risco mais significativo associado à Geração AI. À medida que as organizações integram a IA nos seus processos de qualidade, garantir uma segurança robusta dos dados torna-se basic.
Validação inteligente de produtos: testes além da funcionalidade
A validação de produtos inteligentes está a emergir como uma componente crítica das práticas modernas de QE. De acordo com o relatório, 21% dos orçamentos de testes dedicam-se agora à validação de tecnologias inteligentes, refletindo a necessidade crescente de estratégias abrangentes para garantir que estes produtos funcionem perfeitamente em ambientes interconectados.
A correção funcional continua sendo a principal prioridade para a validação de produtos inteligentes, com 30% dos entrevistados citando-o como o fator mais importante. No entanto, a segurança (23%) e qualidade dos dados (21%) também têm uma classificação elevada, sinalizando uma mudança em direção a estratégias de testes mais holísticas que abordam a complexidade dos produtos inteligentes.
O relatório também identifica desafios no teste destes produtos, especialmente quando se trata da validação de modelos de IA incorporados e da capacidade de testar todas as integrações entre dispositivos e protocolos. A falta de testadores qualificados agrava ainda mais estes desafios, com 44% das organizações lutando para encontrar talentos capazes de lidar com as complexidades dos testes inteligentes de produtos.
Sustentabilidade em Engenharia da Qualidade
Com as preocupações crescentes sobre as alterações climáticas e a responsabilidade ambiental, 58% das organizações estão a dar prioridade à sustentabilidade nas suas estratégias de QE. No entanto, apenas 34% implementaram práticas que medem o impacto ambiental de suas atividades de teste. Isto realça uma lacuna significativa entre a intenção e a execução, sublinhando a necessidade de quadros mais robustos para acompanhar os esforços de sustentabilidade.
As organizações estão começando a explorar como a QE pode contribuir para iniciativas de TI Verde, com áreas como monitoramento do consumo de energia, análise de dados ambientais e otimização de ambientes de teste ganhando força. A IA pode desempenhar um papel basic nestes esforços, com 54% dos entrevistados identificando a otimização da eficiência energética como um dos usos mais valiosos da IA na validação de qualidade.
Principais recomendações para o futuro
O relatório oferece várias recomendações importantes para organizações que procuram permanecer competitivas no cenário de QE em evolução:
- Aproveite a Gen AI para automação: comece a experimentar a Gen AI para aprimorar e acelerar os processos de automação de testes. O potencial da Gen AI vai além da geração de scripts, oferecendo oportunidades para sistemas de automação autoadaptáveis que podem aumentar a eficiência e a eficácia.
- Invista em talentos de QE: Para acompanhar o ritmo da IA e da automação, as organizações devem investir na qualificação de seus engenheiros de qualidade. Engenheiros full-stack, capazes de trabalhar durante todo o ciclo de vida do software program, são cada vez mais procurados.
- Foco nas métricas de desempenho empresarial: Afaste-se das métricas tradicionais, como eficiência de processos e cobertura de testes. Em vez disso, concentre-se na forma como as iniciativas de QE contribuem para os resultados do negócio, como a satisfação do cliente e o crescimento das receitas.
- Desenvolva uma estratégia de sustentabilidade: Implementar processos abrangentes para medir e reduzir o impacto ambiental das atividades de QE. A integração da sustentabilidade nos testes não só promoverá os objetivos de responsabilidade social corporativa, mas também melhorará a eficiência operacional.
Conclusão
O Relatório de Qualidade Mundial 2024-25 pinta um quadro vívido de uma indústria à beira da transformação, impulsionada pela IA, automação e sustentabilidade. À medida que as organizações navegam neste novo cenário, a adoção de uma abordagem de QE com visão de futuro será essencial para obter uma vantagem competitiva. Ao aproveitar o potencial da IA, investir em talentos e alinhar iniciativas de qualidade com os objetivos de negócio, as empresas podem garantir que estão preparadas para os desafios e oportunidades que se avizinham.
