Por João Zanocelo, cofundador e VP de produto e marketing da BossaBox.
A inteligência artificial generativa deixou de ser promessa para se tornar realidade. Especialmente quando aplicada a processos tradicionalmente lentos, repetitivos e difíceis de escalar, como o Quality Assurance (QA).
Na BossaBox, decidimos aplicar essa tecnologia em um dos fluxos mais operacionais do desenvolvimento de software: garantir que o produto entregue esteja em conformidade com os critérios de qualidade definidos antes de chegar ao usuário final.
O resultado foi imediato: conseguimos reduzir pela metade o tempo que nossos analistas gastavam criando e executando testes. Ao mesmo tempo, abrimos caminho para uma nova forma de desenvolver software, mais rápida, eficiente e estratégica.
O processo tradicional costuma consumir muito tempo com atividades repetitivas, e muitas decisões ainda dependem da experiência ou intuição dos analistas. A IA generativa mudou esse cenário ao analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e sugerir melhorias em segundos.
Automatizamos a geração de relatórios e padronizamos a entrega de resultados, o que melhorou a comunicação com stakeholders e trouxe mais visibilidade para os times de produto.
Além disso, conseguimos alcançar ganhos expressivos de eficiência:
- Redução de 50% no tempo dedicado à criação e execução de testes;
- Automação na geração de relatórios, compreensíveis até para quem não é técnico;
- Custo médio de R$ 0,02 por execução de teste com IA.
Essa transformação só foi possível ao adotar uma arquitetura própria de IA generativa, capaz de analisar automaticamente os testes existentes, gerar novos cenários com base em dados reais e apresentar os resultados em relatórios claros e objetivos.
Nem tudo foi simples. Descobrimos que processos bem documentados fazem toda a diferença, descrições em texto claro funcionam muito melhor do que registros em vídeo ou imagens. Também tivemos que lidar com limites técnicos, ou seja, de como a quantidade de informações que os modelos conseguem processar de uma só vez.
Mas os aprendizados compensaram: entendemos que feedback humano constante, histórico de testes bem estruturado e a exploração de modelos open source abrem novas possibilidades de controle, escalabilidade e redução de custos.
O principal ponto dessa experiência é que a IA generativa não substitui o olhar crítico dos especialistas, ela potencializa. Essa iniciativa faz parte do nosso compromisso contínuo com a inovação em produto e tecnologia.
Ela abre espaço para repensar como times digitais podem operar com mais inteligência, velocidade e consistência. E, o mais importante, com menos gargalos e mais tempo para focar no que realmente importa.
