A forma como as empresas desenvolvem e disponibilizam software mudou profundamente. Com a adoção de DevOps, cloud e Inteligência Artificial, os ciclos de desenvolvimento são hoje mais rápidos e as equipas conseguem colocar novas funcionalidades em produção com uma frequência que seria difícil imaginar há alguns anos.
Esta aceleração traz, no entanto, um novo desafio: garantir a qualidade ao mesmo ritmo a que o software é desenvolvido. Quando os testes não conseguem acompanhar a velocidade de entrega, aumentam a pressão sobre as equipas de QA, a necessidade de manutenção da automação e o risco de defeitos chegarem a produção.
Para as grandes organizações, este desfasamento pode tornar-se um verdadeiro obstáculo à capacidade de entregar software de forma rápida, consistente e segura. Identificar os principais pontos de fricção é, por isso, essencial para perceber como pode a Quality Engineering acompanhar esta nova realidade.
1. Os testes não acompanham a velocidade dos pipelines CI/CD
Os pipelines modernos de CI/CD conseguem levar o código do desenvolvimento à implementação em poucos minutos. Os testes, por outro lado, continuam muitas vezes dependentes de tarefas manuais, ciclos de regressão demorados ou soluções de automação que não estão preparadas para acompanhar cada alteração.
Isto coloca as equipas perante uma escolha difícil: atrasar os lançamentos para concluir os testes necessários ou avançar com uma cobertura incompleta e, consequentemente, com maior exposição ao risco.
A pressão é particularmente evidente nas equipas de QA. De acordo com o State of Software Quality Report 2025, da Katalon, até 82% dos testers continuam a recorrer a testes manuais nas suas atividades diárias, enquanto apenas cerca de 45% automatizam os testes de regressão. Ao mesmo tempo, a falta de tempo e a carga de trabalho continuam a estar entre os principais obstáculos à concretização dos objetivos de qualidade.
O desafio não passa, por isso, simplesmente por aumentar o número de pessoas envolvidas. É necessário criar processos de testes capazes de acompanhar a velocidade do desenvolvimento e de se integrar de forma contínua no pipeline de entrega.
2. Os scripts de automação não acompanham as alterações ao UI
A automação pode aumentar significativamente a eficiência dos testes e já está a substituir uma parte importante dos processos manuais em muitas equipas. Segundo o Test Automation Statistics 2025, da Testlio, 26% das equipas já substituíram até metade dos seus testes manuais por automação, enquanto 20% substituíram 75% ou mais.
No entanto, a automação só consegue acompanhar esta evolução se for capaz de se adaptar às mudanças nas aplicações. Uma pequena alteração numa interface pode ser suficiente para fazer falhar um script existente. A mudança do nome de um elemento, o redesenho de um ecrã ou a alteração de um percurso de utilização podem tornar inválidos testes que anteriormente funcionavam de forma fiável, mesmo quando a aplicação continua a comportar-se como esperado.
À medida que as aplicações evoluem, a manutenção destes scripts pode representar uma parte considerável do trabalho das equipas de QA. Em vez de alargarem a cobertura, os profissionais acabam por dedicar tempo a identificar testes que deixaram de funcionar e a adaptá-los às novas versões da aplicação.
Para organizações com aplicações de grande dimensão e em constante evolução, ter uma automação capaz de acompanhar estas mudanças é, por isso, essencial. Os testes devem adaptar-se à aplicação, em vez de se transformarem eles próprios numa fonte adicional de manutenção.
3. A automação exige competências técnicas especializadas
A capacidade de escalar a automação está também condicionada pelas competências necessárias para criar e manter testes automatizados.
Tradicionalmente, este trabalho tem dependido de profissionais com conhecimentos de programação e scripting. À medida que as test suites crescem, esta dependência pode concentrar o trabalho num grupo relativamente reduzido de especialistas, limitando a rapidez com que as organizações conseguem aumentar a cobertura.
A escassez de competências especializadas é também um obstáculo à expansão da automação: 55% das equipas de QA referem dificuldades em encontrar profissionais com experiência em automação de testes e 70% apontam a complexidade da integração entre ferramentas como um dos principais desafios.
Um modelo mais escalável passa por tornar a criação e gestão de testes acessível a um conjunto mais alargado de profissionais. QA, business analysts e product owners devem poder participar neste processo sem que cada alteração dependa de conhecimentos técnicos ao nível do desenvolvimento.
4. Faltam rastreabilidade e evidências preparadas para auditoria
Para as organizações que operam em ambientes regulados, testar não significa apenas obter um resultado positivo. É também fundamental conseguir demonstrar de forma clara o que foi testado, quando, em que versão da aplicação e com que resultados.
Quando esta informação está dispersa por folhas de cálculo, scripts e diferentes ferramentas, reunir as evidências necessárias para uma auditoria pode tornar-se um processo manual e demorado. Além de consumir recursos, esta dispersão dificulta a rastreabilidade ao longo do ciclo de desenvolvimento.
A rastreabilidade assume, por isso, uma importância crescente em Quality Engineering. Um processo de testes robusto deve gerar e manter evidências fiáveis ao longo de todo o processo, permitindo às equipas acompanhar os resultados e responder rapidamente a requisitos de auditoria, sem necessidade de reconstruir essa informação posteriormente.
5. A IA está a aumentar o desequilíbrio entre o volume de código e a capacidade de teste
Os assistentes de Inteligência Artificial para programação não estão apenas a tornar os developers mais rápidos. Estão também a mudar a quantidade de software que as equipas conseguem desenvolver. Ferramentas como o GitHub Copilot e o Cursor permitem aos developers escrever muito mais código do que há alguns anos. Mas mais código nem sempre significa melhor software.
A análise da Katalon a dados do setor relativos a 2025 e 2026 cita estudos que mostram que os pull requests gerados por IA apresentam 1,7 vezes mais problemas do que os desenvolvidos por humanos, incluindo 1,75 vezes mais erros relacionados com lógica e correção.
Ao mesmo tempo, a capacidade das equipas para testar software não cresceu ao mesmo ritmo. A mesma análise, baseada no World Quality Report 2025–26, da Capgemini e da Sogeti, revela que metade dos líderes de QA que utilizam IA na automação de testes considera a manutenção dos scripts e a falta de fiabilidade dos testes dois dos principais desafios.
A IA não resolve, por si só, os problemas que já existem no processo de desenvolvimento. Torna-os mais evidentes. Se os testes já constituem um ponto de estrangulamento, a IA pode simplesmente fazer com que os defeitos sejam introduzidos a um ritmo mais rápido. Uma abordagem sólida de Quality Engineering permite às equipas acompanhar esta aceleração e continuar a entregar software com confiança.
As empresas que estão a retirar maior valor da IA não se limitam a desenvolver mais código. Estão também a garantir que conseguem testá-lo com a mesma eficácia e ao mesmo ritmo.
Passe de testar mais depressa para desenvolver qualidade
Estes cinco desafios têm uma origem comum: os testes foram pensados para funcionar como uma etapa separada do desenvolvimento, e não como um processo contínuo, rastreável e capaz de acompanhar a evolução das aplicações. Entretanto, o DevOps veio alterar esta lógica, eliminando as fronteiras entre as diferentes fases do desenvolvimento.
Num contexto em que as aplicações estão em constante evolução, esta mudança é fundamental. A qualidade não pode ficar para o fim do processo nem depender de ciclos de testes que já não acompanham o ritmo de desenvolvimento. Tem de estar integrada no ciclo de entrega e evoluir ao mesmo ritmo que o próprio software.
É neste contexto que surge o testingON 360, a plataforma de Quality Engineering com IA da Noesis. Uma evolução da plataforma NTX, lançada em 2016, o testingON 360 foi desenvolvido para automatizar e integrar os testes ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento de software.
A plataforma permite às equipas executar testes em cada nova versão do software, adaptar automaticamente os testes à medida que as aplicações evoluem e envolver utilizadores técnicos e não técnicos na sua criação e gestão. Permite ainda manter uma visão completa e rastreável dos testes e dos seus resultados, com evidências preparadas para auditorias, a partir de um único ambiente.
À medida que DevOps e IA continuam a transformar a forma como o software é desenvolvido, a forma como garantimos a sua qualidade também tem de evoluir. O objetivo não é simplesmente testar mais ou mais depressa, mas integrar a qualidade no próprio processo de desenvolvimento e criar condições para entregar software com maior confiança.
