A quarta onda: a IA está escrevendo o código. Quem está testando?

O Desenvolvimento de Software Ágico, que denominei Quarta Onda, está se acelerando a um ritmo imprevisível. Os avanços em modelos de vanguarda, a rápida adoção empresarial e o que parece ser um investimento de capital ilimitado transformaram rapidamente os agentes de codificação em uma das tecnologias com a difusão mais rápida da história. Os agentes de codificação com IA (e seus copilotos) mudaram fundamentalmente o ritmo da codificação. Em muitos ambientes empresariais, 40 a 50% do código agora é gerado por IA, e a adoção em equipes de desenvolvimento está se tornando quase universal. Tarefas de codificação que antes levavam dias ou semanas agora podem ser concluídas em horas.

Mas, como já descrevemos em discussões anteriores sobre a Quarta Onda, a entrega de software não é uma etapa única. É um sistema complexo e interconectado — que abrange planejamento, codificação, testes, segurança, lançamento e monitoramento — frequentemente em empresas, envolvendo dezenas de milhares de pessoas (e agora provavelmente ainda mais agentes), distribuídas globalmente e operando sob rigorosos requisitos de conformidade.

E à medida que a programação se acelera, uma nova restrição se torna evidente: o gargalo mudou — e para muitas empresas, passou a ser o teste.

Os testes não acompanharam o desenvolvimento (mesmo antes da IA).

Durante anos, as organizações investiram na modernização do controle de qualidade. Estruturas de automação, pipelines de CI/CD e ferramentas de automação de acesso melhoraram. Mas, em escala empresarial, a realidade é muito menos avançada do que muitos imaginam.

Dependendo do setor e da complexidade do sistema, 50 a 70% dos testes ainda são manuais. Sim, na era da IA, muitas organizações ainda realizam testes manualmente. Mesmo em organizações que investiram fortemente em automação, lacunas de cobertura são comuns — principalmente em testes para dispositivos móveis, web, desempenho e acessibilidade.

Os dados começam a comprovar isso. Análises recentes do setor constataram que as solicitações de pull request geradas por IA apresentam, em média, um número significativamente maior de problemas do que as escritas por humanos — com erros de lógica e correção, além de constatações de segurança, em níveis consideravelmente mais altos. A confiança dos desenvolvedores também não acompanhou a adoção: pesquisas mostram consistentemente que a maioria dos desenvolvedores não se sente totalmente segura ao implantar código gerado por IA, e uma porcentagem significativa de equipes já reverteu versões por causa disso. Mais código está sendo lançado. E mais problemas estão surgindo com ele.

E onde a automação existe, muitas vezes tem dificuldades para ser escalada.

Um padrão consistente emerge em todas as empresas:

• Os conjuntos de testes tornam-se frAgile à medida que as aplicações evoluem.
• Os scripts ficam dessincronizados com a base de código.
• Os custos de manutenção crescem mais rápido do que a cobertura.

Estimativas do setor sugerem que 40 a 50% das falhas em testes automatizados não são defeitos reais, mas sim resultado de alterações no aplicativo, instabilidade do ambiente ou problemas com os dados de teste.

Em outras palavras, uma parte significativa do esforço de teste é gasta tentando eliminar ruídos.

A IA altera a criação de testes, mas expõe novas limitações.

A IA está tornando a geração de testes automatizados dramaticamente mais fácil. O que antes era uma das maiores barreiras à automação — a criação de testes — está desaparecendo rapidamente. Mas isso não resolve o problema. Apenas o desloca.

Com a aceleração da geração de testes, a complexidade também aumenta:

• O volume de testes cresce exponencialmente junto com o código gerado por IA.
• Os testes ficam dessincronizados mais rapidamente à medida que os aplicativos mudam com mais frequência.
• As exigências de execução aumentam em todos os dispositivos, navegadores e ambientes.
• Responder à pergunta “por que o teste falhou” torna-se ainda mais complexo.

Nunca foi tão fácil criar testes — e nunca foi tão difícil garantir que eles sejam realmente confiáveis ​​em grande escala.

O verdadeiro gargalo: tudo o que vem depois da prova estar escrita.

Na Quarta Onda, as limitações nos testes não se restringem mais à criação de testes, mas sim à orquestração, execução e operação dos mesmos. Em grandes empresas, uma quantidade desproporcional de tempo é gasta não na busca de defeitos, mas na compreensão dos resultados dos testes. Estudos e benchmarks do setor indicam que até 50% do tempo de controle de qualidade e engenharia em ambientes automatizados é gasto na triagem de falhas — respondendo a perguntas básicas, porém cruciais:

• Isso é realmente um defeito no aplicativo?
• O teste está dessincronizado com o código?
• O ambiente introduziu instabilidade?
• O problema está relacionado aos dados ou à configuração?

Este é o custo oculto dos testes automatizados modernos. E torna-se ainda mais evidente em ambientes móveis e web, onde a variabilidade é a norma. A fragmentação de dispositivos, as diferenças entre sistemas operacionais, as condições de rede e as dependências de terceiros introduzem camadas de complexidade difíceis de simular — e ainda mais difíceis de depurar.

Em grande escala, isso cria um efeito cumulativo:

Mais código → mais testes → mais falhas → mais tempo gasto no diagnóstico → entrega mais lenta.

A mudança na criação de valor

Nas ondas anteriores, o principal valor dos testes residia na transição do manual para o automatizado. Na quarta onda, a IA está tornando a automação mais fácil do que nunca. A nova oportunidade de criação de valor reside em um conjunto diferente de capacidades:

• Manter o alinhamento entre os testes e as aplicações em rápida evolução.
• Orquestrando a execução de testes inteligentes e baseados em risco em pipelines complexos.
• Escaler a execução em ambientes do mundo real que reflitam com precisão a produção.
• Acelerar a análise da causa raiz para reduzir o tempo perdido na triagem de falhas.

É aqui que a maioria das empresas se encontra atualmente limitada. Elas conseguem construir mais rápido. Conseguem até gerar testes mais rapidamente. Mas não conseguem validar a qualidade na mesma velocidade de desenvolvimento.

Por que isso é importante agora

A qualidade deixou de ser um ponto de controle posterior. Ela se tornou um fator determinante que, em última análise, acelera o fluxo de valor e, assim, cumpre a promessa da Quarta Onda.

Quando os testes não conseguem acompanhar o ritmo:

• Release Os ciclos desaceleram apesar do desenvolvimento mais rápido.
• Defeitos escapam para ambientes de produção
• A experiência do cliente se deteriora.
• Os riscos regulatórios e de conformidade aumentam.

E, crucialmente, os ganhos prometidos pelo desenvolvimento impulsionado pela IA nunca são totalmente alcançados.

A importância dos testes autônomos em larga escala

É por isso que estamos vendo uma mudança em direção a plataformas de teste inteligentes e autônomas — soluções projetadas para abordar não apenas a criação de testes, mas todo o ciclo de vida dos testes em um mundo orientado por IA.

Plataformas como Digital.ai Os testes devem se concentrar nos novos gargalos:

• Manter os testes sincronizados por meio de autorreparação orientada por IA.
• Execução em grande escala em dispositivos e ambientes reais
• Orquestrando testes de forma inteligente em pipelines
• Redução do tempo de triagem por meio de análises de causa raiz mais rápidas.

A Quarta Onda exige todos eles.

A Implicação Estratégica

A Quarta Onda está redefinindo onde o valor é criado ao longo do ciclo de vida do software. A codificação não é mais a principal restrição; os gargalos estão a montante e a jusante da codificação. Em muitas organizações, os testes são um desses gargalos. Não por falta de testes, mas pela incapacidade de gerenciá-los, executá-los e aprender com eles em escala.

As organizações que reconhecerem essa inovação necessária nos testes desbloquearão todo o potencial do desenvolvimento orientado por IA e prosperarão na Quarta Onda. Aquelas que não o fizerem se verão limitadas por gargalos de qualidade, mesmo com o crescimento contínuo de sua capacidade de codificação.

Porque neste novo ambiente:

Programar é fácil. Qualidade é a parte difícil.

Os vencedores da Quarta Onda não irão apenas gerar mais software. Eles irão entregar aplicações resilientes e de alta qualidade na velocidade da máquina.

Software mais inteligente. Velocidade automatizada. Qualidade em escala.