QA do futuro: aliança entre olhar humano e automação

Dentro de alguns anos, 2 ou 3 para ser mais exato, veremos uma transformação muito forte no escopo de trabalho do Quality Assurance (QA). A tendência é que este profissional deixe a “cadeira” de execução de testes, geralmente no final do processo de desenvolvimento, e passe a atuar como protagonista para a mudança de cultura.

O QA começará a atuar como um enabler, ou seja, um agente de transformação que ensinará à equipe de tecnologia questões relacionadas a testes e qualidade. Sob a sua orientação, a qualidade passará a ser uma responsabilidade compartilhada. Isso já acontece em algumas poucas e gigantes empresas, mas o restante do mercado ainda engatinha nessa direção.

O fato é que a qualidade de software ganhou os holofotes mais recentemente, muito em função da aceleração da digitalização dos negócios, impulsionada pela mudança no perfil de consumo estimulada pela pandemia. É o que mostrou o estudo Next-gen Application Development & Maintenance (ADM) Services, publicado no início deste ano pela consultoria ISG (Information Services Group).

Qualidade se escala com automação. Mas onde fica o olhar humano?

No mercado de testes, a automação não é mais uma tendência: é um fato consumado. Neste cenário, entra o DevOps, a inteligência artificial e o machine learning para introduzir agilidade e ajudar a escalar a qualidade. A automação, no entanto, não é “bala de prata” e o olhar humano tem se mostrado cada vez mais fundamental nesse processo. Ambos precisam andar de mãos dadas.

O problema é que um script automatizado é repetitivo e não tem a capacidade de questionar os processos; e testar não é só apertar botões para identificar bugs. É imprescindível ter um olhar crítico, lógico e criativo sobre o que está sendo avaliado e somente o teste humano pode proporcionar isso. É aqui que entra a capacidade cognitiva do QA em se relacionar e transitar entre os executivos de negócios e os gestores de produtos, o questionamento dos critérios de aceitação e a inteligência humana.

Além de contribuir para estimular a cultura da qualidade, o olhar humano também é fundamental em outras frentes de testes. Quer saber onde?

1. Análise da experiência do usuário: é possível automatizar o fluxo de login de um aplicativo para garantir que ele funcione. Mas automatizar a experiência do usuário com esse fluxo, não. O teste automatizado não diz, por exemplo, se o usuário escolheu o “caminho feliz” pensado para o produto, ou se ele partiu por alternativas e atalhos para concluir o que precisava. O teste feito manualmente leva em consideração essa diversidade de contextos.

2. Captar detalhes: um fluxo pode ter sido automatizado sem considerar algum passo importante e permanecerá sendo executado dessa forma. Somente o olhar humano é capaz de captar detalhes que podem, inclusive, contribuir para a evolução do próprio cenário automatizado.

3. Projetos pequenos ou funcionalidades temporárias: imagine que você vai fazer uma promoção específica, que vai acontecer somente uma vez, num tempo determinado e que não será replicada. Nesse caso, não compensa automatizar esse fluxo, já que não haverá reúso dessa automação. Automatizar algo que será utilizado uma única vez impacta em um potencial de custo maior (tempo e esforço) do que teríamos se fizéssemos o teste humano.

4. Automatizar requisitos que mudam o tempo todo pode não compensar: se algo não está amadurecido o suficiente e as mudanças são constantes, automatizá-lo é (em alguns casos) a certeza de que, posteriormente, teremos retrabalho, pois os scripts precisarão ser atualizados para que contemplem as alterações e continuem fazendo sentido.

* Bruno Abreu é cofundador e CEO; e Jeniffer Deus é head de testes humanos, ambos na Sofist