Em TI, a pressa em entregar rápido quase sempre cobra seu preço: bugs em produção, retrabalho e perda de confiança do usuário. A boa notícia é que dá pra ter velocidade e qualidade — desde que você saiba onde mirar.
Segundo a pesquisa System Sciences Institute, da IBM, cerca de 30% a 50% do tempo total no desenvolvimento de software é gasto com testes. A implementação de ferramentas de automação ajuda a acelerar esse processo e a garantir mais assertividade.
E aqui vai um ponto direto: se você é gestor, a responsabilidade de monitorar essas métricas é sua. Isso não significa mergulhar em logs ou revisar pull requests, mas sim acompanhar os sinais que mostram se sua operação está, de fato, saudável.
Pensando nisso, nós do TestBooster.ai selecionamos aqui cinco métricas essenciais para quem quer sair da gestão por feeling e entrar de vez na gestão por dados. Tudo isso de um modo inteligente, com auxílio da Inteligência Artificial.
Quais são as métricas de qualidade que todo diretor de TI deve acompanhar?
É certo que acompanhar métricas de qualidade porque impacta diretamente a saúde do negócio. Ainda segundo a pesquisa da IBM Systems Sciences Institute, corrigir um bug em produção pode custar até 100 vezes mais do que encontrá-lo na fase de design. Métricas são essenciais para identificar pontos de melhora, evitar prejuízos e sustentar decisões técnicas com dados concretos. Conheça os 5 principais indicadores do processo de Quality Assurance (QA):
1. Taxa de defeitos por sprint ou release
Essa métrica mede o número de falhas identificadas após a entrega de uma nova versão. É um termômetro direto da eficácia do seu processo de QA.
Se os bugs estão escapando e indo parar em produção, algo está errado: testes insuficientes, pressa demais ou falta de visibilidade no que realmente importa.
Sistemas inteligentes como o TestBooster.ai ajudam a identificar falhas antes que elas virem problemas reais, além de ampliar o cenário de testes. Ele detecta comportamentos inesperados sem precisar de scripts escritos manualmente. Ou seja, você ganha tempo e confiança.
2. Cobertura de testes
“Nós já testamos tudo!” Será mesmo?
A cobertura de testes mostra quanto do código foi de fato validado por testes automatizados. E aqui não estamos falando só de quantidade — estamos falando de cobertura com qualidade.
Não é porque um código tem 90% de cobertura que ele está bem testado. Às vezes, os 10% que ficaram de fora são justamente os que quebram o sistema.
Com o TestBooster.ai, sua equipe pode gerar cenários de teste automaticamente com base no comportamento real do sistema. Aqui, a IA entra como aliada para gerar testes dinâmicos, que não quebram em caso de mudanças na interface.
3. Lead time de correção
Quanto tempo sua equipe leva para corrigir uma falha após ela ser identificada? Esse dado revela não só agilidade técnica, mas maturidade de processo.
Lead time alto geralmente significa gargalo: análise demorada, testes manuais, ou falta de priorização. E quanto mais tempo uma falha fica no sistema, maior o impacto — financeiro, técnico e na experiência do usuário.
A automação inteligente ajuda aqui também. O TestBooster.ai acelera a detecção e o diagnóstico, o que encurta o tempo entre o erro aparecer e a correção ser entregue.
4. Flake rate (instabilidade nos testes automatizados)
Sabe aquele teste que às vezes falha e às vezes passa, sem nenhuma mudança no código? Isso é um teste “flakey”.
Esses testes geram falsos positivos, tomam tempo da equipe e, pior, fazem o time começar a ignorar alertas. Isso mina a confiança na automação.
Um bom sistema de QA precisa ajudar a identificar e isolar esses testes instáveis. E é justamente isso que o TestBooster.ai faz, analisando padrões de falhas e alertando sobre inconsistências no comportamento dos testes.
5. Índice de retrabalho
Refazer código é normal. Refazer o que já deveria estar certo? Isso é sinal de problema.
O índice de retrabalho mostra quanto da sua capacidade está sendo gasta corrigindo erros que poderiam (e deveriam) ter sido evitados. Se esse número cresce, você está pagando duas vezes por cada entrega.
Ao automatizar testes com foco em comportamento e não só em cobertura, o TestBooster.ai reduz o retrabalho de forma real. Você testa antes, aprende mais rápido e entrega com mais confiança.
Medir é bom, agir com inteligência é melhor
Acompanhar métricas não é pura burocracia — é estratégia. Elas mostram onde sua operação está funcionando e onde pode melhorar.
Mas medir é só o começo. Para transformar dados em ação, você precisa das ferramentas certas. E é aqui que o TestBooster.ai entra como aliado: ele automatiza testes de forma inteligente, acelera diagnósticos e traz visibilidade que qualquer gestor de TI precisa.
Sua equipe já mede essas métricas. Mas será que está fazendo isso com eficiência? Conheça o TestBooster.ai e descubra como elevar o padrão de qualidade sem aumentar o peso operacional.
