Qual a diferença entre testes automatizados tradicionais e testes com IA?

A automação de testes cresceu junto com o desenvolvimento de software. E faz sentido: à medida que sistemas ficam mais complexos, o tempo de testes manuais se torna inviável. Para manter a qualidade sem atrasar entregas, a automação se tornou a única escolha possível.

Segundo um estudo da InfoWorld (2024), aproximadamente 72% das empresas de desenvolvimento de software estão implementando testes automatizados, indicando uma tendência robusta na indústria. Além disso, dados da Mordor Intelligence (2024) indicam que o setor crescerá de US$ 32 bilhões em 2024 para US$ 67 bilhões até 2029.

O mundo não para. As demandas mudam, os softwares evoluem o tempo todo, e os testes — até os já automatizados — precisam acompanhar esse ritmo.

As ferramentas de automação tradicionais funcionam bem quando os cenários são conhecidos e estáveis. Mas, quando o sistema é dinâmico, cheio de atualizações frequentes e comportamentos imprevisíveis, ela começa a mostrar limitações.

Com isso, surge o questionamento: “Como é possível melhorar a automatização de testes e resolver essas lacunas?”

Foi pensando nessas questões que nós da TestBooster.ai elaboramos esse artigo. A resposta para isso já está presente no nosso dia a dia: usar a IA. A maneira específica que essa união acontece, e quais são seus diferenciais é o que vamos detalhar ao longo desse artigo. Se você quer ficar por dentro do futuro, vem ler!

O que são testes automatizados tradicionais?

Testes automatizados tradicionais são, basicamente, testes que você programa para rodar sozinhos. Em vez de alguém clicar em cada botão, preencher formulários ou verificar mensagens de erro, um script faz isso automaticamente.

Esses testes seguem regras bem definidas: “Se clicar nesse botão, isso deve acontecer.” São cenários conhecidos, escritos de forma rígida, geralmente com base nos requisitos do sistema. Quem escreve? Normalmente, o time de QA ou os próprios desenvolvedores, dependendo da estrutura do time.

Eles funcionam bem. E ajudam muito. Só que têm uma fraqueza: qualquer mudança na interface, no fluxo ou até no texto de uma mensagem pode quebrar o teste. E aí vem o retrabalho — reescrever scripts, ajustar comandos, atualizar caminhos.

É como montar uma trilha de dominó. Ela é bonita, funciona… mas se uma peça sair do lugar, todo o resto desanda.

Atualmente, as ferramentas de teste tradicionais mais utilizadas são a Sellenium e a Cypress. Como já explicado, a Sellenium funciona através de scricps escritos pelo próprio desenvolvedor. Apesar de funcionar com várias linguagens diferentes (Java, Phyton, C#, Javascript), ela sofre de manutenção constante e exige muitos códigos. Já a Cypress, tem uma interface intuitiva, mas é limitada somente as aplicações web e ao navegador Chrome. 

A era da Inteligência Artificial

Nos últimos anos, entramos na era da inteligência artificial. E isso não é exagero: a IA saiu dos laboratórios e se espalhou para áreas que vão muito além da tecnologia — saúde, educação, atendimento, marketing… e, claro, testes de software.

Segundo a McKinsey, na matéria “The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value” (2024), no ano passado cerca de 72% das empresas globais já incorporaram a IA em pelo menos uma das suas atividades. O crescimento é notável quando comparado a apenas 55% em 2023. 

Nos dias atuais, é possível encarar a IA não somente como uma ferramenta, mas já como algo inerente à cultura. Entre os motivos que têm motivado a adoção acelerada da IA estão:

• Aumento da disponibilidade tecnológica: o maior poder computacional, volume de dados e melhores algoritmos tornou o uso da IA mais viável e acessível, com ferramentas como o ChatGPT na palma da sua mão;
• Pressão por eficiência: o ritmo acelerado do mundo trabalho exige a automatização de tarefas repetitivas, identificar padrões invisíveis a olho nu e realocar profissionais para tarefas estratégicas; 
• Competitividade: a IA passou a ser uma exigência do mercado, principalmente ao personalizar jornadas do cliente e prever tendências.

TestBooster.ai: testes automatizados com IA 

Nós já vimos que a IA está em tudo, mas como exatamente ela age no contexto de testes de software? Com o avanço dessa tecnologia, surge uma nova abordagem para testes.

Ao contrário das ferramentas já conhecidas, como a Selenium e a Cypress, o TestBooster — que é integrado com IA — não se prende a um script engessado. Mas sim aprende com dados, observa padrões, entende o comportamento dos usuários e se adapta às mudanças.

A IA entra nos testes com um papel mais analítico do que mecânico. Em vez de apenas repetir ações, ela observa, aprende e propõe soluções. Não substitui o QA — mas transforma o papel dele.

O TestBooster.ai é dinâmico, ele reconhece a mudança nas interfaces sem gerar quebras, descobrindo caminhos alternativos em uma aplicação e sugerindo novos testes automaticamente. Além disso, todos os test cases são gerados em linguagem natural, isso significa que para usá-lo não é preciso mão de obra especializada, somente conhecimento do produto que está sendo testado. 

O melhor dos dois mundos  

No fim, o que podemos tirar disso é que não é uma briga entre o “tradicional” e o ‘inteligente”, mas sim uma evolução. Essa mudança é sinônimo de mais facilidade para os processos de QA (Quality Assurance) e de mais eficiência no trabalho dos desenvolvedores.

Nós da TestBooster.ai temos em nosso valores uma cultura tecnológica, sempre atentos às mudanças. Como startup, acreditamos em uma inovação constante, onde a melhoria contínua é a regra do jogo, e nosso software foi projetado a partir disso. Não há espaço para testes automatizados tradicionais.

Se seu time busca mais cobertura, menos retrabalho e testes mais estratégicos, talvez seja a hora de olhar para a IA com mais atenção.