Adeus Cypress? 3 exemplos de economia com testes em linguagem natural

Nos últimos anos, o Cypress tornou-se uma escolha popular entre times de desenvolvimento front-end por sua interface amigável e execução visual dos testes. Porém, a dependência de seletores estáticos (como IDs e classes CSS) e a necessidade constante de ajustes manuais sempre que há mudanças na UI tornam a manutenção de testes um gargalo operacional. Segundo o State of Testing Report 2024, 41% das equipes relatam que a manutenção excessiva dos testes automatizados é um dos maiores desafios para escalar a qualidade de software.

Diante desse cenário, empresas estão migrando para soluções baseadas em linguagem natural, que permitem escrever testes em formato descritivo, como se fossem instruções humanas, sem se prender a detalhes técnicos de implementação. Essa abordagem impulsionada por IA reduz a fragilidade dos testes e aumenta a produtividade do time de QA. Neste artigo, você vai conhecer três casos reais em que empresas de diferentes setores decidiram abandonar o Cypress e, com isso, obtiveram mais de 80% de economia nos custos de manutenção e ganhos expressivos em agilidade e confiabilidade.

SaaS para o ramo de educação: manutenção de 40h/mês para 6h/mês

Desafio Inicial

• Equipe de QA gastava 40 horas por mês somente ajustando seletores e comandos do Cypress após cada sprint de UI;
• Cada mudança de texto em labels ou IDs resultava em quebras de várias dezenas de testes automaticamente.

Nova Abordagem

• Migração de fluxo de testes UI para o TestBooster.ai, descrevendo ações como “selecionar módulo “alunos” e “verificar lista de presença”;
• Eliminação da dependência de IDs e classes fixas.

Resultados após a adoção do TestBooster.ai

• Horas de manutenção/mês: de 40h para 6h (redução de 85%);
  
• Tempo de escrita de novos testes: redução de 50% no esforço por parte dos QAs;
  
• Feedback do time: QAs afirmam ter ganhado mais tempo para testes exploratórios e análise de riscos.
  

Setor de Inovação de uma Construtora: pipeline de testes em 2 Minutos

Desafio Inicial

• Pipelines com Cypress rodavam em 20 minutos. Grande parte delas dedicada a investigar falhas falsas (flaky tests) causadas por alterações de CSS;
  
• Equipe técnica gastava 25% do seu tempo de sprint só depurando testes “flaky”.

Nova abordagem

• TestBooster.ai utiliza técnicas avançadas IA e aprendizado de máquina para identificar padrões de falhas e distinguir rapidamente falsos positivos de erros reais.

Resultados após adoção do TestBooster.ai

• Duração do pipeline: de 20min para 2min (redução de 90% no tempo de execução);
  
• Custo de manutenção: queda de 82% nos tickets de bug relacionados a correção de testes;
  
• Confiabilidade: pipelines rodando 99,8% sem intervenção.

Cooperativa de Crédito: Liberdade para Inovar

Desafio Inicial

• Testes cypress consumiam grande parte do backlog de QA, cerca de 60% do esforço era dedicado a corrigir testes quebrados;
  
• Times de desenvolvimento ficavam reféns das correções nos scripts antes de lançar novas features, causando atrasos.

Nova abordagem

• A integração com IA permite que o TestBooster.ai identifique mudanças na aplicação sem gerar quebras nos testes.
  

Resultados Após adoção do TestBooster.ai

• Esforço de manutenção: caiu de 60% para 10% do backlog de QA (redução de 83%);
  
• Velocidade de entrega: lançamentos quinzenais sem bloqueios de testes;
  
• Satisfação do time: aumento de 70% no NPS interno de QA, graças à redução de trabalho repetitivo.

Eficiência é uma escolha

Abrir mão do Cypress não é abandonar a automação, é evoluir a forma como ela é feita. O uso de testes baseados em linguagem natural, integrados com IA, representa uma nova geração de automação: mais resiliente, menos dependente de mão de obra técnica e mais próxima da lógica de negócio. Como mostrou um estudo da Capgemini Research Institute (2023), empresas que adotam automação inteligente em QA conseguem lançar produtos 30% mais rápido e com 50% menos bugs em produção. 

Nos três casos apresentados, a migração para o TestBooster.ai gerou reduções no esforço de manutenção, além de liberar tempo dos QAs para atividades de maior valor, como testes exploratórios e análise de riscos. Mais do que um ganho operacional, é uma mudança cultural que valoriza a inovação contínua e o foco em qualidade real. A eficiência não vem de scripts perfeitos, mas de ferramentas que se adaptam ao seu contexto, e isso começa com a escolha certa.