Quando uma empresa começa a avaliar o uso de inteligência artificial, a primeira pergunta costuma ser: "por onde começo?" E a resposta mais comum ainda é recorrer a modelos de linguagem abertos, como o ChatGPT ou o Gemini, para experimentar. Faz sentido. A barreira de entrada é baixa, os resultados iniciais impressionam e dá para testar bastante coisa sem custo.
No entanto, para o CTO, o limite chega rápido. Modelos abertos falham onde o negócio é mais sensível: em processos que exigem automação de processos com IA integrada a regras de negócio próprias, nomenclaturas internas e sistemas legados.
É aqui que os agentes de IA para empresas se tornam o divisor de águas entre um "projeto piloto" e uma ferramenta de alta performance.
O que são agentes inteligentes e por que superam modelos genéricos?
Agentes inteligentes são sistemas projetados para executar tarefas complexas dentro de um ecossistema técnico específico, indo além da simples geração de texto.
Diferente de um chatbot comum, um agente de IA atua como um colaborador especializado que compreende o vocabulário da área, respeita fluxos de trabalho e entrega saídas prontas para consumo imediato por outros sistemas.
Na prática, isso significa que não há necessidade de reescrever o prompt a cada novo uso ou reformatar o resultado manualmente toda vez que você precisar dele.
Essa especificidade é o que transforma a IA de uma ferramenta de apoio pontual em um componente real do fluxo de trabalho.
O problema: documentação de QA como gargalo operacional
A equipe de qualidade de software do Venturus tem um processo bem definido para garantir que cada entrega funcione como esperado. Esse processo passa por análise de requisitos, criação de mapas mentais, alinhamento com os desenvolvedores, testes preliminares e, por fim, a documentação formal dos casos de teste.
A última etapa era o problema. Para cada funcionalidade testada, o analista precisava registrar individualmente cada caso de teste na plataforma de gestão de projetos, o Azure DevOps.
O resultado: a equipe gastava mais tempo documentando do que analisando. Etapas que poderiam durar algumas horas se estendiam por dias. E ainda havia o risco de erros humanos introduzidos pela repetição.
"Desde o início da minha atuação como Software QA, sempre vi o planejamento de cenários de testes como uma das tarefas mais trabalhosas e que mais consome tempo." Emerson Ricardo Scarton, Analista QA Venturus
O desafio técnico: não bastava gerar texto
A primeira tentativa de resolver isso com um modelo de linguagem genérico revelou o problema central. Modelos abertos são capazes de gerar texto com qualidade, mas não conhecem as regras de estrutura e sintaxe específicas que o Azure DevOps exige no arquivo .csv para importação de casos de teste.
Havia três desafios concretos que um modelo genérico não conseguia resolver por conta própria:
- Conformidade de formato: o Azure DevOps exige arquivos .csv com regras rígidas de estrutura, que variam conforme o tipo de campo e o projeto.
- Adaptação ao contexto: cada projeto tem particularidades, e a solução precisava absorver essas variações sem perder o padrão exigido pelo sistema.
- Interoperabilidade: não bastava gerar um texto bem escrito. O conteúdo precisava ser compatível com o sistema de destino, pronto para importação direta.
Esse conjunto de requisitos só seria atendido por uma solução construída especificamente para esse fluxo.
A solução: um agente inteligente treinado para o processo de QA
A equipe de qualidade do Venturus criou um agente inteligente usando o VNT Gen AI, a plataforma interna da empresa. O agente foi configurado para atuar em quatro etapas encadeadas:
- Geração do mapa mental: O analista fornece o contexto da funcionalidade a ser testada por meio de um texto, e o agente vai produzir uma estrutura de mapa mental que basicamente transforma o documento recebido em um informe de 'Para testar essa funcionalidade, eu vou usar X dados, em Y dispositivo e eu vejo Z riscos de falha nos testes' e uma lista completa de todas as coisas que fazem parte dessa funcionalidade, que eventualmente serão testadas.
- Refinamento do contexto: O agente foi criado para abertamente perguntar se o QA tem uma versão revisada do que ele produziu antes de continuar para a padronização da escrita.
- Padronização da escrita: O contexto dado pelo usuário é um documento escrito muitas vezes extenso, enquanto os testes são criados seguido uma lógica de 'Ação do usuário -> Resposta do sistema' seguindo um passo a passo com várias ações e várias respostas. A ideia é que o testador vai realizar a ação, e avaliar se a resposta do sistema é satisfatória de acordo com o teste. O agente traduz aquele documento para um texto que siga esse formato.
- Integração com Azure DevOps: o agente gera automaticamente o arquivo .csv no formato correto, permitindo importação direta, sem nenhuma inserção manual.
O agente não substituiu o julgamento da equipe. Ele eliminou a parte mecânica do trabalho, liberando os analistas para se concentrarem no que exige raciocínio: identificar cenários críticos, antecipar falhas e garantir a cobertura adequada dos testes.
Os resultados do agente de IA
Os ganhos foram mensuráveis e consistentes a partir da adoção:
- Redução de 75% no tempo de planejamento dos casos de teste.
- Eliminação da inserção manual de dados no Azure DevOps.
- Padronização imediata dos documentos gerados, independentemente do analista.
- Redução significativa no risco de erros humanos no preenchimento.
"O que antes levava cerca de 4 horas para ser feito, hoje pode ser realizado em aproximadamente 1 hora, com menos risco de erros humanos e maior abrangência nos cenários." Emerson Ricardo Scarton, Analista QA Venturus
Por que modelos abertos não resolveriam esse problema
Um modelo como o ChatGPT poderia ajudar a redigir um caso de teste, mas não saberia que o Azure DevOps exige um cabeçalho específico no .csv, que determinados campos devem obedecer a uma hierarquia, ou que o projeto X usa uma nomenclatura diferente do projeto Y.
Essas especificidades precisam estar embutidas na configuração do agente, não no prompt de cada interação. Com um agente bem configurado, o analista não precisa explicar o contexto toda vez. O agente já sabe onde está, o que precisa entregar e em qual formato.
Essa é a diferença entre uma ferramenta de apoio e uma ferramenta integrada ao processo.
O que isso significa para empresas que estão avaliando soluções de IA
O case da equipe de QA do Venturus não é um exemplo isolado. A mesma lógica se aplica a qualquer processo que tenha regras específicas, formatos proprietários ou integrações com sistemas internos.
Alguns exemplos de onde agentes de IA para empresas costumam gerar mais valor:
- Times jurídicos que precisam revisar e adaptar contratos respeitando o padrão da empresa.
- Equipes financeiras que consolidam relatórios em formatos específicos para auditoria ou compliance.
- Áreas de operações que lidam com grandes volumes de dados não estruturados e precisam transformá-los em registros padronizados.
- Times de atendimento que precisam centralizar o conhecimento da empresa em um ponto acessível e atualizado.
Em todos esses cenários, a diferença entre um modelo genérico e um agente configurado é a diferença entre uma ferramenta que ajuda eventualmente e uma que faz parte do fluxo de trabalho todos os dias.
Agentes inteligentes para o seu negócio
O VNT Gen AI é a plataforma do Venturus para criação de agentes inteligentes personalizados. A solução permite configurar agentes para diferentes processos, com segurança em nível enterprise, instância privada de LLM e suporte especializado na configuração e onboarding.
Saiba mais sobre como os agentes inteligentes do Venturus podem funcionar no contexto específico da sua operação e fale com nossos especialistas.
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