A Tricentis, empresa global de engenharia de qualidade com agentes, divulgou os resultados de seu segundo Relatório Anual de Transformação da Qualidade. A pesquisa global, que explora a questão da confiança na qualidade do software, revela que, embora as equipes de desenvolvimento de software tenham acelerado as entregas por meio da adoção mais ampla de IA no último ano, muitas organizações estão com dificuldades para manter a confiança na qualidade do software, à medida que o aumento da escala e da complexidade introduz novos riscos ao ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC).
“Acelerar as iniciativas de transformação de negócios é uma das principais prioridades para a alta administração hoje em dia, e a IA tem o potencial de ajudar as equipes de desenvolvimento de software a se moverem mais rápido do que nunca”, disse Kevin Thompson, CEO da Tricentis. “No entanto, com o aumento da velocidade, vem o aumento do risco. Quando os processos de qualidade de software não acompanham a velocidade de desenvolvimento, as organizações geralmente respondem tomando atalhos que degradam ou reduzem significativamente a confiança. Nossa pesquisa destaca a crescente pressão que as equipes enfrentam para equilibrar velocidade, qualidade e controle à medida que o desenvolvimento de software se acelera. Como riscos como desempenho financeiro e confiança do cliente se tornam mais visíveis e mensuráveis, a qualidade do software não pode mais ser tratada apenas como uma preocupação de engenharia. Ela deve se tornar um imperativo para a diretoria.”
O Relatório de Transformação da Qualidade de 2026, baseado em uma pesquisa com mais de 2.500 CEOs, CIOs, CTOs, vice-presidentes de engenharia, líderes de DevOps e garantia da qualidade (QA) e desenvolvedores de software globais em diversos setores, incluindo manufatura, energia e serviços públicos, varejo, serviços financeiros e setor público, constata que:
- As organizações continuam priorizando a velocidade de desenvolvimento, implementando conscientemente grandes quantidades de código não testado em produção: Apesar dos avanços significativos em IA e da crescente adoção de ferramentas de IA, 6 em cada 10 organizações ainda relatam implementar código não testado, mantendo-se consistente com os 63% registrados em 2025. A diferença é que, em 2025, as organizações atribuíam isso principalmente a falhas acidentais de qualidade (40%). Agora, as organizações admitem que estão implementando código não testado conscientemente: impulsionadas principalmente pela pressão da liderança para priorizar a velocidade em detrimento da qualidade (32%) e pelo enorme volume de código gerado por IA, que se torna inviável para as equipes testarem completamente (30%).
- Nenhum setor está imune à pressão para acelerar o processo: mais da metade das organizações em todos os principais setores pesquisados relataram implantar código não testado em produção, sendo os serviços financeiros (64%), varejistas (63%) e de energia e serviços públicos (58%) os que operam sob maior pressão.
- A adoção de IA está superando a capacidade das organizações de manter a qualidade e a governança: quase metade das organizações (48%) implementou IA internamente de forma completa, mas, dessas organizações, mais de 50% relatam que suas ferramentas e processos de IA mudam regularmente. Um terço das equipes (33%) cita essa complexidade e dispersão de ferramentas como uma barreira fundamental para alcançar a qualidade contínua do software em escala. Outras barreiras importantes incluem a falta de habilidades (33%), o aumento do volume de código em ritmo mais acelerado do que a capacidade de gerenciamento (28%) e a falta de métricas claras de qualidade e confiabilidade (26%).
- O otimismo da alta administração e a realidade operacional nem sempre estão alinhados: o que é considerado progresso em IA no conselho administrativo pode parecer mais um obstáculo operacional para as equipes de software. Mais de quatro em cada cinco CEOs (81%) relatam alta confiança em sistemas e ferramentas baseados em IA, em comparação com apenas 56% dos profissionais de QA e DevOps. Da mesma forma, 44% dos executivos de nível C acreditam que suas empresas estão muito bem-preparadas para operacionalizar, governar e escalar agentes de IA em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), em comparação com apenas 23% dos profissionais de QA e DevOps.
- As organizações dizem estar prontas para a IA agente, mas os desafios operacionais sugerem o contrário: embora 83% das organizações confiem na IA agêntica para tomar decisões de lançamento e 82% digam estar preparadas para operacionalizar e governar agentes de IA em escala, muitas continuam a ter dificuldades com código não testado (60%), proliferação de ferramentas (33%), preocupações com segurança (27%), lacunas de habilidades (24%) e problemas de qualidade de dados (24%).
- A baixa qualidade do software representa um risco financeiro e operacional crescente: uma em cada cinco organizações (20%) relata perdas superiores a US$ 1 milhão anualmente devido à baixa qualidade do software, impulsionadas principalmente por falhas de segurança e conformidade (30%) e dívida técnica e retrabalho (28%). Quase metade (45%) estima perdas entre US$ 500.000 e US$ 1 milhão.
“Muitas organizações ainda dependem de processos de qualidade que não foram projetados para o desenvolvimento de software na era da IA”, continuou Thompson. “À medida que o desenvolvimento se acelera, os líderes precisam de uma visibilidade mais clara dos riscos de qualidade do software e de um alinhamento mais forte entre as áreas de engenharia, garantia da qualidade e os negócios em geral. As organizações que tiverem sucesso serão aquelas que conseguirem escalar velocidade e controle simultaneamente.”
