Antes, o centro da atenção estava na própria tecnologia, seus modelos, algoritmos e precisão técnica. Agora, o diferencial competitivo está em saber o que se faz com ela, isto é, se ela será implementada alinhada com a estratégia e objetivos do negócio. Não se trata mais de experimentos aleatórios para ver se a tecnologia vai dar certo.

Nos últimos anos, especialmente com o avanço dos modelos de IA, a tecnologia de ponta tornou-se amplamente acessível a diferentes perfis de organizações empresariais e governamentais. Hoje é possível usar grandes modelos pré-treinados por meio de IA para executar tarefas específicas e com resultados que ainda podem barrar a precariedade do planejamento.

O diferencial competitivo deixou de ser o acesso à tecnologia. Passou a ser a capacidade de aplicá-la ao negócio de forma inteligente.

IA conversacional não gera valor por falar bem. Gera valor quando resolve problemas reais, entende o contexto do cliente e se integra à estratégia da empresa.

Exemplos comprovados mostram que conversar com o cliente pode ser o mais próximo possível do que o usuário deseja. Pedimos a um amigo que conversasse com uma agente virtual de uma indústria alimentícia, especialmente do mercado de carnes.

De posse de seus recentes exames médicos, ele pergunta qual tipo de carne é ideal para uma pessoa com pré-diabetes. Ele não esperava uma resposta, considerando o tipo de pergunta. Mas, a agente explicou que ela entende a preocupação, mas ela não dá aconselhamento médico ou nutricional. É melhor falar com seu médico ou nutricionista sobre pré-diabetes.

Porém, ela indicou cortes magros de carne, como Filé Mignon e Patinho, e sugeriu modos de preparo mais leves.

Esta é a nova realidade da IA Conversacional: ser capaz de conversar sobre um tema relacionado ao seu escopo. Isso somente é possível se o projeto considerar todas as nuances das expectativas do cliente em uma conversa com a marca.

Para este modelo foram considerados:

– Ter uma agente de IA que antecipa necessidades em vez de simplesmente responder perguntas;
– Contextualizar as respostas a partir de uma base de conhecimento robusta e precisa;
– Oferecer respostas com contexto de histórico do cliente;
– Automação de processos internos com fluxo de conversação eficiente.

A tecnologia continua sendo crucial

Ela não pode se tornar uma commodity. Seu uso deve estar alinhado aos objetivos dos negócios, devendo IA conversacional estar conectada às expectativas do cliente. Sem modelos adequados, a execução pode falhar. Mas, se a base técnica for fraca, a solução não irá funcionar e o cliente não voltará tão cedo para uma conversa com a marca.

Os aspectos que devem ser considerados para o sucesso da IA Conversacional

Sabemos que a sua execução e as estratégias são difíceis, e que muitas empresas ainda tropeçam na definição de caso de uso claro, na governança de dados, nas métricas de sucesso e na adaptação cultural da organização para esta nova realidade.

As tecnologias abriram a porta para uma infinita variedade de usos. No entanto – hoje – diferenciar-se é saber como utilizá-la a partir de modelos eficientes que cumprem os objetivos do projeto. O verdadeiro valor está em planejar e executar com foco no impacto real — algo que demanda metodologia, visão e alinhamento estratégico.

Luiz Tardelli é CEO da Getbots.

A Inteligência Artificial generativa já entrou de vez no ciclo de desenvolvimento de software, e, com ela, surgiu uma dúvida comum nas empresas: é possível ganhar velocidade sem comprometer a qualidade? Na prática, essa não é mais a pergunta certa. Segundo o Capgemini Research Institute, mais de 55% das organizações já exploram o uso dessa tecnologia em desenvolvimento e testing, com foco em eficiência e redução de tempo. O avanço é claro. O ponto agora é outro: como transformar essa velocidade em qualidade de forma consistente.

A automação assistida por IA já permite reduzir significativamente o esforço operacional em tarefas repetitivas. Em projetos recentes, registramos reduções de até 80% em ciclos de regressão, liberando equipes para atividades mais estratégicas, como análise de risco e validação de negócio.

Esse movimento também acelera a adoção de práticas mais maduras, como a antecipação dos testes ao longo do desenvolvimento. Com apoio da tecnologia, é possível identificar vulnerabilidades mais cedo, estruturar cenários de teste antes mesmo da codificação e aumentar a consistência das validações. Mas acelerar não significa, necessariamente, melhorar.

A IA ainda pode gerar inconsistências, omitir contexto ou exigir revisões humanas. Sem uma estratégia clara de qualidade, o ganho de velocidade pode amplificar riscos — e impactar diretamente o negócio. Por isso, o papel do testing está mudando. Segundo o World Quality Report, as equipes de qualidade estão migrando para funções de maior valor, com foco em análise de risco, validação de impacto e supervisão de resultados gerados por IA.

Na prática, o tester deixa de ser apenas executor e passa a atuar como um agente de decisão. alguém que interpreta, prioriza e garante que o que chega à produção esteja alinhado com o negócio. Ao mesmo tempo, não estamos apenas usando IA para testar, mas cada vez mais testando soluções construídas com ela. Isso exige ampliar os critérios de qualidade, considerando consistência, comportamento dinâmico e resposta a cenários não lineares.

O valor dessa tecnologia no testing não está em substituir o trabalho humano, mas em potencializá-lo. Organizações que conseguem equilibrar automação com critério técnico e visão de negócio tendem a capturar ganhos reais, não apenas em produtividade, mas em qualidade e competitividade. Porque, no fim, ir mais rápido só faz sentido quando também significa chegar melhor.

*Paola Aguirre é Líder de Testing na Ecosistemas Global, onde trabalha com estratégias de asseguramento de qualidade, automação e evolução de práticas de QA para ambientes de transformação digital.