Os agentes de IA chegaram para ficar — e se consolidaram como assunto obrigatório em praticamente todos os setores. No mundo do desenvolvimento de software, isso não é diferente. Mas, até aqui, grande parte das conversas gira em torno de como a IA pode acelerar tarefas de programação: geração de código, autocompletar métodos, ou sugerir snippets.
Na DB1, decidimos ir além. Nosso time acredita que a IA pode e deve atuar em frentes menos óbvias, mas igualmente críticas para o sucesso de qualquer projeto de software: as áreas que organizam, validam e documentam tudo o que o código sozinho não resolve.
E se existissem agentes de Inteligênica Artificial que trabalhassem lado a lado com times de QA, UX e Business Analysis? Essa é a pergunta que norteou nosso experimento, e este artigo é o nosso jeito de dividir os aprendizados até agora. Vamos lá?
Por que decidimos testar agentes de IA internamente?
Para qualquer empresa de tecnologia, eficiência não pode custar qualidade e qualidade não pode significar burocracia excessiva.
A DB1 nasceu com uma cultura de engenharia que valoriza processos robustos, mas ágeis, e uma premissa básica: o objetivo de negócio do cliente é o nosso objetivo. Para manter esse padrão enquanto nossos projetos crescem em escopo e complexidade, acreditamos que a IA precisa ser uma aliada.
Mas não qualquer IA, nem qualquer aplicação. Escolhemos aplicar agentes de IA em áreas onde há alto volume de tarefas repetitivas, grande dependência de análise contextual e potencial claro de ganho de tempo, sem abrir mão da visão estratégica humana.
Como desenhamos os testes de agentes de IA? Critérios e pontos de partida
Adotar métodos e tecnologias só pelo hype não faz parte do nosso DNA. Por isso, começamos com hipóteses bem definidas, times engajados e foco em aprendizado incremental.
Selecionamos três áreas dentro da nossa operação de desenvolvimento que reúnem o cenário perfeito para agentes de IA:
- QA (Quality Assurance) — o guardião da qualidade.
- UX (User Experience) — o ponto de conexão entre usuários reais e interfaces.
- BA (Business Analysis) — o elo entre as necessidades de negócio e o backlog técnico.
Desde o início, ficou claro o que não queríamos: substituir pessoas, gerar promessas de produtividade irreais ou encaixar IA só para “parecer inovador”. O foco é simples: automatizar o que é repetitivo, apoiar o que exige análise e liberar o time para aquilo que realmente importa.
Os três agentes de IA testados: funções e aprendizados
Veja, a seguir, os agentes de IA testados na DB1 Global Software durante esse projeto:
1) Agente de QA
Nosso agente de QA atua como parceiro direto do time de qualidade, automatizando o processo de planejamento de cenário de testes para que os analistas possam focar em validações mais profundas. A ferramenta trouxe mais agilidade e economia de tempo na geração de casos de teste, além de sugerir cenários e descrições que ampliam a cobertura e enriquecem a qualidade da entrega.
A praticidade de copiar e colar fluxos prontos, com revisão mínima, facilitou o processo de documentação e trouxe mais padronização na escrita, o que reforça a consistência do processo de QA. O agente também se mostrou útil para criar fluxos básicos quando os requisitos ainda estão pouco detalhados, servindo como ponto de partida para refinar alternativas.
Outro destaque é o bom nível de confiabilidade: mesmo tratando dados sensíveis, o agente oferece sugestões de cenários que muitas vezes não haviam sido considerados, ajudando a prevenir falhas e elevando o padrão de qualidade do projeto.
2) Agente de UX
O agente de UX apoia o time a transformar feedbacks de usuários em insights práticos, cruzando dados e sugerindo melhorias que às vezes passariam despercebidas. Quando os insights coincidem com a análise humana, reforçam a confiança na tomada de decisão.
Ele se mostrou rápido e eficaz, e ajudou a identificar interações com a interface, além de gerar sugestões bem alinhadas com o que o time já validava manualmente, tudo com automação de processos.
3) Agente de BA
O agente de BA foi criado para apoiar na criação de user stories, definição de critérios de aceite e organização de toda a documentação técnica do projeto. Ele tem ajudado a gerar hipóteses relevantes, estruturar histórias completas e até apoiar no planejamento com artefatos claros e organizados.
Na prática, isso reduziu o esforço manual de centralizar e atualizar documentos, além de dar suporte a formatos como BDD e ajudar na definição de KPIs, o que facilita a clareza dos objetivos da solução para todos no time.
Limites e desafios: onde a IA ainda não faz tudo sozinha
Mais do que resultados rápidos, os agentes de IA que testamos deixaram claro um ponto essencial: não há respostas prontas. Para a automação gerar valor real, é preciso conhecer profundamente cada processo — entender cada etapa, exceção e detalhe do que será automatizado. Sem esse mapeamento, qualquer solução vira promessa vazia.
Outro aprendizado importante é que cada contexto é único. Nossa operação lida com uma alta diversidade de projetos, clientes e setores, o que significa que o que funciona em um time ou produto nem sempre faz sentido em outro. Criar agentes realmente úteis exige personalização, ajustes constantes e um esforço evolutivo que só acontece quando quem usa também tem senso crítico.
Por fim, talvez o maior risco: acreditar que a IA fará tudo sozinha, sem esforço humano. Essa expectativa é uma armadilha perigosa: leva a desperdício de tempo, frustração e resultados frágeis. Na prática, o maior valor está em integrar a IA como parceira, não substituta. A automação é poderosa, mas só faz sentido quando o time entende o processo, acompanha os outputs e melhora o sistema de forma contínua.
Como aplicar esse experimento de agentes de IA na sua empresa?
Se há uma dica que podemos oferecer para quem quer começar é: não comece grande, comece certo.
- Escolha áreas onde há repetição + análise contextual. QA, Suporte, Atendimento e Business Analysis são boas portas de entrada.
- Envolva o time técnico desde o dia zero. Se devs, QAs e UXers não confiarem no agente, ele vira ruído, não solução, e é fundamental que tenham clareza do propósito de cada agente e senso crítico para analisar os resultados, sem aceitá-los cegamente.
- Use ferramentas acessíveis. LLMs open source, scripts com prompt chaining e APIs simples são mais que suficientes para iniciar.
- Meça o impacto de forma prática. Não foque apenas em “horas economizadas”. Avalie retrabalho evitado, decisões mais bem documentadas e produtividade percebida pelo time.
- Trate a IA como alguém em onboarding. Ela precisa de contexto, feedback e ajustes constantes para evoluir, como qualquer colaborador novo.
Conclusão: IA com propósito, dentro de casa primeiro
Se existe um ponto onde a DB1 não abre mão é o uso de IA com propósito e responsabilidade. Não importa se é um script simples, um agente interno ou uma ferramenta de mercado: o foco é resolver problemas reais, de forma eficiente e sem perder a essência do nosso jeito de fazer software complexo, mas simples de usar.
A automação de processos que estamos testando ainda não são definitivos. Mas já mostram sinais claros: quando a IA é aplicada com visão técnica e propósito, ela não substitui pessoas, mas sim as potencializa.
Gostou deste relato? Se quiser entender como estruturar agentes de IA na sua realidade, nosso time adora trocar ideias — dentro e fora do código. Fale com nossos especialistas!
