Tendências dos testes de software: tecnologias de garantia da qualidade, estatísticas e dados mais recentes

As tendências evoluem rapidamente no desenvolvimento de software e nos testes de software. À medida que nos aproximamos de 2025, é difícil prever como serão a garantia de qualidade e os testes. 

Com os avanços na IA, as metodologias ágeis e as ferramentas de teste automatizado a moldarem o setor, compreender estas mudanças ajuda as equipas a fornecer software de elevada qualidade de forma eficiente.

As tendências dos testes de software e os dados de garantia de qualidade podem ajudar a prever as melhores práticas e metodologias emergentes, por isso analisámos os relatórios e inquéritos mais recentes para encontrar as estatísticas mais relevantes para si e para a sua equipa de garantia de qualidade.

Quer esteja a liderar uma equipa, a elaborar o planeamento da qualidade ou seja um testador, as tendências dos testes de software apresentadas neste artigo fornecerão algumas informações (ou um dado interessante para impressionar os seus colegas da garantia de qualidade) sobre tendências que pode utilizar no seu processo de testes de software.

Tendências das ferramentas de teste de software

As ferramentas de teste de software são essenciais para os testes e a garantia de qualidade. Podem ajudar os testadores a encontrar erros e a acelerar o processo de testes para lançar software mais rapidamente.

A adoção de ferramentas de teste baseadas em IA transformou significativamente o panorama dos testes de software. Ferramentas como a Testim e a Applitools ganharam uma adesão considerável ao utilizarem a aprendizagem automática para melhorar a automatização de testes e a análise preditiva na garantia de qualidade (QA).

A Testim utiliza IA para criar e manter testes automatizados, reduzindo o tempo e o esforço necessários para o desenvolvimento e a manutenção dos testes. De forma semelhante, a Applitools utiliza a validação visual orientada por IA para garantir a consistência da interface do utilizador em várias plataformas e dispositivos.

Para além destas, surgiram alternativas baseadas em IA a ferramentas tradicionais como o Selenium, que oferecem soluções de teste mais inteligentes e adaptáveis. Por exemplo, a Functionize combina a IA com testes baseados na nuvem para executar testes de ponta a ponta que se autorreparam e são capazes de funcionar em grande escala.

De acordo com um inquérito da McKinsey realizado em 2024, a adoção de IA em pelo menos uma função empresarial aumentou para 72%, indicando um aumento significativo na integração de tecnologias de IA em vários setores. Este crescimento reflete um reconhecimento cada vez maior do potencial da IA para melhorar a eficiência e a precisão dos processos de testes de software.

A mudança para ferramentas de teste orientadas por IA é impulsionada pela sua capacidade de lidar com cenários de teste complexos, adaptar-se às alterações na aplicação sob teste e fornecer informações preditivas que as ferramentas tradicionais poderão não oferecer. Como resultado, as organizações estão a investir cada vez mais nestas soluções avançadas para melhorar os seus processos de garantia de qualidade e fornecer produtos de software de maior qualidade.

10 Principais ferramentas de teste de software para profissionais de garantia de qualidade!

Here's my pick of the 10 best software from the 10 tools reviewed.

Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.

1. 1. BugHerd — Best for visual bug tracking
2. 2. Kualitee — Best for test case management + bug tracking
3. 3. Testpad — Best for checklist-style test management
4. 4. BugBug — Best for browser testing
5. 5. Testiny — Best for Jira users
6. 6. TestMu AI — Best for checking APIs within UI journeys
7. 7. TestGrid — Best for parallel test execution
8. 8. Appsurify TestBrain — Best for risk-based testing
9. 9. QA Wolf — Best for team collaboration
10. 10. Tricentis Testim — Best for scalable automation

Tendências das técnicas de teste de software

Sem uma metodologia de testes de software para orientar o seu trabalho, testar é como vaguear sem rumo na direção do lançamento de um produto – pensa que está a chegar a algum lado, mas nunca se aproxima porque não consegue ver onde está no caminho.

Em 2024, as técnicas de teste de software continuam a evoluir para responder às exigências de ciclos de desenvolvimento mais rápidos e de resultados de elevada qualidade.

• Os testes contínuos nas pipelines DevOps tornaram-se uma prática essencial, permitindo às equipas identificar e resolver potenciais problemas o mais cedo possível no ciclo de vida do desenvolvimento de software. Esta abordagem integra os testes em todas as fases da pipeline, permitindo obter feedback em tempo real e detetar erros imediatamente, garantindo que as alterações ao código são rapidamente verificadas antes de avançar. De acordo com relatórios recentes do setor, mais de 80% das organizações que praticam DevOps já integraram testes contínuos nos seus fluxos de trabalho, reforçando o seu papel como prática essencial para manter a qualidade em lançamentos rápidos.
• Os testes antecipados também registaram uma adoção significativa, à medida que mais empresas dão prioridade à prevenção de defeitos em detrimento da sua deteção. Ao transferir os testes para uma fase mais inicial do processo de desenvolvimento, as equipas conseguem detetar problemas na sua origem — durante a recolha de requisitos, a conceção e as fases iniciais de programação. Esta metodologia proativa não só reduz os custos e o tempo associados à correção de erros numa fase tardia, como também promove a colaboração entre as equipas de desenvolvimento e de QA. Em 2024, 68% dos profissionais de QA afirmaram incorporar princípios de testes antecipados nos seus projetos, registando um aumento face aos anos anteriores, à medida que mais organizações reconhecem os seus benefícios para manter um ciclo de desenvolvimento contínuo.
• As estruturas de testes baseados em modelos (MBT) e de desenvolvimento orientado pelo comportamento (BDD) estão a impulsionar ainda mais esta mudança nas técnicas de teste de software. O MBT permite automatizar casos de teste com base em modelos que representam o comportamento pretendido do software, proporcionando uma abordagem sistemática à cobertura de testes. Isto é particularmente útil em sistemas complexos, nos quais é fundamental garantir que todos os percursos dos utilizadores são testados. O MBT tem ganho popularidade devido à sua eficiência na geração de grandes volumes de casos de teste automatizados com uma intervenção manual mínima. O BDD, por outro lado, continua a ganhar popularidade por colmatar as lacunas de comunicação entre as equipas técnicas e as partes interessadas não técnicas. Ao utilizar construções de linguagem natural para escrever cenários de teste, o BDD alinha os objetivos dos testes com os objetivos empresariais e as expectativas dos utilizadores. Em 2024, mais de 60% das equipas ágeis tinham adotado o BDD para melhorar a colaboração e garantir que os comportamentos do software estão estreitamente alinhados com as necessidades dos utilizadores.

Em conjunto, estas tendências ilustram a evolução para estratégias de teste mais integradas, colaborativas e automatizadas, que dão prioridade à deteção precoce e à validação abrangente, capacitando as equipas para entregar software melhor e mais rapidamente.

Tendências de desenvolvimento e testes de software

Os testes de software estão intrinsecamente ligados ao desenvolvimento de software, sendo as tendências de desenvolvimento responsáveis por moldar diretamente as práticas de teste. Estas informações proporcionam um contexto fundamental sobre os fluxos de trabalho e as prioridades dos programadores.

Em 2024, a integração da IA generativa no desenvolvimento de software transformou significativamente os processos de programação e garantia de qualidade. Os modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs), como o GPT, tornaram-se fundamentais para automatizar a geração de código e a deteção de erros. Notavelmente, o CEO da Google, Sundar Pichai, afirmou que mais de 25% do novo código da empresa é agora gerado por IA, sublinhando a influência crescente desta tecnologia.

Estes modelos de IA ajudam os programadores a escrever casos de teste e a automatizar tarefas repetitivas de QA, aumentando a eficiência e reduzindo o erro humano. No entanto, a adoção da IA na programação suscitou preocupações relativas à segurança das ferramentas de programação automatizada, uma vez que estas podem introduzir inadvertidamente vulnerabilidades no código destinado à produção.

Paralelamente, a ênfase nos testes de segurança intensificou-se devido à crescente complexidade das ciberameaças. As organizações estão a integrar cada vez mais medidas de segurança nos seus fluxos de trabalho de Integração Contínua e Entrega Contínua (CI/CD), de modo a proteger a integridade do software.

O Relatório sobre o estado da CI/CD de 2024 salienta que a incorporação de testes de segurança nas pipelines CI/CD é agora considerada essencial para manter um desempenho de implementação robusto. Esta integração garante que as vulnerabilidades de segurança são identificadas e corrigidas numa fase inicial do processo de desenvolvimento, reduzindo o risco de violações e reforçando a resiliência geral do software.

Estes desenvolvimentos refletem uma tendência mais ampla para integrar a IA e as considerações de segurança no núcleo das práticas de desenvolvimento de software, com o objetivo de produzir aplicações mais fiáveis e seguras num panorama digital cada vez mais complexo.

Tendências das equipas de garantia de qualidade

Em 2024, as equipas de garantia de qualidade (QA) evoluíram para adotar funções mais dinâmicas e híbridas, que combinam responsabilidades de testes manuais e automatizados. À medida que as práticas ágeis e DevOps continuam a amadurecer, espera-se que os profissionais de QA sejam competentes tanto nas técnicas tradicionais de testes manuais como nas estruturas modernas de automatização.

Esta abordagem híbrida permite às equipas tirar partido dos benefícios da perceção humana nos testes exploratórios, utilizando simultaneamente a automatização para casos de teste repetitivos e em grande escala, melhorando a eficiência e a cobertura globais.

O Relatório Mundial da Qualidade de 2024 destaca que 72% das equipas de QA integram agora a automatização no seu fluxo de trabalho, juntamente com testes manuais, para aumentar a sua capacidade de fornecer resultados mais rápidos e fiáveis.

A transição para equipas multifuncionais também tem sido uma tendência significativa, impulsionada pela necessidade de comunicação e colaboração eficientes entre programadores, testadores e profissionais de operações. Esta abordagem integrada garante que a qualidade está incorporada em todo o ciclo de vida do desenvolvimento, em consonância com o princípio de “shift-left”, que visa identificar e resolver problemas numa fase inicial do processo.

As mudanças após a pandemia também reformularam a composição e o funcionamento das equipas de QA. As estruturas das equipas tornaram-se mais flexíveis com a adoção generalizada de modelos de trabalho remoto e híbrido.

Dados recentes do setor indicam que 49% das equipas trabalham em ambientes híbridos, combinando membros presenciais e remotos. Isto levou a uma utilização crescente de ferramentas avançadas de colaboração, como Jira, TestRail e plataformas de testes baseadas na nuvem, que suportam a gestão e a elaboração de relatórios de testes em tempo real.

Além disso, embora as equipas de QA mais pequenas (1-5 membros) continuem a ser comuns em muitas organizações, as grandes empresas estão a expandir os seus departamentos de QA para incluir funções especializadas em automatização, testes de segurança e automatização de testes baseada em IA, refletindo um investimento mais amplo em estratégias abrangentes de garantia da qualidade.

Esta mudança realça a necessidade de os profissionais de QA se adaptarem a novas ferramentas e práticas colaborativas para manter a produtividade e a coerência em ambientes de trabalho distribuídos.  

Tendências das Funções de Garantia da Qualidade

A garantia da qualidade abrange muitos aspetos, e as fronteiras entre o ponto em que termina o desenvolvimento e começa o teste de software podem ser pouco claras. Se encontrou um plano de garantia da qualidade que funciona para si, para a sua equipa e para a sua empresa, considere-se uma pessoa com sorte.

Se está a ler isto, é provável que trabalhe em QA ou que tenha um forte interesse na área. Se fizer parte do segundo grupo e estiver à procura de empregos na área dos testes de software, há alguns aspetos que deve conhecer antes de começar.

• Surgimento de Funções Especializadas:
  • A procura por engenheiros de QA de IA/ML aumentou significativamente, impulsionada pela adoção de algoritmos de aprendizagem automática e ferramentas baseadas em IA nos processos de QA. Estas funções envolvem garantir a precisão e a fiabilidade dos modelos de IA e desenvolver estratégias de teste para aplicações integradas com IA.
  • As funções de analista de dados nas equipas de QA estão a ganhar maior destaque à medida que as empresas transitam para abordagens centradas nos dados. As equipas de QA dependem agora de analistas de dados para processar e interpretar dados de testes, permitindo uma tomada de decisões mais informada e obter conhecimentos preditivos sobre a qualidade do software.
  • A função de engenheiro de DevTestOps também ganhou relevância, combinando desenvolvimento, testes e operações para apoiar testes contínuos em pipelines de CI/CD e garantir a integração eficiente dos testes nos fluxos de trabalho de desenvolvimento.
• Tendências de Atualização de Competências e Formação:
  • Em 2024, registou-se um aumento notável do número de profissionais de QA a investir na atualização das suas competências. Muitos especialistas de QA inscreveram-se em cursos centrados em estruturas de automatização de testes orientadas por IA e nos fundamentos da aprendizagem automática para se manterem competitivos.
  • As plataformas de aprendizagem online registaram um aumento significativo de cursos relacionados com Python para automatização, aprendizagem automática para QA e criação avançada de scripts de teste com ferramentas como Selenium, TestNG e Cypress. Isto reflete um impulso mais amplo do setor no sentido da automatização e da proficiência em IA.
  • Os programas de certificação em metodologias de testes baseadas em IA e análise de dados também se tornaram populares entre os profissionais de QA, indicando uma ênfase generalizada no setor em desenvolver conhecimentos especializados alinhados com os mais recentes avanços tecnológicos.
• Requisitos de Competências Multifuncionais:
  • As competências de comunicação e de colaboração multifuncional são cada vez mais essenciais. Os anúncios de emprego na área de QA em 2024 destacam a capacidade de trabalhar em estreita colaboração com programadores, cientistas de dados e gestores de produto, realçando o valor da versatilidade nas funções modernas de QA.
  • Muitas organizações preferem agora profissionais de QA que consigam transitar sem problemas entre testes manuais e automatizados, o que levou ao aumento de cursos e programas de formação que abrangem ambos os aspetos de forma abrangente.

Estas tendências ilustram a evolução do panorama das funções de QA nas empresas de testes de software, salientando a importância da adaptabilidade e da aprendizagem contínua à medida que o setor avança para processos mais sofisticados e orientados pela tecnologia.

Tendências dos Erros de Software

Os erros de software são o pior inimigo de um programador, o que faz dos testadores os seus melhores aliados (o inimigo do meu inimigo é meu amigo e tudo isso). Os testadores fazem o trabalho árduo de testar, voltar a testar e testar novamente para encontrar erros de software, poupando tempo e esforço aos programadores.

• Aumento das vulnerabilidades comunicadas:
  • A utilização de componentes de código aberto no desenvolvimento de software aumentou acentuadamente, contribuindo para um aumento correspondente das vulnerabilidades comunicadas. Muitos projetos de software integram bibliotecas e estruturas de código aberto. Esta adoção generalizada levou a um aumento dos relatórios de erros relacionados com a segurança, uma vez que estes componentes podem introduzir vulnerabilidades inexistentes no código proprietário.
  • A Fundação de Segurança de Código Aberto (OpenSSF) comunicou que o número de vulnerabilidades divulgadas em projetos de código aberto aumentou 35% em comparação com 2023, refletindo tanto a maior utilização como a melhoria dos mecanismos de comunicação. Esta tendência realça a importância de implementar auditorias de segurança rigorosas ao código aberto e de manter bases de dados de vulnerabilidades atualizadas.
  • As ferramentas que suportam a monitorização em tempo real e a análise avançada para o acompanhamento de erros tornaram-se essenciais nas práticas modernas de garantia da qualidade. Plataformas como Sentry, DataDog e Splunk reforçaram as suas capacidades analíticas para fornecer às equipas de garantia da qualidade feedback imediato sobre o desempenho e os erros do código, facilitando uma deteção e resolução mais rápidas.
• Importância da monitorização em tempo real e do acompanhamento de erros:
  • As equipas de garantia da qualidade dependem agora mais de ferramentas que fornecem análises avançadas e alertas automatizados para detetar anomalias em tempo real. As plataformas de acompanhamento de erros em tempo real que se integram nos ambientes de desenvolvimento permitem às equipas identificar e resolver problemas antes de estes chegarem à produção.
  • A procura por ferramentas de acompanhamento de erros baseadas em IA, que utilizam aprendizagem automática para análises preditivas, aumentou. Estas ferramentas podem identificar áreas do código potencialmente suscetíveis a erros e recomendar medidas preventivas, ajudando as equipas a dar prioridade aos problemas críticos.
• Estatísticas de resolução de erros:
  • O tempo médio de resolução de erros melhorou em 2024, especialmente nas organizações que adotam práticas de integração contínua e implementação contínua (CI/CD). As equipas DevOps de elevado desempenho resolvem os erros muito mais rapidamente do que as que não utilizam metodologias CI/CD, normalmente no prazo de 24-48 horas para problemas de elevada prioridade.
  • Os tipos de erros mais comuns em 2024 incluem vulnerabilidades relacionadas com dependências, resultantes de componentes de código aberto, e erros de configuração introduzidos durante ciclos de desenvolvimento rápidos. Estes erros são frequentemente resolvidos rapidamente em ambientes com testes automatizados integrados em pipelines CI/CD.
  • Os erros de segurança continuam a ser uma preocupação prioritária e a maioria dos problemas comunicados no âmbito da garantia da qualidade está relacionada com vulnerabilidades de segurança. Esta tendência sublinha a importância de integrar os testes de segurança numa fase inicial do processo de desenvolvimento, para detetar estes problemas antes de avançarem para fases posteriores.

Para se manterem na vanguarda, as equipas de garantia da qualidade devem adotar ferramentas avançadas de acompanhamento de erros, integrar a monitorização em tempo real e concentrar-se na manutenção de dependências seguras e atualizadas, de modo a mitigar eficazmente as vulnerabilidades.

Para além de testarem erros de software, os testadores também realizam testes de bases de dados, um processo completamente diferente, mas igualmente essencial. 

O que se segue?

Tentar criar um plano ou uma estratégia de garantia da qualidade sem dados pode ser difícil — por isso, não o faça! As tendências que abordei neste artigo devem fornecer uma boa base para começar. 

As competências de garantia da qualidade estão em constante mudança — mantenha-se atento para detetar esses erros e fazê-lo precocemente. Subscreva a newsletter do The CTO Club para receber as dicas e as melhores práticas mais recentes sobre garantia da qualidade de software!