Automação de Testes com IA: 3 Ferramentas que Todo o QA Requisitado Deve Conhecer

By Conie Menezes

Neste artigo, quero compartilhar com você três ferramentas de automação de testes com IA que vêm transformando a rotina dos profissionais de QA: Applitools, Mabl e Testim. Também vamos conversar sobre como a IA está redesenhando nosso papel na engenharia de qualidade e quais os desafios que ainda enfrentamos nesse caminho.

Quem já tentou automatizar testes numa sprint apertada sabe: o maior inimigo não é o bug – é o script que quebra toda hora por causa de um simples detalhe na interface.

Quando entrei de cabeça na automação, passava mais tempo corrigindo do que testando de verdade. E, sinceramente? Isso era exaustivo. Até que comecei a explorar soluções com Inteligência Artificial, e tudo mudou.

Hoje quero compartilhar contigo três ferramentas que transformaram minha forma de trabalhar: Applitools, Mabl e Testim. E se você ainda não está usando IA no seu dia a dia como QA, talvez esteja perdendo tempo (e energia) com tarefas que poderiam ser automatizadas de forma muito mais inteligente.

Mas antes de começarmos, procura uma oportunidade na área de automação de testes? Veja as oportunidades em aberto na página de carreiras da KWAN.

O que a IA tem de diferente?

Diferente da automação tradicional, que depende de scripts estáticos, a IA é capaz de aprender e se adaptar. Aquele botão que mudou de nome? O teste com IA não quebra. Ele procura por outros atributos – como o texto, a posição na tela ou padrões anteriores – e encontra o que precisa.

Isso é o que chamamos de self-healing. A ferramenta reconhece mudanças na estrutura da interface e ajusta o caminho por conta própria. Já pensou quanto tempo de manutenção isso economiza?

O artigo da KWAN sobre profissões impulsionadas por IA fala muito sobre isso. A IA não vem pra tirar nosso lugar, mas pra tirar da nossa frente o que não precisa mais ser manual.

Automação de testes com IA: vantagens que eu vi na prática

Menos dor de cabeça com manutenção
Antes, bastava mudar o nome de um botão para tudo travar. Com IA, isso praticamente deixou de ser um problema. Ela aprende o que é relevante e contorna as pequenas alterações.
Mais cobertura com menos esforço
A IA consegue sugerir cenários de teste com base em dados reais de uso. Ou seja: você testa o que realmente importa, e não só o que foi planejado.
Execução mais estratégica
Sabe quando a gente tem um monte de testes para rodar e pouco tempo? A IA ajuda a escolher os mais críticos, com base em falhas anteriores ou impacto no negócio. É o que chamamos de risk-based testing.
Usuário final mais feliz
Pequenos desalinhamentos visuais ou bugs “invisíveis” para a equipe podem ser um pesadelo para quem usa. A IA tem um olhar mais apurado e ajuda a evitar esses deslizes.

As ferramentas que realmente fizeram diferença

🔹 Applitools — Olhar clínico para o visual

Esse aqui foi o divisor de águas. O Applitools faz uma comparação visual entre versões da interface e te mostra qualquer diferença, por menor que seja. Ideal pra projetos com foco em UX.

🔹 Mabl — Automação sem dor de cabeça

Com uma pegada low-code, o Mabl me permitiu incluir pessoas não técnicas no processo de automação. E mais: ele já vem com recursos inteligentes que analisam a aplicação por conta própria.

🔹 Testim — Inteligência que aprende com o tempo

O Testim me surpreendeu. Ele usa machine learning pra entender como a interface se comporta. Agrupa elementos semelhantes, reconhece padrões e adapta os testes quando algo muda. É quase como ter outro QA na equipe.

Mas nem tudo são flores

Nem sempre é fácil implementar IA na automação. Algumas ferramentas exigem investimento e a equipe precisa de tempo para se adaptar. Além disso, tudo depende da qualidade dos dados. Se os dados de entrada forem ruins, a IA pode tomar decisões erradas.

E tem mais um ponto: ética. Quando uma ferramenta toma decisões por você, é preciso garantir que os critérios sejam transparentes. O artigo da KWAN sobre IA explicável fala muito bem sobre isso. A gente precisa saber o porquê por trás do que a IA está fazendo — especialmente se essa decisão afeta o usuário final.

Um caso real na automação de testes com IA

Trabalhei recentemente num projeto de um banco digital. Precisávamos garantir que a interface ficasse visualmente estável após cada deploy. Integrei o Applitools com nosso framework (Selenium, no caso). A cada teste, ele capturava a tela e comparava com versões anteriores.

Se algo mudava, eu recebia um alerta. Se era uma mudança esperada, aprovava com um clique. Se não era… voltava para a equpe de desenvolvimento. Simples, direto, eficiente.