CRIAÇÃO DE CASOS DE TESTE
9X MAIS RÁPIDA COM AGENTIC SDLC PARA UMA LÍDER EM TECNOLOGIA PARA A SAÚDE

Um pipeline de delivery agêntico tornou o refinamento de negócio 4x mais rápido e a criação de casos de teste em Gherkin 9x mais rápida, conectando atividades desde o refinamento de negócio até o delivery pronto para UAT, com aprovação humana nas principais etapas

INTRODUÇÃO

Demandas variáveis de delivery podem criar gargalos significativos quando os requisitos não estão suficientemente maduros para avançar com eficiência para o desenvolvimento.

Uma empresa líder em tecnologia para a saúde enfrentava esse desafio em um portfólio de 20 sites, no qual sua equipe de suporte e manutenção de marketing digital atendia desde hotfixes até o desenvolvimento e rollout de novas funcionalidades. As histórias frequentemente chegavam com baixa maturidade, enquanto mudanças nos requisitos durante o UAT aumentavam o tempo de espera e contribuíam para uma eficiência de fluxo de apenas 16%.

A CI&T implementou um pipeline de Agentic SDLC para reduzir os handoffs manuais e conectar atividades desde o refinamento de negócio até o desenvolvimento, os testes e a preparação para UAT.

Com agentes de IA especializados Powered by CI&T Flow, as funções de análise de negócio, liderança técnica, desenvolvimento, conteúdo e garantia da qualidade receberam apoio dentro do mesmo workflow, com pontos de aprovação humana mantidos ao longo de todo o processo.

Os resultados iniciais em duas histórias mostraram um refinamento de negócio 4x mais rápido e uma criação de casos de teste em Gherkin 9x mais rápida, estabelecendo uma base para expandir o pipeline agêntico para outros casos de uso.

O DESAFIO: TRANSFORMAR HISTÓRIAS DE BAIXA MATURIDADE EM TRABALHO PRONTO PARA DELIVERY

Mudanças frequentes nos requisitos e a baixa maturidade das histórias criavam gargalos antes do desenvolvimento, aumentando o tempo de espera em um escopo variável de delivery. Com uma eficiência de fluxo de apenas 16%, a organização precisava de um caminho mais eficiente entre o refinamento de negócio e a implementação.

Baixa maturidade das histórias

As histórias frequentemente entravam no processo de delivery sem maturidade suficiente, exigindo trabalho adicional de refinamento antes que o desenvolvimento pudesse avançar.

Sem uma função dedicada de analista de negócio, essas atividades contribuíam para gargalos no upstream.

Mudanças nos requisitos durante o UAT

Um alto volume de mudanças nos requisitos durante os testes de aceitação do usuário (UAT) aumentava o tempo de espera e gerava atritos adicionais nas etapas finais do processo de delivery.

Baixa eficiência de fluxo

A combinação de gargalos no upstream e mudanças durante o UAT contribuía para uma eficiência de fluxo de apenas 16%, limitando a capacidade da equipe de fazer o trabalho avançar com eficiência ao longo do ciclo de desenvolvimento.

A SOLUÇÃO

A CI&T implementou um pipeline de Agentic SDLC desenvolvido para substituir handoffs manuais por workflows apoiados por IA nas principais funções de delivery. A abordagem conectou atividades desde o refinamento de negócio até a preparação para UAT, mantendo pontos de aprovação humana em cada etapa.

Refinamento de negócio
AI-powered

Agentes de IA apoiaram as atividades de análise de negócio, ajudando as equipes a preparar histórias para o desenvolvimento com menos espera pelo refinamento de negócio.

Ao trabalhar a maturidade das histórias mais cedo, o workflow criou um caminho mais eficiente para as atividades de engenharia no downstream.

Workflow de desenvolvimento conectado

Recursos de IA apoiaram atividades de liderança técnica, desenvolvimento backend e frontend e gestão de conteúdo dentro do mesmo pipeline de delivery.

A conexão entre essas funções ajudou a reduzir os handoffs manuais e permitiu que o trabalho avançasse de forma mais consistente ao longo do ciclo de desenvolvimento.

Garantia da qualidade AI-assisted

A IA apoiou parte do processo de garantia da qualidade por meio da criação de cenários de teste.

Os cenários de teste em Gherkin puderam ser gerados e revisados mais rapidamente, mantendo a aprovação humana como parte do workflow.

O IMPACTO

Os resultados iniciais em duas histórias demonstraram melhorias significativas no refinamento e na preparação de casos de teste.

REFINAMENTO DE NEGÓCIO MAIS RÁPIDO

4x

mais rápido no refinamento de negócio

Tempo de refinamento reduzido de 4 horas
para 1 hora

Redução da espera pelo refinamento de negócio por meio de workflows de upstream orientados por IA

MENOR CUSTO

9x

mais rápido na criação de casos de teste em Gherkin

Tempo de criação e revisão reduzido de 3 horas para 20 minutos

A IA apoiou a preparação de cenários de teste como parte do processo de garantia da qualidade

DELIVERY MAIS CONECTADO

Workflow apoiado por IA, abrangendo desde o refinamento de negócio até a preparação para UAT

Menor dependência de handoffs manuais entre as principais funções de delivery

Pontos de aprovação
humana mantidos em
cada etapa

BASE PARA AMPLIAR A ESCALA

Resultados iniciais validados em duas histórias

Expansão do pipeline planejada para todo o release

Previsão de novos agentes para apoiar áreas como análise e triagem de bugs e testes automatizados

TECNOLOGIAS UTILIZADAS

CI&T FLOW

O CI&T Flow Enterprise AI Management System apoiou agentes inteligentes nas atividades de refinamento de negócio, desenvolvimento, conteúdo e qualidade, ajudando a conectar workflows e reduzir handoffs manuais ao longo de todo o ciclo de delivery.

PIPELINE DE
AGENTIC SDLC

Um pipeline de delivery AI-assisted que conecta atividades desde o refinamento de negócio até a preparação para UAT, mantendo a aprovação humana nas principais etapas.

REFINAMENTO DE NEGÓCIO
AI-ASSISTED

Recursos de IA apoiaram as atividades de refinamento no upstream, ajudando as equipes a preparar melhor as histórias e reduzir o tempo necessário para deixar os requisitos prontos para o desenvolvimento.

CRIAÇÃO DE CENÁRIOS
DE TESTE
AI-POWERED

A IA apoiou a criação e a revisão de cenários de teste em Gherkin, reduzindo o esforço manual e acelerando as atividades de garantia da qualidade.

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