Trabalho de Conclusão |
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Título: | INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM TESTES DE SOFTWARE: GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE TESTE |
Aluno: | EDUARDO DAPPER |
Semestre: | 2025/01 |
Situação: | TC II |
Áreas de interesse: | Não informado |
Orientador: | Marta Rosecler Bez |
Avaliadores: | Adriana Neves dos Reis, Paulo Ricardo Muniz Barros |
Documentos: | Anteprojeto (liberado apenas para a banca), Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2 (liberado apenas para a banca) |
Palavras-chave: | Inteligência Artificial; LLM; Teste de Software; Cenários de Teste; Qualidade de Software |
Resumo: | Este trabalho tem como objetivo comparar cenários de teste de software gerados por Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) — como ChatGPT, Gemini e Copilot — com aqueles escritos por profissionais da área de qualidade. Para isso, foi realizada uma pesquisa aplicada, com abordagem qualitativa e caráter exploratório, utilizando revisão bibliográfica e experimentação. Os cenários foram gerados a partir de prompts específicos, baseados em tarefas reais da empresa GVDASA, e avaliados por cinco profissionais de testes com base em critérios como clareza, cobertura de fluxos, estrutura e potencial de reaproveitamento. Os resultados demonstraram que os LLMs são capazes de gerar cenários coerentes e úteis, embora apresentem limitações em fluxos alternativos e especificidade de domínio. A pesquisa aponta que a inteligência artificial pode ser uma aliada no processo de teste, servindo como apoio à produtividade e qualidade, mas ainda requer validação e ajustes por parte dos profissionais humanos. |
Link biblioteca: | Não informado |
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