Ciência da Computação

Trabalho de Conclusão
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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