{"id":69236,"date":"2023-10-01T10:33:07","date_gmt":"2023-10-01T10:33:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zaptest.com\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software"},"modified":"2023-10-09T19:29:18","modified_gmt":"2023-10-09T19:29:18","slug":"engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zaptest.com\/pt-pt\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software","title":{"rendered":"Engenharia r\u00e1pida na automatiza\u00e7\u00e3o de software"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">O ChatGPT, o Bard e outros modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLM) dominaram os nossos feeds de not\u00edcias no \u00faltimo ano. E com raz\u00e3o. Estas tecnologias empolgantes oferecem-nos um vislumbre do futuro, do poder e das possibilidades da IA.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora grande parte do entusiasmo do p\u00fablico se tenha centrado na cria\u00e7\u00e3o de texto, imagens e v\u00eddeo, estas ferramentas podem ser utilizadas para muitas outras disciplinas, como a automatiza\u00e7\u00e3o de software.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este artigo vai ser um mergulho profundo na forma como a engenharia de prontid\u00e3o pode ajudar-nos com a automa\u00e7\u00e3o de software. No entanto, o nosso primeiro ponto de contacto deve ser uma an\u00e1lise da pr\u00f3pria engenharia r\u00e1pida.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #b90000;color:#b90000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #b90000;color:#b90000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 eztoc-toggle-hide-by-default' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/pt-pt\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software\/#O_que_e_a_engenharia_rapida\" >O que \u00e9 a engenharia r\u00e1pida?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/pt-pt\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software\/#Como_e_que_a_engenharia_rapida_pode_ajudar\" >Como \u00e9 que a engenharia r\u00e1pida pode ajudar<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/pt-pt\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software\/#com_a_automatizacao_do_software\" >com a automatiza\u00e7\u00e3o do software?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/pt-pt\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software\/#1_Geracao_de_codigo\" >#1. Gera\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/pt-pt\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software\/#2_Conversao_de_dados_nao_estruturados\" >#2. Convers\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/pt-pt\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software\/#3_Automatizacao_de_testes\" >#3. Automatiza\u00e7\u00e3o de testes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/pt-pt\/engenharia-rapida-na-automatizacao-de-software\/#Consideracoes_finais\" >Considera\u00e7\u00f5es finais<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"O_que_e_a_engenharia_rapida\"><\/span><strong>O que \u00e9 a engenharia r\u00e1pida?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os grandes modelos lingu\u00edsticos, como o ChatGPT, produzem resultados com base nas instru\u00e7\u00f5es ou frases que lhes fornecemos. No entanto, os resultados variam muito consoante as palavras ou instru\u00e7\u00f5es que utilizamos. Quando introduzimos instru\u00e7\u00f5es vagas e imprecisas, o resultado pode n\u00e3o ser o desejado.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A engenharia de prontid\u00e3o refere-se \u00e0 conce\u00e7\u00e3o ponderada de contributos que ajudam a obter conte\u00fados mais precisos, exactos e, em \u00faltima an\u00e1lise, utiliz\u00e1veis por parte destes interessantes sistemas de IA.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os sistemas de modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLM) utilizam o processamento de linguagem natural (PNL) para interpretar as declara\u00e7\u00f5es que lhes damos. As m\u00e1quinas transformam estas perguntas ou instru\u00e7\u00f5es (ou seja, prompts) em c\u00f3digo e executam-nas atrav\u00e9s dos seus vastos reposit\u00f3rios de dados para produzir conte\u00fados no formato que especificarmos (ou seja, texto, imagens, c\u00f3digo).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O ChatGPT foi treinado em mais de<\/span><a href=\"https:\/\/www.sciencefocus.com\/future-technology\/gpt-3\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\"> 570 GB de dados<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. O material de forma\u00e7\u00e3o \u00e9 constitu\u00eddo por livros, artigos, textos da Internet, etc. Por outras palavras, estes conjuntos de dados cont\u00eam uma quantidade inimagin\u00e1vel de conhecimentos.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora possamos compreender o processo, muito do que acontece por baixo do cap\u00f4 destes sistemas acontece fora da nossa vista. \u00c9 certo que controlamos os inputs e os outputs e treinamos o sistema, mas a forma exacta como estes algoritmos funcionam e tomam as decis\u00f5es continua a ser um mist\u00e9rio. Nas palavras de Sam Bowman, professor de IA na Universidade de Nova Iorque,<\/span><a href=\"https:\/\/www.vox.com\/unexplainable\/2023\/7\/15\/23793840\/chat-gpt-ai-science-mystery-unexplainable-podcast\"><span style=\"font-weight: 400;\">  &#8220;Constru\u00edmo-lo, trein\u00e1mo-lo, mas n\u00e3o sabemos o que est\u00e1 a fazer.&#8221;<\/span><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A engenharia r\u00e1pida ajuda-nos a gerir esse caos, utilizando produtos que produzem resultados previs\u00edveis e utiliz\u00e1veis. Oferecem-nos uma via para desbloquear as vastas quantidades de conhecimento existentes nestas aplica\u00e7\u00f5es.  <\/span><a href=\"https:\/\/tech.eu\/2023\/06\/09\/the-hot-new-job-that-pays-six-figures-ai-prompt-engineering\/#:~:text=The%20World%20Economic%20Forum%20(WEF,those%20roles%20is%20prompt%20engineering.\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">A disciplina est\u00e1 a emergir como uma nova carreira<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">com cursos a surgirem por todo o lado, \u00e0 medida que as empresas tentam perceber como podem tirar partido desta poderosa tecnologia. <\/span> <\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Como_e_que_a_engenharia_rapida_pode_ajudar\"><\/span><strong>Como \u00e9 que a engenharia r\u00e1pida pode ajudar  <\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"com_a_automatizacao_do_software\"><\/span><strong>com a automatiza\u00e7\u00e3o do software?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img data-dominant-color=\"0e0d0d\" data-has-transparency=\"false\" style=\"--dominant-color: #0e0d0d;\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-68719 not-transparent\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1024x683.webp\" alt=\"utiliza\u00e7\u00e3o do chatcpg para v\u00e1rias tarefas de automatiza\u00e7\u00e3o de software e rpa\" width=\"518\" height=\"345\" srcset=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1024x683.webp 1024w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-300x200.webp 300w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-768x512.webp 768w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1536x1024.webp 1536w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1080x720.webp 1080w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1280x853.webp 1280w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-980x653.webp 980w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-480x320.webp 480w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-jpeg.webp 1920w\" sizes=\"(max-width: 518px) 100vw, 518px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A automatiza\u00e7\u00e3o do software e os LLM t\u00eam muito em comum. Ambos oferecem um vislumbre de um futuro em que as m\u00e1quinas aumentar\u00e3o a criatividade humana para criar locais de trabalho mais r\u00e1pidos e mais produtivos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existem v\u00e1rios dom\u00ednios interessantes em que estas duas tecnologias podem convergir. Eis tr\u00eas formas de utilizar a engenharia r\u00e1pida na automatiza\u00e7\u00e3o do software.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Geracao_de_codigo\"><\/span><strong>#1. Gera\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><img data-dominant-color=\"606060\" data-has-transparency=\"false\" style=\"--dominant-color: #606060;\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-67409 not-transparent\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/tcoe-2-683x1024.webp\" alt=\"gerar c\u00f3digo com engenharia r\u00e1pida na automatiza\u00e7\u00e3o de testes\" width=\"312\" height=\"468\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A escrita de c\u00f3digo \u00e9 uma das aplica\u00e7\u00f5es mais promissoras dos modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o. Os LLM de IA est\u00e3o a dar os primeiros passos. Nos pr\u00f3ximos anos, esta tecnologia dever\u00e1 melhorar \u00e0 medida que forem adicionados mais recursos \u00e0 inform\u00e1tica e \u00e0 forma\u00e7\u00e3o.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A longo prazo, estes avan\u00e7os poder\u00e3o levar a IA a escrever programas inteiros com pouca ou nenhuma interven\u00e7\u00e3o humana. No entanto, por enquanto, os LLM t\u00eam algumas limita\u00e7\u00f5es. A qualidade da sa\u00edda da codifica\u00e7\u00e3o LLM depende principalmente da qualidade da entrada. Lixo dentro, lixo fora, como se costuma dizer.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9 claro que n\u00e3o \u00e9 apenas a engenharia r\u00e1pida e eficaz que actua como um obst\u00e1culo.  <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Como sugerido em  <\/span><a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC10339472\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">ChatGPT e modelos lingu\u00edsticos de grande dimens\u00e3o no meio acad\u00e9mico: Oportunidades e desafios<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  (Meyer, 2023), &#8220;Atualmente, \u00e9 mais prov\u00e1vel que o ChatGPT seja bem sucedido na escrita precisa de blocos de c\u00f3digo mais pequenos, enquanto a sua fiabilidade na escrita de programas maiores\/mais complexos (por exemplo, um pacote de software) \u00e9 question\u00e1vel.&#8221;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al\u00e9m disso, num artigo recente da revista Nature, alguns cientistas inform\u00e1ticos alertaram para o facto de devermos abordar a gera\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo com LLMs com alguma cautela. Outro jornal contempor\u00e2neo,  <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2303.11455\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">Modelos de Linguagem Grandes e Bugs Simples e Est\u00fapidos <\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">(Jesse, 2023), demonstrou como um LLM popular, o Codex, que \u00e9 utilizado pelo fornecedor Copilot, produz &#8220;SStuBs conhecidos e textuais com uma probabilidade duas vezes superior \u00e0 do c\u00f3digo conhecido e literalmente correto&#8221;. <\/span> <\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora estes problemas n\u00e3o possam ser ignorados, existe ainda um grande entusiasmo justific\u00e1vel sobre a forma como estes programas podem ajudar a democratizar o desenvolvimento de software, apoiando tanto as equipas t\u00e9cnicas como as n\u00e3o t\u00e9cnicas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Talvez o mais impressionante a considerar seja o facto de ferramentas como o ChatGPT poderem produzir c\u00f3digo funcional muito rapidamente. Com o prompt certo, os engenheiros podem reduzir o tempo necess\u00e1rio para programar certos tipos de c\u00f3digo, garantindo um ciclo de vida de desenvolvimento de software mais r\u00e1pido.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No final de 2022, o popular centro de programa\u00e7\u00e3o <\/span><a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/2022\/12\/5\/23493932\/chatgpt-ai-generated-answers-temporarily-banned-stack-overflow-llms-dangers\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">Stack Overflow proibiu as mensagens geradas por IA <\/span><br \/>\n<\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">respostas no seu f\u00f3rum. Citaram a elevada taxa de erro e as imprecis\u00f5es associadas \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o. No entanto, a tecnologia est\u00e1 numa fase incipiente; al\u00e9m disso, a insatisfa\u00e7\u00e3o com os resultados gerados pela IA deve-se tanto a uma engenharia deficiente como \u00e0 pr\u00f3pria tecnologia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Apesar das d\u00favidas sobre a tecnologia, um <\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/featured-insights\/mckinsey-explainers\/what-is-prompt-engineering\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">artigo recente da McKinsey<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  destaca o impacto que a engenharia r\u00e1pida j\u00e1 est\u00e1 a ter no mundo da programa\u00e7\u00e3o. A empresa de consultoria  <\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year\"><span style=\"font-weight: 400;\">O estado da IA em 2023: O ano de arranque da IA generativa<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  partilharam duas tend\u00eancias interessantes. Em primeiro lugar, 7% das organiza\u00e7\u00f5es que investiram em IA est\u00e3o a contratar engenheiros de prontid\u00e3o. Em segundo lugar, as empresas que est\u00e3o a utilizar a IA reduziram as fun\u00e7\u00f5es de engenharia de software relacionadas com a IA de 38% para 28%.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uma forma de interpretar estas tend\u00eancias \u00e9 que as empresas est\u00e3o confort\u00e1veis com esta configura\u00e7\u00e3o e prontas para entregar a automatiza\u00e7\u00e3o do software \u00e0s suas m\u00e1quinas. Embora estes n\u00fameros possam assustar os actuais engenheiros, o inqu\u00e9rito da McKinsey sugere que &#8220;apenas 8% afirmam que a dimens\u00e3o das suas for\u00e7as de trabalho ir\u00e1 diminuir em mais de um quinto&#8221;. De um modo geral, os engenheiros ter\u00e3o provavelmente de se requalificar para tirar partido da tend\u00eancia para a automatiza\u00e7\u00e3o de software gerada por IA.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uma aplica\u00e7\u00e3o \u00f3bvia para a automatiza\u00e7\u00e3o de software gerada por IA inclui a cria\u00e7\u00e3o de bots de automatiza\u00e7\u00e3o. No entanto, embora o prompt engineering seja uma interface aparentemente f\u00e1cil de utilizar gra\u00e7as ao seu foco na conversa\u00e7\u00e3o, resta saber se pode suplantar as solu\u00e7\u00f5es existentes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Em muitos aspectos, softwares como o <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/\">ZAPTEST<\/a> j\u00e1 democratizaram o mercado de automa\u00e7\u00e3o de software. J\u00e1 existem ferramentas sem c\u00f3digo que permitem \u00e0s equipas n\u00e3o t\u00e9cnicas criar bots<a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/rpa\"> RPA de alta qualidade<\/a>. Embora um software como o ChatGPT possa criar bots, a implementa\u00e7\u00e3o e a manuten\u00e7\u00e3o podem revelar-se complicadas para quem n\u00e3o \u00e9 engenheiro de software e mesmo para quem o \u00e9.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gravar as interac\u00e7\u00f5es homem-computador a partir da sua GUI e converter esses movimentos em c\u00f3digo \u00e9 muito mais f\u00e1cil de utilizar do que usar prompts. Juntamente com o potencial do LLM para produzir c\u00f3digo inst\u00e1vel e repleto de erros, \u00e9 justo dizer que o software RPA n\u00e3o vai a lado nenhum num futuro pr\u00f3ximo.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Conversao_de_dados_nao_estruturados\"><\/span><strong>#2. Convers\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-56614\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/checklist-uat-1024x683.jpeg\" alt=\"lista de verifica\u00e7\u00e3o uat, ferramentas de teste de aplica\u00e7\u00f5es web, automatiza\u00e7\u00e3o e mais\" width=\"572\" height=\"381\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os dados n\u00e3o estruturados n\u00e3o s\u00e3o o ponto forte <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/a-complete-guide-to-robotic-process-automation-rpa\">da automatiza\u00e7\u00e3o rob\u00f3tica de processos<\/a>. A tecnologia n\u00e3o foi concebida para lidar com coisas como correio eletr\u00f3nico, imagens, \u00e1udio e muito mais. As ferramentas RPA necessitam de modelos de dados predefinidos com estruturas organizadas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uma grande parte dos dados n\u00e3o estruturados envolve texto em linguagem natural. S\u00e3o criados grandes modelos lingu\u00edsticos para &#8220;compreender&#8221; estas informa\u00e7\u00f5es e extrair-lhes o significado sem\u00e2ntico. Assim, esta situa\u00e7\u00e3o cria uma oportunidade consider\u00e1vel para as equipas que pretendem interpretar estes textos e convert\u00ea-los num formato aceit\u00e1vel para as ferramentas RPA.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">H\u00e1 anos que muitas equipas utilizam o processamento de linguagem natural (PNL) para as ajudar na an\u00e1lise de sentimentos. Este processo, tamb\u00e9m conhecido como pesquisa de opini\u00e3o, ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a manterem-se a par dos sentimentos e atitudes dos consumidores em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s marcas. Na maioria dos casos, estas ferramentas s\u00e3o utilizadas para detetar sentimentos positivos, negativos e neutros no texto. No entanto, a tecnologia tamb\u00e9m \u00e9 capaz de uma dete\u00e7\u00e3o emocional muito mais granular.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora existam v\u00e1rias ferramentas no mercado que oferecem esta funcionalidade, o LLM oferece um caminho para uma utiliza\u00e7\u00e3o mais vers\u00e1til, para al\u00e9m da compreens\u00e3o da opini\u00e3o das pessoas sobre um produto ou servi\u00e7o. Por exemplo, a an\u00e1lise de dados explodiu em popularidade nos \u00faltimos anos. O Big Data d\u00e1 \u00e0s empresas uma vantagem ao permitir-lhes obter conhecimentos e compreens\u00f5es que ajudam na tomada de decis\u00f5es baseadas em dados.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">As ferramentas de automatiza\u00e7\u00e3o de processos rob\u00f3ticos podem ajudar na recolha de dados. No entanto, como j\u00e1 referimos, t\u00eam dificuldade em lidar com determinados tipos de informa\u00e7\u00e3o. No entanto, quando associada a ferramentas de IA que utilizam modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o, a RPA pode recolher grandes quantidades de dados e utiliz\u00e1-los para gerar as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para as ferramentas de Business Intelligence (BI).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um dos aspectos mais interessantes da IA generativa \u00e9 a sua capacidade de dar sentido aos dados introduzidos. Com a engenharia de prontid\u00e3o correcta, as equipas podem transformar estes dados num formato que funcione para as suas ferramentas RPA.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A RPA pode ajudar a tornar os fluxos de trabalho de megadados mais eficientes. Para come\u00e7ar, pode utiliz\u00e1-lo para ajudar na introdu\u00e7\u00e3o e extra\u00e7\u00e3o de dados. No entanto, talvez os casos de utiliza\u00e7\u00e3o mais valiosos e intrigantes envolvam a utiliza\u00e7\u00e3o de ferramentas RPA para transformar, limpar e carregar dados ou garantir que a migra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 efectuada de forma r\u00e1pida, eficiente e precisa.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Outro ponto importante a salientar \u00e9 a governa\u00e7\u00e3o dos dados. A automatiza\u00e7\u00e3o dos pedidos de dados ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a manter a conformidade e mant\u00e9m os dados fora da vista dos trabalhadores manuais.  <\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Automatizacao_de_testes\"><\/span><strong>#3. Automatiza\u00e7\u00e3o de testes<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img alt=\"Top 30 Most Popular RPA (robotic process automation) Tools &amp; Software\" alt=\"Top 30 Most Popular RPA (robotic process automation) Tools &amp; Software\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-51170\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/zaptest-1-1024x512.gif\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"512\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/a-complete-guide-to-software-testing-automation\">A automatiza\u00e7\u00e3o dos testes<\/a> tem vindo a ganhar terreno nos c\u00edrculos de desenvolvimento de software porque proporciona uma forma mais r\u00e1pida de verificar o software. Tradicionalmente, os testes e a garantia de qualidade s\u00e3o processos dispendiosos e morosos; a automatiza\u00e7\u00e3o dos testes oferece uma solu\u00e7\u00e3o para estes dois desafios.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uma das primeiras coisas que a engenharia r\u00e1pida pode fazer \u00e9 melhorar a qualidade dos casos de teste. Com as instru\u00e7\u00f5es correctas, estas m\u00e1quinas podem analisar casos de teste e identificar problemas e solu\u00e7\u00f5es. Este processo pode melhorar o \u00e2mbito dos casos de teste e conduzir a testes mais abrangentes.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por exemplo, pode alimentar um c\u00f3digo de modelo de linguagem grande da mesma forma que um revisor humano. Estas m\u00e1quinas podem analisar rapidamente o c\u00f3digo e detetar erros, bugs e at\u00e9 identificar problemas de desempenho. Talvez mais intrigante, os LLMs tamb\u00e9m oferecem a possibilidade de completar o c\u00f3digo do caso de teste a partir de meros trechos, acelerando a cria\u00e7\u00e3o de casos de teste.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O objetivo da engenharia imediata \u00e9 resolver muitas das quest\u00f5es que levaram ao aparecimento da abordagem <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/what-is-agile-testing-process-life-cycle-methods-implementation\">Agile\/DevOps<\/a> ao desenvolvimento de software. Os engenheiros querem testes eficientes e f\u00e1ceis de repetir que possam detetar problemas antes de as aplica\u00e7\u00f5es serem implementadas. A ideia aqui \u00e9 que, ao libertar tempo, os programadores de software podem concentrar-se em tarefas mais criativas e orientadas para o valor.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Conforme descrito num artigo cl\u00e1ssico, <\/span><a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/254034665_Technical_Debt_in_Test_Automation\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">D\u00edvida t\u00e9cnica na automa\u00e7\u00e3o de testes<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  (K. Wiklund, 2012), as equipas de desenvolvimento de software podem ter problemas se despenderem demasiado tempo em testes manuais e na verifica\u00e7\u00e3o do seu software. Os custos iniciais das solu\u00e7\u00f5es de automatiza\u00e7\u00e3o de testes, a falta de experi\u00eancia em automatiza\u00e7\u00e3o e at\u00e9 a prefer\u00eancia por m\u00e9todos mais antigos podem contribuir para estes atrasos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um dos aspectos mais interessantes do desenvolvimento \u00e1gil de software envolve <\/span><a href=\"https:\/\/scaledagileframework.com\/behavior-driven-development\/\"><br \/>\n  <span style=\"font-weight: 400;\">Desenvolvimento orientado para o comportamento (BDD).<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  O conceito refere-se ao desenvolvimento de software com os comportamentos esperados do utilizador. Embora a implementa\u00e7\u00e3o desta abordagem possa claramente poupar tempo, muitas equipas t\u00eam dificuldade em dar vida a esta automatiza\u00e7\u00e3o. No entanto, os LLM podem fornecer uma solu\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Alguns dos sintomas mais comuns de d\u00edvida t\u00e9cnica incluem documenta\u00e7\u00e3o deficiente e falta de testes robustos. Estes s\u00e3o problemas que os LLM de hoje podem ajudar a resolver. No entanto, outros sintomas not\u00e1veis, como a refac\u00e7\u00e3o, s\u00e3o demasiado complexos para a IA generativa atual e podem n\u00e3o resultar em poupan\u00e7as de tempo.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Consideracoes_finais\"><\/span><strong>Considera\u00e7\u00f5es finais<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-59582\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80.png\" alt=\"testes alfa vs testes beta\" width=\"107\" height=\"179\" srcset=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80.png 479w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80-180x300.png 180w\" sizes=\"(max-width: 107px) 100vw, 107px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">As aplica\u00e7\u00f5es de IA generativa t\u00eam um potencial imenso. No entanto, a interface de f\u00e1cil utiliza\u00e7\u00e3o e de conversa\u00e7\u00e3o pode ser enganadora. Muitas pessoas acreditam que \u00e9 f\u00e1cil obter resultados de qualidade com estas m\u00e1quinas. No entanto, uma excelente engenharia de prontid\u00e3o \u00e9 mais complicada do que se poderia esperar.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uma engenharia r\u00e1pida eficaz requer muitas tentativas e erros. \u00c9 tamb\u00e9m necess\u00e1ria muita reflex\u00e3o por parte do engenheiro para garantir que as respostas s\u00e3o \u00fateis. Por \u00faltimo, \u00e9 importante verificar e voltar a verificar o trabalho, devido ao potencial de erros bem divulgado.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora os empregos de engenharia r\u00e1pida possam estar a aumentar, nem todos est\u00e3o convencidos. Num artigo publicado na Harvard Business Review, Oguz A. Acar apresenta um argumento fascinante segundo o qual  <\/span><a href=\"https:\/\/hbr.org\/2023\/06\/ai-prompt-engineering-isnt-the-future\"><span style=\"font-weight: 400;\">&#8220;as futuras gera\u00e7\u00f5es de sistemas de IA tornar-se-\u00e3o mais intuitivas e h\u00e1beis na compreens\u00e3o da linguagem natural, reduzindo a necessidade de instru\u00e7\u00f5es meticulosamente concebidas&#8221;.<\/span><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Independentemente do que o futuro nos reserva, a IA generativa estar\u00e1 presente. Embora a engenharia r\u00e1pida seja muito promissora, \u00e9 dif\u00edcil dizer com certeza qual o papel exato que ir\u00e1 desempenhar.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Curiosamente, o software de automatiza\u00e7\u00e3o dos testes de software j\u00e1 est\u00e1 repleto de casos de utiliza\u00e7\u00e3o e de hist\u00f3rias de sucesso que demonstram a sua adequa\u00e7\u00e3o para acelerar o desenvolvimento de software sem comprometer a exatid\u00e3o ou a verifica\u00e7\u00e3o exaustiva das aplica\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ferramentas como o ZAPTEST j\u00e1 permitem que os programadores resolvam problemas como tempo e recursos inadequados, d\u00edvida t\u00e9cnica, documenta\u00e7\u00e3o e testes abrangentes e RPA. Al\u00e9m disso, estas ferramentas s\u00e3o mais f\u00e1ceis de utilizar do que a engenharia r\u00e1pida, o que as torna op\u00e7\u00f5es muito mais adequadas para equipas n\u00e3o t\u00e9cnicas. Como sempre, o verdadeiro potencial reside na intersec\u00e7\u00e3o destas excitantes tecnologias de automatiza\u00e7\u00e3o.  <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O ChatGPT, o Bard e outros modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLM) dominaram os nossos feeds de not\u00edcias no \u00faltimo ano. E com raz\u00e3o. Estas tecnologias empolgantes oferecem-nos um vislumbre do futuro, do poder e das possibilidades da IA. 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