Entendendo os Limites da Atividade de Teste de Software na Era da Inteligência Artificial Generativa

A Inteligência Artificial (IA) generativa tem revolucionado o desenvolvimento de software, impactando diretamente as atividades de validação, verificação e testes (VV&T). Ferramentas como GitHub Copilot e ChatGPT despertam interesse por sua capacidade de gerar dados de teste e identificar defeitos, mas ainda há muitas lacunas sobre seus impactos e limitações em contextos reais. A atividade de testes é essencial para garantir a qualidade do software, apesar de não assegurar a ausência de defeitos. A IA generativa surge como uma aliada para enfrentar desafios complexos, como a cobertura de caminhos de execução, detecção de defeitos e automação da geração de testes. Este projeto tem como objetivo principal compreender como a IA generativa está redefinindo os limites dos testes de software, explorando seu potencial, desafios e impactos, além de propor diretrizes para sua adoção eficaz em cenários práticos. Este objetivo será atingido através da condução de diversos estudos empíricos, com a utilização de diferentes abordagens metodológicas de pesquisa (qualitativos, quantitativos e métodos mistos) para investigar aspectos relevantes dos modelos de IA generativa no campo de teste de software.