A Mentalidade de QA Que Torna a Velocidade Sustentável

Por Isabela Rosolen

Em praticamente todo time de produto, há uma frase que surge em algum momento: “A gente corrige isso depois do lançamento.” E ela costuma aparecer em uma situação específica: quando os prazos apertam, a pressão aumenta e a qualidade começa a parecer responsabilidade de outra pessoa.

Esse momento é um ponto de virada. A forma como o time lida com ele determina não apenas o que será lançado agora, mas também o que será construído depois e quanto de confiança ainda haverá entre as pessoas quando isso acontecer. Na Work & Co, centenas de lançamentos nos mostraram os momentos recorrentes em que a qualidade de um produto fica mais vulnerável. O desenvolvimento de produtos acelerado por IA não eliminou esses momentos. Apenas os comprimiu, antecipando os riscos em um novo ciclo ao qual a maioria dos times ainda não se adaptou estruturalmente.

Estas são algumas das estratégias que têm se mostrado eficazes para ajudar os times a acompanhar esse novo ritmo sem abrir mão da qualidade que define os melhores produtos do mercado.

Comece negociando o escopo com clareza

Em projetos com ciclos acelerados, existe uma tendência de comprimir tudo o que parece “opcional”. Cobertura de testes, revisão de edge cases, discussões sobre riscos: esses costumam ser os primeiros pontos a ficar de lado. E o custo raramente aparece de imediato. Ele surge em alguns sprints depois, em uma escalada com o cliente, em um bug que chegou à produção ou em um time que agora está apagando incêndios em vez de construir.

A alternativa não é ignorar esses componentes essenciais de um bom desenvolvimento de produto, mas negociar o escopo com clareza. Isso significa mapear os riscos antes do início do desenvolvimento, priorizar os fluxos mais críticos e colocar diante do time uma escolha consciente: o que lançamos agora e o que protegemos para depois?

Vivi isso diretamente em um projeto de longa duração, em que o escopo cresceu significativamente enquanto o tamanho do time permaneceu o mesmo. O volume de features aumentou, mas o tempo disponível para cobri-las não acompanhou esse crescimento. Aceitar as lacunas não era uma opção. Simplesmente trabalhar mais rápido também não.

O que mudou foi a própria abordagem de qualidade. A automação apoiada por IA passou a ser a base, não como uma solução para a falta de capacidade do time, mas como um novo modelo de trabalho para manter a qualidade quando o ritmo de entrega já não permite uma cobertura puramente manual. Cenários de teste repetitivos, que seriam impossíveis de executar naquela escala, passaram a ser tratados de forma sistemática, liberando o time para se concentrar nos pontos em que o julgamento humano realmente fazia diferença.

Ao longo de alguns meses, cada squad aprendeu a executar testes automatizados de forma independente, identificar caminhos críticos antes do handoff e tomar decisões conscientes sobre o que mais merecia atenção a cada release. Ninguém precisou se tornar especialista em automação. O time passou a trabalhar com mais intencionalidade — e foi justamente isso que impediu que a qualidade se tornasse algo secundário em um ambiente onde tudo acontecia em alta velocidade.

Essa é a mesma mudança que todas as disciplinas estão atravessando agora, apenas com ferramentas e trade-offs diferentes.

De uma conversa de QA para uma conversa de produto

Hoje, features que antes levavam meses estão sendo definidas, construídas e lançadas em semanas. E essa aceleração não afeta apenas uma disciplina. Ela afeta todas ao mesmo tempo.

Para os PMs, isso significa que decisões de priorização têm mais peso e precisam ser tomadas em menos tempo. Para designers, significa que edge cases ficam de fora não porque não importam, mas porque não há tempo para resolvê-los. Para engenheiros, significa que a dívida técnica se acumula silenciosamente enquanto a próxima feature já está em andamento. E, para QA, significa que o papel deixou de ser apenas validar o que foi construído e passou a influenciar ativamente o que será construído e em qual ordem.

Essa não é mais uma conversa de QA. É uma conversa de produto.

E o desenvolvimento acelerado por IA tornou essa conversa urgente de uma forma que ciclos anteriores de pressão não tornaram. Quando velocidade era um objetivo, os times podiam escolher até onde levá-la. Quando ela se torna o padrão, a condição normal de trabalho, desaparece a margem para acumular dívida de qualidade sem que seus efeitos apareçam rapidamente. Problemas que antes surgiam internamente, ainda com tempo para serem corrigidos, agora aparecem mais rápido e mais perto das pessoas que usam o produto.

Isso muda a responsabilidade de cada disciplina. Não porque seja preciso criar novos papéis ou processos, mas porque eleva a expectativa básica: a qualidade precisa ser considerada mais cedo, por mais pessoas e com mais contexto compartilhado sobre o que está em risco.

Três oportunidades para garantir a qualidade do produto, independentemente do seu papel

Os pontos a seguir não são checkpoints a serem adicionados ao processo. São hábitos que os melhores times de produto já incorporaram à forma como trabalham e que se tornam ainda mais valiosos justamente quando a pressão para deixá-los de lado é maior.

Crie espaço para discussões multidisciplinares sobre riscos. No desenvolvimento de produtos acelerado por IA, quando o build começa, o custo de mudar de direção já se multiplicou. Riscos que poderiam ter sido identificados em uma conversa se transformam em bugs encontrados em staging ou, pior, em produção. Criar espaço para discutir riscos entre diferentes disciplinas antes do início do desenvolvimento não é uma demanda de QA. É um hábito do time de produto que gera benefícios cada vez maiores ao longo do tempo.

Estabeleça responsabilidade compartilhada. Quando a responsabilidade pela qualidade não é compartilhada, ela acaba silenciosamente nas mãos de quem está por último no processo. Essa não é uma responsabilidade sustentável para nenhuma disciplina assumir sozinha. Os times que lançam produtos com mais confiança são aqueles em que desenvolvedores sinalizam caminhos críticos, designers consideram error states e PMs incorporam critérios de qualidade à definição de “done”.

Saiba onde é seguro acelerar e onde não é. “Não temos tempo para desacelerar” é uma frase conhecida entre times de produto. Esse talvez seja o ponto mais difícil, porque geralmente ela parte de uma preocupação legítima. A resposta não é desacelerar. É saber exatamente onde existe espaço para avançar mais rápido com as proteções necessárias e onde fazer isso representaria riscos sérios para o produto ou para o negócio. Fazer essa distinção de forma clara e antecipada é uma das contribuições mais valiosas que qualquer integrante do time pode trazer para uma conversa sobre release.

Na era do desenvolvimento de produtos acelerado por IA, é a qualidade que determina se o processo realmente valeu a pena para o time, para o cliente e para as pessoas que usam o que foi construído.

Mais do que nunca, essa conversa pertence a todos à mesa: ao PM responsável pelo roadmap, ao designer que tomou a decisão sobre um edge case, ao engenheiro que sinalizou uma dependência e à liderança de QA que mapeou o custo real de uma possível falha. Quando essa conversa acontece cedo e com dados compartilhados, a dinâmica muda completamente. A pergunta certa não é onde podemos sacrificar qualidade em nome da velocidade, mas como podemos nos adaptar para nunca precisar fazer isso?

Sobre a autora

Isabela Rosolen é Quality Engineering Manager na Work & Co, em São Paulo, onde lidera iniciativas de qualidade de produto com foco em testes apoiados por IA, automação e práticas ágeis em produtos mobile e web. Combinando rigor técnico e visão estratégica, trabalha para garantir que a qualidade esteja presente em todas as etapas do desenvolvimento de produtos digitais. Sua visão multidisciplinar e abordagem prática têm contribuído para parcerias de sucesso com Pfizer, BTG, Epic Games, PGA Tour, entre outros, em produtos digitais complexos e de alto impacto.