No cenário global, o mercado de IA no desenvolvimento de software deve atingir cerca de US$ 15.704,8 milhões até 2033, segundo o estudo "AI In Software Development Market" (2025). Dentro disso, outro estudo, denominado "Stack Overflow Developer Survey 2025", indica que ferramentas como o ChatGPT (82%) e GitHub Copilot (68%) lideram como as principais ferramentas de IA no fluxo de desenvolvimento.
Além disso, ainda na programação, cerca de 41% de todo o código global já é gerado ou assistido por Inteligência Artificial, conforme detalha a pesquisa “AI Coding Assistant Statistics & Trends 2025”. Esses dados demonstram que a busca por automação no fluxo de trabalho deve ser cada vez mais crescente.
O aumento da utilização da IA na programação se deve à crescente busca das empresas, dentre os mais variados setores, pela digitalização, visando evitar a perda de competitividade no mercado. Nesse cenário, a contratação de ferramentas de IA voltadas especificamente para codificação representa cerca de 55% de todo o gasto departamental em Inteligência Artificial nas organizações, de acordo com dados do "2025: The State of Generative AI in the Enterprise".
Apesar de ser uma tendência com claro investimento, a busca por maturidade digital deve ser feita de forma estruturada para garantir resultados. Aliado a isso, o principal desafio identificado nas empresas para avançar digitalmente é garantir continuidade e coerência na execução, conforme o Índice de Transformação Digital Brasil (2025).
Para resolver essa questão, uma das saídas é ampliar o uso da IA para áreas que vão além da programação, como para o setor de Quality Assurance. Os profissionais de QA são responsáveis por testar as aplicações antes de seu lançamento, garantindo o devido funcionamento das tecnologias. "Atualmente, as soluções tradicionais de automação de testes dependem inteiramente de código escrito à mão, o qual é frágil e caro de manter à medida que o produto evolui", explica Gustavo Liu, desenvolvedor e fundador da TestBooster.ai.
Foi pensando nesse problema que a TestBooster.ai, uma startup de tecnologia voltada para a área de QA, sediada em Curitiba, desenvolveu uma plataforma de automação de testes de software com IA. A solução executa cenários de testes a partir de comandos simples descritos pelos usuários, além de oferecer resultados em gráficos intuitivos. "A gente percebeu que os times gastavam horas testando web e mobile separadamente. Não fazia sentido. A IA resolve isso de um jeito que nenhuma ferramenta tradicional consegue", adiciona Liu.
Além disso, a tendência é que esse tipo de ferramenta ganhe cada vez mais importância. Ainda de acordo com a pesquisa realizada pelo Stack Overflow (2025), testes e documentação são as áreas em que mais desenvolvedores planejam intensificar o uso de IA nos próximos três a cinco anos.
Seguindo essa visão de futuro, a NextAge, empresa de desenvolvimento de software brasileira com mais de 19 anos de mercado, anunciou um investimento de R$ 400 mil na TestBooster.ai. Esse capital se alinha à trajetória da NextAge como investidora focada em respostas inovadoras a problemas estruturais do setor de tecnologia. Segundo Marcelo Ferri, CEO da empresa, o mercado brasileiro de software está crescendo mais rápido do que sua capacidade de garantir qualidade. "A TestBooster.ai chega na hora certa e com a solução certa, o que nos chamou a atenção."
Marcelo também acrescenta que "a demanda crescente pela inclusão de novas tecnologias na área de negócios e, consequentemente, de novas ferramentas para acelerar o desenvolvimento constrói um cenário em que utilizar processos e metodologias obsoletas se torna um risco para as empresas". Para além da perda de competitividade ao utilizar fluxos ultrapassados e ineficientes, cerca de 72% dos trabalhadores acreditam que processos assim afetam negativamente sua atividade profissional, segundo o estudo "2022 State of Digital Maturity: Advancing Workflow Automation, Formstack/Mantis Research".
Ainda segundo a mesma fonte, sem digitalização e automação, os funcionários experimentam níveis mais altos de frustração, estresse e insatisfação. Isso reforça a importância da exploração de todo o potencial da IA, como na automação de testes de software, bem como o olhar crítico e incentivo à inovação, seguindo o exemplo de investimentos estratégicos na área.
