Tem uma situação que se repete em muitos times de QA: os dashboards estão cheios de números, os relatórios saem toda semana, e mesmo assim ninguém consegue responder com clareza se os testes estão funcionando bem. Os dados existem, o problema é que ninguém sabe muito bem o que fazer com eles. Métricas de QA

Tem um cenário que se repete em muitos times de QA: a suíte de testes cresceu ao longo do tempo, chegou a centenas (às vezes milhares) de casos, e de repente o pipeline começa a demorar horas para rodar. Falhas aparecem, mas quando você investiga, boa parte delas repete exatamente o mesmo problema em testes

Se você trabalha com desenvolvimento ou qualidade de software, já deve ter percebido que a conversa sobre IA nos últimos dois anos mudou de tom. Saímos do “isso vai transformar tudo” para o “ok, mas como funciona na prática?”.  2026 é o ano em que as equipes que apostaram cedo em ferramentas de IA para

Toda equipe de desenvolvimento testa software. A questão é se ela faz isso de forma estratégica, sabendo exatamente qual tipo de teste aplicar em cada momento. Existem dezenas de tipos de teste, e escolher o errado no momento errado tem custo, seja tempo de desenvolvimento perdido, retrabalho caro ou, no pior cenário, falhas em produção

Se você trabalha com automação de testes, quase certamente já cruzou com o Selenium. Lançado em 2004, ele foi por anos a referência quase unânime do setor: open source, suporte a múltiplos navegadores e linguagens, comunidade enorme. Poucas ferramentas deixaram uma marca tão profunda no cotidiano de QAs. Só que o mercado não parou. E,