Zencoder acaba de lançar uma IA que pode substituir dias de trabalho de QA em apenas duas horas.

Zencoder, a startup de codificação em inteligência artificial fundada pelo empreendedor serial Andrew Filev, anunciou hoje o lançamento da versão beta pública do Zentester, um agente alimentado por IA projetado para automatizar o teste de software de ponta a ponta. Essa etapa crítica, mas muitas vezes lenta, pode atrasar lançamentos de produtos por dias ou semanas.

O novo ferramenta representa a mais recente tentativa da Zencoder de se distinguir em um mercado de assistentes de codificação em IA cada vez mais lotado, onde empresas estão correndo para automatizar não apenas a geração de código, mas todos os fluxos de trabalho de desenvolvimento de software. Diferente das ferramentas de codificação em IA existentes que se concentram principalmente na escrita de código, o Zentester visa a fase de verificação — garantindo que o software funcione como pretendido antes de chegar aos clientes.

“A verificação é o elo perdido para escalar o desenvolvimento movido por IA da experimentação à produção”, disse Filev em uma entrevista exclusiva ao VentureBeat. O CEO, que anteriormente fundou a empresa de gerenciamento de projetos Wrike e a vendeu para a Citrix por $2,25 bilhões em 2021, acrescentou: “O Zentester não apenas gera testes — ele dá aos desenvolvedores a confiança para lançar, validando que seu código gerado por IA ou escrito por humanos faz o que deveria fazer.”

O anúncio ocorre em um momento em que o mercado de codificação em IA passa por uma rápida consolidação. No mês passado, a Zencoder adquiriu a Machinet, outro assistente de codificação em IA com mais de 100.000 downloads. Ao mesmo tempo, a OpenAI fechou um acordo para adquirir a ferramenta de codificação Windsurf por aproximadamente $3 bilhões (o negócio foi concluído em maio). Essas movimentações destacam como as empresas estão apressadas para construir plataformas abrangentes de desenvolvimento em IA ao invés de soluções pontuais.

Por que os testes de software se tornaram o maior obstáculo no desenvolvimento movido por IA

Zentester aborda um desafio persistente no desenvolvimento de software: os longos ciclos de feedback entre desenvolvedores e equipes de garantias de qualidade. Em ambientes corporativos típicos, os desenvolvedores escrevem código e o enviam para as equipes de QA para teste, muitas vezes esperando vários dias por feedback. Nesse meio tempo, os desenvolvedores já avançaram para outros projetos, criando uma troca de contexto custosa quando problemas são descobertos.

“Em um processo de engenharia típico, após um desenvolvedor construir uma funcionalidade e enviá-la para QA, eles recebem feedback vários dias depois,” disse Filev ao VentureBeat. “Nesse ponto, já estão envolvidos em outra tarefa. Essa troca de contexto e vai-e-vem — especialmente dolorosa durante as fases de lançamento — pode transformar correções simples em problemas que demoram semanas.”

O cliente inicial Club Solutions Group relatou melhorias dramáticas, com o CEO Mike Cervino afirmando: “O que levava nossa equipe de QA alguns dias agora leva aos desenvolvedores 2 horas.”

O momento é particularmente relevante, pois as ferramentas de codificação em IA geram volumes cada vez maiores de código. Embora ferramentas como GitHub Copilot e Cursor tenham acelerado a geração de código, elas também criaram novos desafios de garantia de qualidade. Filev estima que se as ferramentas de IA aumentam a geração de código em 10x, os requisitos de teste também aumentarão em 10x — sobrecarregando os processos tradicionais de QA.

Como os agentes de IA do Zentester clicam em botões e preenchem formulários como testadores humanos

Diferente das estruturas de teste tradicionais que exigem que os desenvolvedores escrevam scripts complexos, Zentester opera com instruções em inglês simples. O agente de IA pode interagir com as aplicações como um usuário humano—clicando em botões, preenchendo formulários e navegando por fluxos de trabalho de software—enquanto valida tanto as interfaces de usuário frontend quanto a funcionalidade de backend.

O sistema se integra com estruturas de teste já existentes, incluindo Playwright e Selenium, em vez de substituí-las completamente. “Nós definitivamente não queremos que as pessoas abandonem ferramentas que fazem parte do nosso DNA,” disse Filev. “Sentimos que a IA deve aproveitar os processos e ferramentas que já existem na indústria.”

O Zentester oferece cinco capacidades principais: teste de qualidade liderado por desenvolvedores durante o desenvolvimento de funcionalidades, aceleração de QA para criação abrangente de suítes de teste, melhorias de qualidade para código gerado por IA, manutenção automática de testes e verificação autônoma em pipelines de integração contínua.

A ferramenta representa a mais recente adição à plataforma mais ampla de múltiplos agentes da Zencoder, que inclui agentes de codificação para gerar software e agentes de testes unitários para verificação básica. A tecnologia “Repo Grokking” analisa repositórios inteiros de código para fornecer contexto, enquanto um pipeline de correção de erros visa reduzir bugs gerados por IA.

O lançamento intensifica a competição no mercado de ferramentas de desenvolvimento em IA, onde jogadores estabelecidos como o GitHub Copilot da Microsoft e entradas mais novas como Cursor estão disputando a atenção dos desenvolvedores. A abordagem da Zencoder de construir agentes especializados para diferentes fases de desenvolvimento contrasta com concorrentes que se concentram principalmente na geração de código.

“Neste momento, existem três produtos de coordenação fortes no mercado que são de grau de produção: somos nós, Cursor e Windsurf,” disse Filev em uma entrevista recente. “Para empresas menores, está se tornando cada vez mais difícil competir.”

A empresa afirma ter desempenho superior em benchmarks da indústria, reportando taxas de sucesso de 63% em testes SWE-Bench Verified e aproximadamente 30% no novo SWE-Bench Multimodal benchmark — resultados que Filev afirma dobram as melhores performances anteriores.

Analistas da indústria observam que a automação de testes de ponta a ponta representa o próximo passo lógico para ferramentas de codificação em IA, mas a implementação bem-sucedida requer uma compreensão sofisticada da lógica das aplicações e dos fluxos de trabalho dos usuários.

O que os compradores empresariais precisam saber antes de adotar plataformas de teste em IA

A abordagem da Zencoder oferece tanto oportunidades quanto desafios para clientes empresariais avaliando ferramentas de teste em IA. As certificações SOC 2 Tipo II, ISO 27001 e ISO 42001 da empresa abordam preocupações de segurança e conformidade críticas para grandes organizações.

No entanto, Filev reconhece que a cautela das empresas é justificável. “Para as empresas, não recomendamos uma mudança completa nos ciclos de desenvolvimento de software ainda”, disse ele. “O que defendemos é uma abordagem aumentada por IA, onde agora eles podem ter uma rápida revisão de código por IA e testes de aceitação que reduzem a quantidade de trabalho que precisa ser feito pela próxima parte no pipeline.”

A estratégia de integração da empresa — trabalhando dentro de ambientes de desenvolvimento existentes, como Visual Studio Code e IDEs da JetBrains em vez de exigir mudanças de plataforma — pode atrair empresas com cadeias de ferramentas estabelecidas.

A corrida para automatizar o desenvolvimento de software da ideia à implantação

O lançamento do Zentester posiciona a Zencoder para competir por uma maior parte do fluxo de trabalho de desenvolvimento de software, à medida que ferramentas de IA se expandem além da simples geração de código. A visão da empresa se estende à automação total desde requisitos até implantação em produção, embora Filev reconheça limitações atuais.

“O próximo salto será de requisitos à produção — tudo isso,” disse Filev. “Agora, você consegue canalizar para que você possa ter requisitos em linguagem natural e então a IA pode ajudar a detalhá-los, construir a arquitetura, gerar código, revisar isso, verificar e enviá-lo para produção?”

A Zencoder oferece o Zentester através de três faixas de preços: uma versão básica gratuita, um plano de negócios de $19 por usuário por mês e uma opção empresarial de $39 por usuário por mês com suporte premium e recursos de conformidade.

Para uma indústria que ainda debate se a inteligência artificial substituirá programadores ou simplesmente os tornará mais produtivos, o Zentester sugere uma terceira possibilidade: IA que lida com o tedioso trabalho de verificação enquanto os desenvolvedores se concentram na inovação. A questão já não é mais se as máquinas podem escrever código—mas se podem ser confiáveis para testá-lo.