Todo QA, em algum momento da carreira, é jogado em um domínio totalmente novo e descobre que automação, ferramenta e técnica de teste resolvem só metade do problema. A outra metade é entender, de verdade, as regras de negócio que o software precisa respeitar. Nesta palestra, conto como passei do mercado financeiro para a área da saúde e precisei reaprender a testar quase do zero. Vocabulário diferente, regulações diferentes, riscos diferentes, usuários diferentes. E como, nesse processo, fui construindo um método prático que funciona em qualquer indústria. Você vai sair com um roteiro claro de onde procurar as regras de negócio que estão escritas e também as que ninguém documentou, com quem

Até ontem o QA vivia o desafio de implantar o shift left, antecipando testes e validações para as fases iniciais do desenvolvimento. Mas a evolução chegou e com ela surgiu o "Shift Everywhere", onde a qualidade deixa de ser uma atividade concentrada em uma única etapa ou equipe e passa a ser uma responsabilidade compartilhada entre produto, desenvolvimento, operações e engenharia de qualidade. Mas com tanta modernidade como tem sido a rotina de quem deixou apenas de testar para assumir um papel mais estratégico e como implementar as melhores práticas do shift Everywhere no dia a dia de forma mais eficiente e produtiva.

Em um cenário de arquiteturas distribuídas, alta escala e entregas aceleradas, qualidade não pode mais depender apenas de testes automatizados tradicionais. Nesta palestra, vamos explorar como IA, observabilidade e estratégias modernas de automação backend estão redefinindo o papel do QA. Da telemetria ao Shift Right, veremos como transformar dados reais do sistema em decisões mais inteligentes, reduzir falhas críticas e construir entregas mais confiáveis, sustentáveis e orientadas a impacto.

Ao tratar o tema qualidade em aplicações de IA Generativa, nos deparamos com uma pergunta que a maioria dos livros de qualidade não respondem: como testar algo que pode ter respostas diferentes para a mesma pergunta — e ainda assim estar correto? Compartilho a jornada prática de construir uma estratégia de qualidade para IA Generativa em um projeto real: alucinação, consistência, completude, segurança e regressão de conhecimento — combinando automação, testes manuais e curadoria humana. Não apresento fórmula pronta, mas compartilho decisões difíceis, aprendizados reais e uma abordagem que qualquer time de QA pode adaptar para iniciar ou evoluir sua estratégia de qualidade para IA Generativa.

Desenvolver componentes reutilizáveis vai muito além de criar código bonito. O verdadeiro desafio reside em garantir que cada elemento do Design System seja resiliente, semanticamente correto e escalável. Nesta palestra, apresentaremos a evolução da maturidade da nossa esteira de qualidade, transformando um processo fragmentado em um fluxo rigoroso e à prova de falhas na Serasa. Vamos detalhar como estruturamos uma engenharia de QA robusta que combina testes manuais exploratórios, automação ponta a ponta e validações rigorosas de acessibilidade digital. Além disso, revelaremos como a Inteligência Artificial se tornou uma aliada estratégica no nosso dia a dia.

A profissão de QA nunca passou por tantas transformações. Enquanto automação, inteligência artificial e o conceito de que “qualidade é responsabilidade de todos” evoluem rapidamente, muitos profissionais se perguntam: qual é, afinal, o verdadeiro papel do QA? Neste painel, especialistas discutirão como a profissão pode recuperar seu protagonismo, sair da execução operacional e voltar a influenciar decisões de produto, arquitetura, risco e experiência do cliente. Mais do que falar sobre testes, a conversa será sobre o futuro da Engenharia de Qualidade.

Em ambientes modernos de alta complexidade, pequenas mudanças podem se propagar silenciosamente entre múltiplos sistemas. Como construir confiabilidade em sistemas criticos, quando arquitetura, processos e produto nascem ao mesmo tempo? QA deixou de ser uma disciplina focada em apenas testar software para se tornar engenharia de confiança que conecta negócio, arquitetura, risco e governança em sistemas cada vez mais autônomos.

A inteligência artificial está acelerando o desenvolvimento de software e mudando a forma como produtos digitais são refinados, construídos, testados, protegidos, operados e gerenciados. Mas será que as métricas de qualidade evoluíram junto? Nesta palestra, vamos questionar indicadores tradicionais, como bugs, cobertura, testes, commits e volume de entregas, e discutir como complementá-los com métricas mais estratégicas e acionáveis. A proposta é mostrar como medir risco, estabilidade, confiabilidade, valor para o negócio, experiência do usuário, produtividade saudável e governança da IA, transformando sinais em decisões melhores sobre a real saúde de um produto digital.