Definindo um processo de gestão de requisitos para um desenvolvimento assistido por IA.

Durante o desenvolvimento de uma plataforma web para alocação de operadores industriais, identifiquei a oportunidade de aprimorar a gestão de requisitos com o apoio da inteligência artificial.

O projeto tinha alta complexidade, prazo reduzido e uma equipe multidisciplinar recém-formada, com profissionais de duas empresas. A falta de processos consolidados e a documentação descentralizada dificultavam o alinhamento, a colaboração e a rastreabilidade das decisões.

Os requisitos e as regras de negócio estavam distribuídos em diversos documentos. As informações eram insuficientes, difíceis de localizar e dependiam do conhecimento de uma única pessoa.

Diferentes funcionalidades compartilhavam regras e restrições: uma alteração em uma área podia impactar outras e sentíamos dificuldade de mapear isso.

Mudanças pedidas pelo cliente geravam novos registros, dificultando identificar a informação mais recente. A falta de uma estrutura colaborativa limitava a participação da equipe na definição e revisão dos requisitos.

Acompanhar a complexidade sem atrasar

Estabelecer um processo de gestão de requisitos à altura da complexidade do produto, sem comprometer o prazo de desenvolvimento.

Um conhecimento compartilhado

Centralizar o conhecimento e facilitar a colaboração entre profissionais de empresas diferentes, com informações compreensíveis, consistentes e acessíveis a todos.

Documentar para pessoas e para IA

Estruturar a documentação para ser usada não só por pessoas, mas também pelos agentes de IA empregados no desenvolvimento.

Definir uma arquitetura para a documentação

A organização em níveis permite consultar apenas o contexto pertinente a cada necessidade e diminuir alucinações da IA.

Um padrão, escrito como casos de teste

Arquivos Markdown com estrutura única para os requisitos. As regras seguem o formato de casos de teste, facilitando sua compreensão, implementação e validação. Um glossário padroniza nomenclaturas e definições.

Manutenção assistida por IA e controle de versões

A equipe descreve regras ou alterações em linguagem natural. A IA estrutura os textos conforme os padrões definidos, revisa informações e aponta possíveis impactos em outros módulos. Pelo Git, centralizei os arquivos, permitindo controlar versões, consultar o histórico e estabelecer um fluxo de aprovação para alterações.

Gestão colaborativa e rastreável

A documentação padronizada e o controle de versões no GitLab facilitaram a contribuição da equipe, o acompanhamento de alterações e a aprovação dos requisitos.

Contexto compartilhado com IA

A documentação centralizada forneceu aos agentes de IA da equipe uma fonte confiável de consulta sobre requisitos, regras de negócio e Design System.

Desenvolvimento mais ágil e assertivo

O acesso a esse contexto reduziu retrabalhos e orientou a implementação conforme as especificações do produto, tornando o desenvolvimento mais rápido e consistente.