Levantamento de requisitos com IA: da demanda aos critérios de aceite

A demanda ainda não é um requisito

"Precisamos usar IA para acelerar a aprovação de pedidos." A frase indica uma intenção, mas deixa quase tudo em aberto. Quais pedidos? Quem aprova? O atraso está na análise, na falta de documentos ou na espera por alguém com alçada? Pedir ao modelo que transforme essa frase em requisitos pode produzir uma especificação convincente para um problema que ninguém confirmou.

Considere um exemplo inteiramente hipotético: uma distribuidora quer reduzir a demora na aprovação de descontos. O comercial reclama da espera; o financeiro teme descontos fora da política. Antes de escolher uma automação, o analista precisa entender o trabalho e as decisões envolvidas. O guia de pesquisa do GOV.UK recomenda investigar quem são os usuários, como realizam suas tarefas e quais dificuldades enfrentam.^[1]

Perguntas que mudam a solução

Na entrevista, peça um pedido recente que demorou e acompanhe seu percurso. Em que momento entrou na fila? Qual informação faltava? Alguém precisou consultar uma planilha? Quem poderia ter decidido antes? A descrição abstrata de um processo costuma esconder o que aparece quando se examina um caso concreto.

Depois, explore as diferenças: clientes novos seguem a mesma regra dos antigos? Existe limite por produto, margem ou valor total? A aprovação vence? Quem assume quando o gerente está ausente? Pergunte também o que não pode acontecer, como aprovar um desconto com base em uma tabela desatualizada. As respostas ajudam a delimitar o escopo e expõem conflitos que uma reunião de apresentação pode deixar passar.

A IA pode organizar as anotações em perguntas respondidas, pendências e contradições. Peça que preserve a origem de cada resposta e não complete lacunas. Uma instrução útil é: "Separe fatos relatados, hipóteses e decisões; para cada lacuna, proponha uma pergunta e indique quem deve respondê-la". Uma sugestão do modelo deve continuar identificada como sugestão até alguém investigá-la. O GOV.UK orienta tratar opiniões sem base nos usuários como hipóteses a comprovar por pesquisa.^[1]

Registre regras e exceções antes de polir o texto

No exemplo hipotético, suponha que a regra acordada seja: pedidos com desconto de até 5%, inclusive, podem seguir sem aprovação gerencial quando a margem mínima estiver preservada. Descontos superiores a esse limite exigem decisão do gerente. A margem mínima vem de uma tabela vigente por produto; não é um número que o modelo deve estimar.

Agora aparecem as exceções. Se a tabela estiver indisponível, o pedido fica pendente, sem aprovação automática. Se houver produtos com políticas diferentes, a verificação ocorre por item. Se alguém alterar preço ou quantidade após a aprovação, o sistema precisa reavaliar o pedido. Essas decisões são propostas didáticas, não recomendações universais: cada organização deve confirmar sua própria política.

Para cada regra, registre um identificador, a fonte, o responsável pela decisão e a versão aprovada. Inclua exemplos permitidos e proibidos. A IA pode comparar versões e apontar que uma exceção contradiz a regra principal. A resolução do conflito cabe aos responsáveis pelo processo, com consulta às áreas afetadas. Uma redação mais clara não transforma uma divergência em consenso.

Transforme a regra em aceite verificável

Uma história pode registrar: "Como vendedor, quero saber se meu pedido depende de aprovação para informar ao cliente o próximo passo". Ela explica a necessidade, mas ainda não permite testar o comportamento completo. O guia do GOV.UK define critérios de aceite como resultados usados para confirmar que o serviço cumpriu seu papel e atendeu à necessidade do usuário.^[2]

Um primeiro critério: dado um pedido com desconto de exatamente 5%, tabela vigente disponível e margem mínima atendida em todos os itens, quando o vendedor solicitar o envio, o sistema deve liberar o pedido sem aprovação gerencial e registrar a regra aplicada. O caso do limite exato evita que desenvolvimento e negócio interpretem "até" de maneiras diferentes.

Outro critério: dado um desconto superior a 5%, quando o vendedor solicitar o envio, o sistema deve manter o pedido aguardando aprovação gerencial e impedir seu envio como aprovado. Para a indisponibilidade da tabela, o resultado esperado deve ser a pendência acompanhada do motivo visível ao vendedor. Defina também quem poderá resolver essa pendência.

Peça à IA casos de fronteira, dados ausentes e tentativas de contornar a regra. Revise a lista com negócio e testes. Troque expressões vagas, como "resposta rápida" ou "interface intuitiva", por condições observáveis. Se existir uma meta de tempo, documente o limite, o ambiente, a carga e como a medição será feita. Não aceite um número sugerido apenas porque parece razoável.

Valide o conteúdo, não apenas o documento

Na revisão, percorra os cenários com quem solicita, executa e responde pelo processo. O comercial confirma o fluxo; o financeiro valida a política; a equipe técnica avalia dependências; testes verifica se consegue reproduzir os resultados. Registre discordâncias e decisões pendentes em vez de ocultá-las em uma versão aparentemente final.

Use somente materiais autorizados na ferramenta de IA e remova informações sensíveis desnecessárias. Defina acesso, retenção e revisão humana antes de enviar entrevistas ou documentos. O AI RMF do NIST propõe incorporar considerações de confiabilidade ao desenho, desenvolvimento, uso e avaliação de sistemas de IA; não é uma certificação automática da ferramenta escolhida.^[3]

Mantenha o vínculo até a entrega

Relacione cada requisito à demanda, à regra aprovada e aos testes correspondentes. Quando a política mudar, essa relação ajuda a identificar o que precisa de revisão. O GOV.UK recomenda manter a rastreabilidade entre histórias e necessidades para acompanhar o atendimento dessas necessidades.^[1] Guarde também quem aprovou a alteração e quais cenários foram reexecutados.

Antes de encaminhar o trabalho ao desenvolvimento, confira se ainda há decisões abertas tratadas como fatos. A IA pode preparar essa conferência e organizar o material, mas os responsáveis precisam validar os requisitos. Para conhecer a proposta de Business Analysis da Danhausch, acesse a página do programa pelo botão abaixo.