Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) estão em toda parte, alimentando buscas, suporte e chat. Diferente de softwares tradicionais, não é possível realizar testes unitários em sistemas que falam, adivinham respostas e mudam com o tempo.

A mudança de código determinístico para IA probabilística criou uma crise fundamental em garantia de qualidade (QA). Testes tradicionais assumem entradas e saídas previsíveis, mas LLMs operam em um mundo de aproximações e interpretações. O maior desafio é o resultado não determinístico, onde um único prompt pode gerar respostas diferentes. Isso torna os frameworks de teste convencionais obsoletos.

Este não é apenas um inconveniente técnico; é uma mudança de paradigma que exige novas abordagens e ferramentas. Sistemas de IA com falhas não apenas travam, mas enganam usuários e amplificam preconceitos. A maioria dos times de desenvolvimento ainda tenta aplicar práticas antigas de teste em tecnologias novas.

Por que o QA tradicional falha

Os problemas vão além de saídas imprevisíveis. O QA tradicional assume um ambiente estável, onde entradas mapeiam saídas específicas. LLMs quebram essas suposições:

Sem saída fixa

Em testes convencionais, você escreve: assert.equal(add(2,2), 4). Com LLMs, pedir um resumo de um artigo pode resultar em diferentes respostas válidas. A natureza não determinística complica a criação de casos de teste fixos.

Ordem do prompt e estado oculto importam

LLMs mantêm histórico de conversação e contexto que funções tradicionais não conseguem. A mesma pergunta feita em momentos diferentes da conversa pode gerar respostas distintas. Janelas de contexto criam dependências invisíveis.

Desvio de prompt e inconsistência são sintomas, não bugs

Comportamentos como alucinações são inerentes aos LLMs. O processo de QA deve gerenciar essas tendências ao invés de eliminá-las.

Mudanças no modelo podem quebrar seu app

Provedores de modelo atualizam seus sistemas regularmente. A API pode permanecer igual, mas o modelo subjacente muda, quebrando prompts ajustados.

Experiência da minha equipe testando LLMs

Trabalhamos em um quiosque que fornece informações gerais e comerciais. O sistema parecia humano, mas às vezes fornecia informações sobre produtos inexistentes. Apesar da usabilidade impressionante, percebemos que mais trabalho era necessário para guiar a criatividade do sistema. Informações erradas são vistas como ‘oficiais’.

Como enfrentamos esses desafios de QA

Experimentamos várias estratégias de avaliação. Usamos conjuntos de teste dourados e testes A/B, mas vimos limitações. Aprendemos que avaliar sistemas LLM requer rigor quantitativo e julgamento qualitativo.

Onde o ecossistema de ferramentas é útil

O valor real das ferramentas LLM está em ajudar equipes a encontrar o ajuste certo dentro de suas pilhas de desenvolvimento. Aqui estão algumas ferramentas:

Categoria	Exemplos de Ferramentas	Propósito
Engenharia de Prompt & Controle	OpenPrompt, LMQL	Ajustar estrutura do prompt e restrições de saída.
Quadros de Segurança & Segurança	Guardrails AI	Enforce regras em entradas e saídas para segurança.
Rastreamento & Observabilidade	Helicone, PromptLayer	Monitorar cada chamada de API LLM para desempenho e comportamento.

LLMs podem simular casos extremos?

Uma área emergente no QA de LLMs é usar LLMs para testar outros LLMs. Técnicas como prompting few-shot podem simular cenários raros ou ambíguos.

O futuro do QA focado em desenvolvimento

Propondo um pipeline que usa LLMs para suportar QA humano. Primeiro, um filtro heurístico, seguido por um “juiz LLM” e revisão humana. Avaliar sistemas dirigidos por LLM requer mistura de rigor quantitativo e julgamento qualitativo.

Conclusão

O futuro do QA em LLM não é apenas sobre detectar falhas, mas elevar o padrão de comportamento da IA. Isso começa tratando prompts como código: versionando, revisando e testando-os. Ao mover LLMs para sistemas críticos, essa mentalidade será uma parte essencial do fluxo de trabalho de desenvolvimento.