Investigação da utilização do ChatGPT-4o no processo de elicitação, descoberta e declaração de requisitos : um estudo de caso

Abstract

A Engenharia de Requisitos (ER) é um processo essencial para o desenvolvimento de software, garantindo que as necessidades dos stakeholders sejam corretamente identificadas e formalizadas. Com o avanço das ferramentas baseadas em modelos de linguagem, surgem oportunidades para aprimorar esse processo. Este trabalho investiga a utilização do ChatGPT versão 4o na elicitação, descoberta e declaração de requisitos no setor de Secretaria de Finanças, Orçamento e Contabilidade do Senado Federal (ESAFIN). A metodologia adotada envolve um estudo de caso, onde o ChatGPT-4o foi configurado e utilizado para gerar requisitos e histórias de usuários a partir de prompts específicos. Os requisitos e histórias de usuários produzidos foram comparados com aqueles gerados manualmente por um especialista humano, a comparação dos requisitos envolveu um processo de verificação dos requisitos feito por um especialista em requisitos. Duas listas de requisitos geradas tanto por humano quanto feitas com ChatGPT-4o foram enviadas para o especialista sem identificação junto a um questionário, onde foi solicitado que o especialista pontuasse cada uma das listas de acordo com os qualidades definidas pela norma ISO/IEC/IEEE 29148. Para as listas de histórias de usuário também foi enviado para esse especialista um questionário contendo as duas listas, também foi conduzido um processo de verificação das histórias de usuário, mas que utilizou os critérios do acrônimo INVEST. Além disso, a validação final foi conduzida pelo chefe de serviço da ESAFIN, garantindo que os requisitos atendessem às necessidades reais do setor. Os resultados mostram que o ChatGPT-4o tem potencial para otimizar a elicitação de requisitos, gerando documentos estruturados e coerentes. No entanto, desafios como ambiguidade e necessidade de refinamento por especialistas ainda persistem. A comparação entre os métodos evidencia os benefícios e limitações da ferramenta, oferecendo diretrizes para sua integração futura no processo de ER.