Chatbot como ferramenta de apoio à engenharia de requisitos

Abstract

A Engenharia de Requisitos é uma etapa crítica no desenvolvimento de sistemas de soft ware, responsável por identificar as necessidades dos usuários e partes interessadas e transformá-las em requisitos de soluções de tecnologia. No entanto, a elicitação de re quisitos permanece um desafio, especialmente em cenários marcados por comunicação informal, baixa disponibilidade dos stakeholders e falta de clareza na definição de funci onalidades esperadas. Com o avanço dos modelos de linguagem de larga escala (LLMs) e dos chatbots inteligentes surge uma oportunidade de explorar soluções baseadas em inteligência artificial para apoiar a coleta inicial de requisitos, promovendo maior padro nização, clareza e eficiência no processo. Este estudo se insere no contexto de aplicação de LLMs para apoiar a Engenharia de Requisitos, com ênfase na etapa de elicitação e descoberta de requisitos funcionais. Dessa forma o objetivo deste trabalho é investigar como chatbots baseados em modelos de linguagem natural podem apoiar a área de engenharia de requisitos, por meio da ge ração automatizada de histórias de usuário, entendimento e organização das informações fornecidas pelos stakeholders. A pesquisa adota uma abordagem mista, tanto qualitativa quanto quantitativa, estruturada em duas fases. Na primeira, a realização do desenvolvi mento de um protótipo funcional de chatbot com interface web, integrando um modelo de linguagem para conduzir perguntas guiadas, interpretar respostas e estruturar os re quisitos no formato de histórias de usuário. O fluxo de conversa é elaborado com base em técnicas de elicitação, como entrevistas simuladas, questionários e entre outros. Na segunda fase, foi conduzida uma etapa de validação do sistema com os usuários sendo engenheiros de requisitos atuando em um projeto real para a validação do sistema quanto à clareza, relevância e utilidade. s resultados obtidos confirmaram a viabilidade do uso de chatbots baseados em LLMs como ferramentas auxiliares na elicitação de requisitos funcionais. Observou-se que a so lução foi capaz de gerar histórias de usuário claras e relevantes, alcançando uma média de 85% de completude segundo os critérios INVEST e demonstrando eficácia na redução de ambiguidades. A eficiência do processo também foi destacada, sendo avaliada como mais ágil do que métodos tradicionais pela maioria dos participantes. Além de melhorar a padronização da documentação, o sistema apresentou forte potencial pedagógico, espe cialmente para engenheiros iniciantes, ao orientar o raciocínio e reforçar a estruturação adequada das histórias de usuário. De modo geral, o protótipo mostrou desempenho con sistente nos quatro eixos avaliados facilidade de uso, utilidade, aprendizado e eficiência evidenciando seu potencial como ferramenta de apoio no processo de elicitação.