O QUE FOI APRESENTADO
Finalidade da operação
O projeto AI4QA, promovido pela INNOWAVE, visa desenvolver uma solução avançada baseada em inteligência artificial generativa para revolucionar os processos de garantia de qualidade na engenharia de software. Para garantir o sucesso e a eficácia desta solução inovadora, foram definidos objetivos estratégicos (OE) claros, acompanhados de metas quantificadas (MQ) específicas: OE1: Inovação na Framework - Desenvolver uma framework de QA inovadora, impulsionada por IA Generativa, capaz de processar e analisar dados de testes de software de forma inteligente. - MQ1: Reduzir em 30% os erros de software não detetados nos ciclos de teste, com resultados esperados num espaço de 12 meses após a implementação da solução. OE2: Tomada de Decisão Aprimorada - Utilizar algoritmos de IA para otimizar a…
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O projeto AI4QA, promovido pela INNOWAVE, visa desenvolver uma solução avançada baseada em inteligência artificial generativa para revolucionar os processos de garantia de qualidade na engenharia de software. Para garantir o sucesso e a eficácia desta solução inovadora, foram definidos objetivos estratégicos (OE) claros, acompanhados de metas quantificadas (MQ) específicas: OE1: Inovação na Framework - Desenvolver uma framework de QA inovadora, impulsionada por IA Generativa, capaz de processar e analisar dados de testes de software de forma inteligente. - MQ1: Reduzir em 30% os erros de software não detetados nos ciclos de teste, com resultados esperados num espaço de 12 meses após a implementação da solução. OE2: Tomada de Decisão Aprimorada - Utilizar algoritmos de IA para otimizar a tomada de decisão em QA, melhorando a alocação de recursos e a priorização de testes. - MQ2: Aumentar em 25% a eficiência na alocação de recursos para testes críticos, resultando em uma redução de 20% no tempo de lançamento no mercado do software testado, com resultados esperados num espaço de 18 meses após a implementação da solução. OE3: Escalabilidade e Eficiência - Assegurar a escalabilidade e adaptabilidade da framework para suportar diferentes ambientes de teste e metodologias de desenvolvimento de software em evolução. - MQ3: Reduzir em 15% os ciclos de testes necessários para validar novas funcionalidades ou correções de bugs, com resultados esperados num espaço de 24 meses após a implementação da solução. OE4: Melhoria da Qualidade - Elevar a qualidade do software, identificando e resolvendo proactivamente problemas potenciais. - MQ4: Diminuir em 40% a carga de esforço associada aos processos de QA, através da automação e otimização inteligente, com resultados esperados num espaço de 24 meses após a implementação da solução. OE5: Penetração e Diferenciação no Mercado - Estabelecer a INNOWAVE como líder de mercado, introduzindo uma framework de QA pioneira. - MQ5: Alcançar uma quota de 10% no setor de ferramentas de QA baseadas em IA em Portugal, e internacionalizar para quatro mercados (Alemanha, Bélgica, Estados Unidos e Reino Unido) no espaço de 36 meses anos após o lançamento do produto. A associação de metas quantificadas aos objetivos estratégicos do projeto AI4QA fornece um caminho claro para a medição do sucesso e do impacto esperado da solução inovadora proposta. Ao atingir essas metas, a INNOWAVE não só melhorará significativamente os processos de QA na engenharia de software, como também redefinirá os padrões da indústria, beneficiando de uma vantagem competitiva sustentável em relação a empresas concorrentes nos mesmos segmentos de mercado.
PROGRAMA E OBJETIVOS
Como a operação está enquadrada
- Programa
- Programa Regional de Lisboa
- Fundo
- Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional
- Objetivo estratégico
- + Inteligente
- Objetivo específico
- Reforçar a investigação, inovação e adoção de tecnologias avançadas.
- Área temática
- Investigação, Desenvolvimento e Inovação
- Atividade económica
- Atividades de consultoria em informática
- Modalidade
- Subvenção
- Taxa de cofinanciamento
- 40%
ONDE
Distribuição territorial publicada
Localização observada no ficheiro de 30 de junho de 2026.
QUANDO
Calendário publicado
- Início previsto
- 1 de janeiro de 2024
- Início efetivo
- 23 de julho de 2025
- Conclusão prevista
- 30 de junho de 2026
- Conclusão efetiva
- Não indicada