Redução da subjetividade na classificação de criticidade de versão de software com o apoio de sistema especialista

Abstract

Na execução de um  processo de gerenciamento de liberação de versão de software existe a necessidade por parte dos especialistas humanos executores do processo de classificar a criticidade de cada versão de software.  No entanto, a subjetividade desta classificação pode estar presente em função da experiência adquirida pelos especialistas ao longo dos anos. Com o objetivo de reduzir a subjetividade no processo, pode-se aplicar uma técnica de Inteligência Artificial denominada de Sistema Especialista (SE) para representar o conhecimento de especialistas humanos e utilizá-lo na resolução de problemas. Assim, o objetivo deste trabalho foi reduzir a subjetividade na classificação de criticidade de versão de software com o apoio de Sistema Especialista. Para tanto, elaborou-se um questionário com o objetivo de obter os pareceres de criticidade classificados em Alta, Média e Baixa de versão de software de cada especialista para auxiliar na elaboração das regras de produção do SE.  O SE gerou 17 regras de produção com grau de confiança de 100% aplicadas em uma base de dados de produção. Os resultados da classificação realizada pelo SE corresponderam à classificação realizada pelos especialistas na base de produção, ou seja, o SE conseguiu representar o conhecimento deles. Em seguida, aplicou-se outro questionário aos especialistas a fim de verificar a percepção sobre a satisfação em relação ao uso do SE com resultado obtido de 4,8, considerado satisfatório . Concluiu-se, então, que o SE apoiou na redução da subjetividade na classificação da criticidade de versão de software.