São Paulo, 16 de março de 2026 – A Continental desenvolve tecnologias e serviços pioneiros para a mobilidade sustentável, conectando pessoas e seus bens. Fundada em 1871, a empresa de tecnologia também desenvolve sistemas inteligentes de assistência ao motorista, como um cockpit conectado e soluções inovadoras de integração de software. Ter um processo de desenvolvimento estruturado e eficiente é um fator essencial nesse contexto.

Seja na definição da largura do cockpit de um veículo, ou até mesmo nas medidas do display, todas as etapas produzem um documento para a área de engenharia de requisitos. Fabricantes automotivos utilizam esses documentos para registrar os requisitos específicos de um novo display, divididos em funcionais e não funcionais. Esses documentos podem ter centenas de páginas — e conter até 30 mil requisitos individuais.

No passado, os engenheiros de requisitos da Continental analisavam esses documentos manualmente. O primeiro passo era revisar as informações para obter uma visão geral inicial. Na análise detalhada, os engenheiros avaliavam cada requisito, categorizando-o como funcional ou não funcional, seja para o sistema ou para seus componentes, além de avaliar sua relevância para aspectos como segurança ou proteção. Eles também verificavam a consistência dos requisitos para garantir que não houvesse requisitos contraditórios ou duplicados. Componentes que não eram relevantes para a equipe de desenvolvimento da Continental eram marcados como tal, em consulta com o respectivo fabricante do veículo.

Por fim, os engenheiros de requisitos elaboravam um relatório estruturado, agregando os documentos analisados e agrupados. Preparar esse tipo de relatório era, acima de tudo, demorado. “Estimamos que cada requisito individual leva 140 minutos desde a análise até a implementação, ou cerca de 10 minutos se for um requisito que não é relevante para nossa equipe de desenvolvimento. No total, isso representa mais de 30 mil horas por projeto”, calcula Michael Sicker, director R&D transformation da Continental. Isso, representa um investimento de tempo significativo, mas crucial para o progresso e o sucesso de qualquer projeto. A fase de desenvolvimento não pode começar até que os requisitos técnicos sejam corretamente compreendidos e acordados com os especialistas envolvidos.

A Continental reconheceu a necessidade urgente de reduzir o esforço manual envolvido na análise de requisitos, a fim de aumentar a qualidade dos resultados e, ao mesmo tempo, utilizar os recursos de desenvolvimento de forma mais eficiente. “Nossos desenvolvedores têm muitas ideias visionárias, e a IA generativa nos oferece uma oportunidade ideal para transformá-las em realidade”, afirma Sicker. Em conjunto com a Microsoft e a NTT DATA, a Continental desenvolveu uma solução baseada em Microsoft Azure AI services e nos avanços mais recentes em IA generativa. Essa tecnologia possibilita não apenas analisar requisitos automaticamente, mas também compreendê-los em contexto, minimizar erros e acelerar processos de ponta a ponta no ciclo de desenvolvimento.

“Microsoft e NTT DATA foram mais do que simples parceiros tecnológicos para nós — eles compartilharam nossa visão e nos ajudaram a levar essa solução ao próximo nível”, diz Sicker. “O resultado é uma aplicação inovadora de IA generativa que demonstra como inovações baseadas em IA podem transformar a indústria automotiva.”

A solução: engenharia de requisitos baseada em IA

Atualmente, o processo começa com a revisão automatizada de todo o documento pela solução baseada em IA da engenharia de requisitos. A ferramenta analisa o documento e identifica seções e palavras-chave relevantes em um curto espaço de tempo. Para isso, o setor automotivo da Continental utiliza engenharia de prompt, que consiste em fornecer à IA perguntas ou instruções formuladas com precisão, com o objetivo de obter os dados desejados.

Essa solução oferece aos colaboradores uma visão rápida do conteúdo e da estrutura do documento de requisitos, sem a necessidade de análise manual. “Estamos falando do potencial da engenharia de requisitos baseada em IA para reduzir significativamente o tempo”, afirma Sicker. Além da revisão automática e da categorização de cada componente, a tecnologia compara os requisitos com um catálogo de funcionalidades genéricas da Continental. A divisão de experiência do usuário do setor automotivo da Continental desenvolveu dezenas dessas funções, que podem ser utilizadas em diversos projetos com personalização mínima.

Após as fases de arquitetura e design, o produto passa por várias etapas de testes, seja no módulo, integração, sistema e, por fim, aceitação. “Ao reduzir drasticamente o esforço necessário para a análise de requisitos, podemos avançar para o desenvolvimento do produto e para a construção do protótipo em um estágio mais inicial. Isso nos permite identificar e resolver problemas críticos muito antes da conclusão do projeto — uma verdadeira evolução na qualidade, eficiência e lançamentos de produtos bem-sucedidos”, afirma Sicker.

“Basear a solução em tecnologias de ponta do Azure AI foi fundamental para o sucesso da prova de conceito em apenas três meses”, comenta Jens Krüger, head of global automotive engineering da NTT DATA. A Continental planeja escalar a solução dentro da empresa e utilizá-la em outros projetos e em diversos departamentos, para aumentar ainda mais a eficiência e a qualidade de seus processos de desenvolvimento. A empresa trabalha continuamente para aprimorar e adaptar seus modelos de AI, a fim de atender a requisitos e desafios em constante evolução.