Mesmo após semanas (ou meses) de testes intensivos, revisões de código e homologações criteriosas, sistemas ainda podem falhar. Mas por quê? A resposta passa por três grandes fatores: complexidade, contexto e comportamento humano.
1. Sistemas são complexos por natureza
A complexidade de um sistema moderno não está apenas nas suas funcionalidades, mas nas interações entre os seus módulos, integrações com APIs de terceiros, dependências de bibliotecas externas, variáveis de ambiente e, claro, no próprio comportamento dos usuários. Quanto mais pontos de contato, maior a chance de uma falha emergir de forma inesperada.
2. Testes não cobrem tudo
Por mais robusto que seja o plano de testes, é inviável cobrir 100% das possibilidades de uso, especialmente quando o sistema é dinâmico e permite muitas combinações de ações. Existem cenários que só ocorrem em produção, em condições específicas — como picos de carga, dados atípicos ou uso simultâneo por usuários com perfis diversos.
3. Ambiente de produção ≠ ambiente de testes
Desempenho, segurança, concorrência de acessos, variações de rede, dados reais… tudo isso muda no ambiente de produção. Testes em ambiente controlado podem não revelar falhas que surgem apenas sob estresse real, com dados não previstos e em volumes que não foram simulados.
4. A falha pode estar na infraestrutura
Um sistema pode estar impecável do ponto de vista lógico, mas falhar por conta de servidores instáveis, quedas de conexão, problemas de DNS, latência de rede ou interrupções em serviços de terceiros. A arquitetura técnica precisa ser resiliente e monitorada.
5. Erros humanos ainda acontecem
Implantação de código errado, arquivos substituídos manualmente, acesso indevido ao banco de dados… muitos problemas ainda ocorrem por falhas operacionais. A automação e os processos de CI/CD ajudam, mas nenhuma equipe está totalmente imune a equívocos.
6. A percepção do usuário importa
Às vezes, o sistema “funciona conforme o previsto”, mas a experiência do usuário aponta o contrário. Interfaces confusas, mensagens de erro mal elaboradas e fluxos pouco intuitivos geram a sensação de erro — mesmo que tecnicamente tudo esteja operando como desenhado.