Debate: Experiencia y Productividad de un Tester

Sumario

Debate iniciado en el grupo de discusión TESTING & QA, comunidad de testers dentro de la red LinkedIn, para discutir si hay relación entre la experiencia de un tester y su productividad. Título del Debate: Es más productivo un Tester cuanto más años de experiencia tenga?

Tester, Productividad, Experiencia

El siguiente debate se ha publicado en el grupo de discusión LinkedIn, TESTING & QA, con el objeto de discutir si existe relación entre los años de experiencia que puede llegar a tener un tester y su productividad.

  • Existe relación entre cantidad de años y calidad de productos elaborados y forma de probar?
  • Cuánto influye el conocimiento no técnico de un Tester en la productividad del testing?
  • Buenos Testers pueden llegar a ser Grandes Testers, y malos Testers siempre serán malos Testers?
  • Hay que deshacerse de los miembros improductivos ya que no tienen arreglo?
  • Hay que tomar jóvenes testers porque son ‘más baratos’ y ‘maleables’?

Experiencia no se requiere!
Cuántas veces hemos visto en anuncios de ofertas laborales esta frase, cierto?
Entonces, es importante o nó contar con experiencia para ser Tester?
Se puede pretender que en poco tiempo el tester que ingresó haga buen testing?

Están confeccionando en su empresa por tipo de Tester, a modo de tener una base de conocimientos y sacar estadísticas, reportes de:
– tiempo insumido por análisis de requerimiento
– tiempo insumido por elaboración de orden de magnitud
– tiempo insumido por elaboración de estimación
– tiempo insumido por elaboración de plan de pruebas
– tiempo insumido por preparación de ambiente de pruebas
– tiempo insumido por diseño de casos de prueba
– tiempo insumido por ejecución de pruebas manuales
– tiempo insumido por ejecución de pruebas automatizadas

Estos son algunos de los items más generales a ser considerados…

Hay un estudio similar pero que aplica a desarrolladores (variaciones en la productividad programación individual), hecho a finales de 1960 por Sackman, Erikson, y Grant (1968). Este estudio se ha repetido al menos 8 veces desde aquella fecha y los resultados no han cambiado (base=programadores profesionales con una media de 7 años de experiencia):

  • la relación entre el tiempo inicial de codificación era aproximadamente 20 a 1
  • la relación de tiempos de depuración más de 25 a 1
  • programa de velocidad de ejecución aproximadamente 10 a 1
  • programa de tamaño de 5 a 1

No encontraron ninguna relación entre el número de un programador de años de experiencia y la calidad del código o la productividad.

Hubo fallas en el estudio, sin embargo, incluso teniendo en cuenta los defectos, sus datos todavía muestran más de un orden de magnitud de diferencia entre los mejores programadores y los peores, y esa diferencia no se relaciona con la experiencia.

Por otra parte, la tecnología es más sofisticada hoy en día y se podría pensar que sabemos mucho más sobre el desarrollo y prueba de software ya que después de todo hoy:
– tenemos mejores lenguajes de programación
– contamos con la tecnología más sofisticada
– tenemos una mejor investigación sobre patrones de software eficaces
– contamos con mejores metodologías de trabajo
– contamos con mas herramientas para la gestión del trabajo

Resulta que si bien todas estas cosas son ciertas, todavía existe una orden de magnitud por la diferencia entre el técnico y los años de experiencia.

Por lo tanto, hay otro factor que interviene en afectar estas variables, probablemente pueda llegar a ser la capacidad de planificar y tomar buenas decisiones.

Se podría aumentar la productividad del tester si se mejora en planificación y estimación del testing?

Algunos comentarios de miembros del grupo:

Eduardo Cervantes • Depende como se formo la persona. No necesariamente muchos años en el campo significa “experimentado”.

Javier Alejandro Santillán • Serían éstas métricas que mencionas, las que definirían la productividad de un tester?
tiempo insumido por análisis de requerimiento
tiempo insumido por elaboración de orden de magnitud
tiempo insumido por elaboración de estimación
tiempo insumido por elaboración de plan de pruebas
tiempo insumido por preparación de ambiente de pruebas
tiempo insumido por diseño de casos de prueba
tiempo insumido por ejecución de pruebas manuales
tiempo insumido por ejecución de pruebas automatizadas
Están seguros de querer colectar éste tipo de información y que ello sería útil de alguna manera?

Quieres participar del debate? Te invitamos a unirte al grupo en LinkedIn TESTING & QA

Podrás no solo participar de debates, compartir información con colegas y estar al tanto de las novedades de nuestra actividad.

Te esperamos.

 

Gus Terrera

Apasionado por el agile testing y la ia.

Deja una respuesta