Entrando en tema
Las ponencias del Testing Day Bolivia nos muestran un panorama de profunda transformación en el campo de la calidad de software, impulsado por la adopción de metodologías ágiles y la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA). El rol del tester está evolucionando de manera acelerada, pasando de ser un ejecutor de pruebas en la fase final a un estratega de calidad integrado en todo el ciclo de vida del desarrollo. El nuevo paradigma exige que la calidad sea una responsabilidad compartida por todo el equipo, con un enfoque proactivo en la prevención de defectos en lugar de su simple detección.
La IA emerge como una herramienta catalizadora, no como un reemplazo, ofreciendo capacidades avanzadas para la automatización, la generación de casos de prueba, el análisis predictivo de riesgos y la gestión de proyectos mediante agentes inteligentes. Sin embargo, su implementación conlleva riesgos significativos, como la seguridad de datos sensibles, los sesgos algorítmicos y la falta de trazabilidad, que los testers deben aprender a gestionar.
Para navegar este entorno, el tester moderno debe cultivar un perfil en T, combinando una profunda experticia en QA con un conocimiento amplio en desarrollo, negocio y herramientas DevOps.
Habilidades blandas como la comunicación efectiva, el pensamiento crítico, la curiosidad y la capacidad de construir alianzas son ahora tan cruciales como las competencias técnicas.
Finalmente, la participación activa en comunidades, el aprendizaje continuo y la proactividad para visibilizar el propio trabajo son identificados como los motores fundamentales para el crecimiento profesional y la supervivencia en una industria en constante cambio.
La evolución del rol del tester: de ejecutor a estratega de calidad
Las discusiones subrayan un cambio fundamental en la percepción y función del tester, alejándose del modelo tradicional para adoptar un enfoque más estratégico e integrado.
Del modelo tradicional al enfoque ágil
Daniel Cafferata explicó que las metodologías ágiles surgieron como respuesta a las fallas inherentes del modelo en cascada. Este modelo, basado en procesos de fabricación industrial, presentaba problemas como:
- Poca o nula participación del cliente durante el desarrollo.
- Documentación excesiva y tiempos de entrega largos.
- Incapacidad para responder a cambios en el negocio.
- Detección tardía y costosa de errores.
Marcela Mellado complementó esta visión con una línea de tiempo que muestra la evolución desde las pruebas manuales en ciclos largos hacia la automatización, la integración continua (CI/CD) y, finalmente, la asistencia de la IA. El enfoque ágil, en contraste con el modelo cascada, propone que la labor del tester no es simplemente encontrar errores al final, sino ser parte de la prevención de defectos desde el inicio del proyecto.
El tester como «Guardián de la experiencia del usuario»
Soledad Garro enfatizó que el rol del tester va más allá de encontrar errores; se trata de ser «quien cuida la experiencia del usuario cuando nadie más lo está haciendo». Un buen tester protege la reputación del producto, evitando la frustración del cliente y la pérdida de confianza. Esta perspectiva se resume en su frase: «la calidad no se prueba al final, se construye desde el principio».
Calidad como responsabilidad compartida
Un tema recurrente es que la calidad ya no es dominio exclusivo del área de QA.
- Ana Serrano y Daniel Cafferata destacaron el enfoque de «equipo completo» (whole team), donde la calidad es una responsabilidad de todos los miembros, desde desarrolladores hasta el Product Owner.
- Claudia Badell reforzó este concepto al hablar de «construir con calidad desde el inicio» (build quality in), una idea que vivió en su experiencia en equipos multidisciplinarios.
Objetivo final: prevenir y transformar
El propósito del tester en un entorno ágil ha cambiado radicalmente. Ana Serrano planteó la pregunta central: «¿Vinimos a sobrevivir como testers en el entorno ágil o vinimos a transformar cómo se construye el software?». La respuesta unánime es la transformación. El tester debe ser un agente de cambio que, a través de su participación temprana y su visión crítica, ayuda a definir y construir un producto de mayor calidad desde su concepción.
La inteligencia artificial como catalizador de la transformación en testing
La IA se posiciona como la fuerza más disruptiva en el campo del testing, ofreciendo herramientas para potenciar la eficiencia y la estrategia, pero también introduciendo nuevos desafíos.
Diferenciación de conceptos clave
Erick Torres advirtió sobre el «AI Washing», que consiste en etiquetar soluciones simples, como chatbots básicos, como si fueran IA avanzada. Es crucial diferenciar entre:
- Chatbot: Un programa con un flujo predefinido que responde preguntas frecuentes.
- Automatización (RPA): Ejecuta tareas manuales y repetitivas siguiendo un guion estricto.
- Agentización: El uso de agentes de IA capaces de razonar, planificar y actuar de forma proactiva y autónoma para alcanzar una meta.
Aplicaciones prácticas de la IA
Las ponencias mostraron aplicaciones concretas de la IA en el ciclo de vida del software:
| Aplicación | Descripción | Ponente |
| Agentes de IA en gestión | Utilizar modelos como ChatGPT con patrones de diseño (reflexión, planificación, herramientas, multi-agente) para asistir a Test Managers y Project Managers en tareas como análisis de riesgos, desglose de objetivos y planificación de pruebas. | Gustavo Terrera |
| Generación y priorización de pruebas | Usar herramientas de IA para generar automáticamente casos de prueba a partir de requerimientos y priorizarlos de forma inteligente, reduciendo significativamente el tiempo manual. | Marcela Mellado |
| El «Gerente Digital» | Implementar un agente de IA que actúe proactivamente sobre los sistemas y datos de la empresa (reportes, inputs) para procesar información, tomar decisiones basadas en reglas y ejecutar tareas 24/7, liberando al talento humano para labores estratégicas. | Erick Torres |
| Asistencia en documentación | Utilizar asistentes de IA (ChatGPT, Gemini) para ayudar a explicar un bug de manera clara a los desarrolladores, documentar procesos o crear manuales de usuario. | Marcela Mellado, Tatiana Nieves |
Riesgos y consideraciones éticas
La adopción de IA no está exenta de riesgos críticos que los testers deben vigilar:
- Seguridad de datos: Erick Torres emitió una fuerte advertencia sobre el uso de LLMs públicos (como ChatGPT) para procesar datos sensibles o confidenciales de una empresa. La información subida puede ser almacenada y utilizada, comprometiendo la seguridad. La recomendación es usar modelos propios o soluciones empresariales que garanticen la privacidad.
- Sesgos y «Cajas Negras»: Marcela Mellado detalló los peligros de los algoritmos de IA, que pueden reproducir o amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento (género, etnia, edad), llevando a decisiones discriminatorias. Además, la naturaleza de «caja negra» de algunos modelos dificulta la auditoría y la explicabilidad, generando desconfianza si nadie puede explicar por qué el sistema tomó una decisión errónea.
Habilidades y mentalidad del tester moderno
La transformación del rol del tester demanda un nuevo conjunto de habilidades y una mentalidad adaptativa y proactiva.
El perfil en T (T-Shaped Profile)
Daniel Cafferata introdujo el concepto del perfil T, que describe al profesional ideal en un equipo ágil. Este perfil se compone de:
- Profundidad vertical: Una especialización y experticia profunda en su área principal (ingeniería de pruebas, automatización, etc.).
- Amplitud horizontal: Un conocimiento general de las disciplinas de otros miembros del equipo (desarrollo, diseño de UX, negocio, herramientas DevOps como Kibana, Jenkins, Azure).
Esta amplitud permite una comunicación más fluida y una colaboración más efectiva dentro del equipo.
La mentalidad esencial del tester
- Curiosidad y pensamiento crítico: Soledad Garro definió la curiosidad como «el motor del tester». Implica preguntar constantemente «¿qué pasaría si…?», no asumir nada y no confiarse ciegamente de la documentación o del desarrollador.
- Aprendizaje continuo: Varios ponentes destacaron esta cualidad. Claudia Badell se autodenominó «una estudiante eterna», mientras que Soledad Garro afirmó que la mejora «no es un objetivo, es un hábito». En un campo tan dinámico, la voluntad de aprender constantemente es indispensable.
- Proactividad y propósito: Claudia Badell aconsejó «buscar las oportunidades de forma consciente», y Soledad Garro introdujo el concepto de «testing con propósito», que implica pensar más allá de la tarea inmediata y enfocarse en el valor que se aporta al usuario y al negocio.
Habilidades blandas y estrategias de supervivencia
- Comunicación y colaboración: La capacidad de reportar errores de forma clara (Soledad Garro, Tatiana Nieves), construir alianzas con otros roles (Ana Serrano) y actuar como un «puente» entre lo técnico y lo funcional (Marcela Mellado) es fundamental.
- Visibilidad del trabajo: Tatiana Nieves ofreció estrategias prácticas para que el trabajo de QA no sea invisible, especialmente cuando no se encuentran bugs. Recomendó crear tareas específicas en herramientas como Jira o Trello para cada actividad (diseño de casos, ejecución, regresión, elaboración de manuales) y compartir reportes de ejecución (incluso una simple planilla) para demostrar el esfuerzo y la cobertura de las pruebas.
- Establecer límites: Ana Serrano proporcionó frases tácticas para gestionar expectativas y rechazar demandas poco realistas sin generar conflicto, tales como:
- «Prefiero asegurar la calidad, no solo cumplir con la fecha».
- «Sin criterios claros, no puedo validar con confianza».
- «Si tengo que priorizar algo, ¿qué prefieren que se quede sin testear?».
El poder de la comunidad y el crecimiento profesional
Las trayectorias personales y las experiencias compartidas demostraron que el crecimiento en la industria tecnológica es tanto un viaje individual como colectivo.
La trayectoria profesional como viaje de autodescubrimiento
La carrera de Claudia Badell sirvió como un caso de estudio sobre el desarrollo profesional. Su recorrido, contado en «tres capítulos», destacó hitos clave:
- Capitalizar cada experiencia: Aprender de cada rol, ya sea como analista de requerimientos, docente o tester.
- Escucharse a uno mismo: Identificar las propias curiosidades y motivaciones (como el deseo de trabajar de forma remota) y tomar decisiones alineadas con ellas.
- «Soltar para avanzar»: Reconocer cuándo es necesario dejar ir una situación, aunque sea cómoda, para dar espacio a nuevas oportunidades, como el emprendimiento.
El valor de las conferencias y comunidades
Claudia Badell relató que su motivación inicial para dar charlas en conferencias internacionales fue la posibilidad de conocer y conversar con sus referentes en la industria. Esto la impulsó a superar barreras como el idioma inglés y el síndrome del impostor.
Fundó TestinUruguay (Testinuy) con el objetivo de:
- Generar un espacio de intercambio sobre testing en español.
- Dar acceso a contenido de calidad y traer referentes internacionales a Latinoamérica.
- Dar visibilidad al talento y la experiencia de la región.
Su convicción es que «todos crecemos, y mucho mejor si compartimos el conocimiento», reforzando la idea de que las comunidades como Testing Bolivia son fundamentales para potenciar el conocimiento colectivo.
