A medida que el desarrollo de software se vuelve más ágil y constante, los métodos clásicos de control de control de calidad empiezan a no ser suficientes. El enfoque tradicional, basado en hacer pruebas de software al final del proceso, ya no logra seguir la velocidad, la complejidad y las altas expectativas de los sistemas modernos.
Bienvenido al renacimiento del control de calidad.
En Exceltic, creemos que las pruebas no son sólo un punto de control final, sino un proceso continuo e inteligente impulsado por la IA, los datos y el pensamiento de resiliencia. Como presentó Diogo Gonçalves Candeias en EXPOQA25, esta nueva era de Ingeniería de Calidad (QE) está transformando la forma en que las organizaciones construyen, prueban y operan el software.
De la garantía de calidad a la ingeniería de calidad: Un cambio de paradigma
El control de calidad tradicional siempre ha sido reactivo y se ha centrado en detectar errores al final del ciclo. ¿Y qué implica todo esto? Costes más altos, una cobertura de pruebas limitada y una lucha constante por detectar errores a tiempo.
A diferencia del enfoque tradicional, la ingeniería de calidad es proactiva e incorpora prácticas de «shift-left» y «shift-right», pruebas al principio y al final del ciclo de vida. Además, adopta herramientas como la observabilidad impulsada por IA y la ingeniería del caos para validar el comportamiento del sistema en condiciones reales.
En lugar de buscar fallos al final, la ingeniería de calidad se centra en prevenir defectos, implementar métricas de calidad a lo largo del ciclo de vida del software y asegurar que las pruebas estén integradas continuamente. Este enfoque proactivo eleva la calidad del producto final y acelera la entrega de software confiable.
IA Generativa en Pruebas: Automatizando lo que importa
Uno de los avances más prometedores en QA es la integración de la IA Generativa en las pruebas de software. Con herramientas como ChatGPT, Copilot y LLM personalizados, los equipos pueden:
- Generar automáticamente casos de prueba a partir de historias de usuario
- Escribir scripts de prueba sólidos usando herramientas como Playwright, Cypress o Appium
- Detectar y clasificar los errores revisando los registros y el código.
- Ante cambios en la aplicación, la IA puede ajustar o reescribir automáticamente los scripts de prueba, reduciendo el esfuerzo de mantenimiento
Este cambio permite a los equipos de control de calidad centrarse en la estrategia y el pensamiento crítico, mientras que la IA se encarga de las tareas repetitivas y propensas a errores.
Y esto no es todo. Con los modelos predictivos, los equipos pueden anticiparse a las pruebas defectuosas, volver a ejecutar solo las estables e incluso revertir las implementaciones si el rendimiento disminuye: entre en la era de la infraestructura de autorreparación en el control de calidad.
IA agentica: aplicación de agentes de Inteligencia Artificial autónomos al testing de software
A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales, que siguen scripts predefinidos, estos agentes impulsados por IA pueden tomar decisiones propias, explorando la aplicación bajo prueba de manera más inteligente y adaptable. En esencia, son sistemas de IA diseñados para funcionar con mínima intervención humana: perciben el entorno de la aplicación, razonan sobre qué acciones emprender y luego las ejecutan para alcanzar objetivos de prueba específicos.
En el contexto de QA, la IA agéntica se manifiesta como un «tester virtual» capaz de realizar tareas complejas de forma autónoma. Algunas capacidades destacadas de estos agentes incluyen:
- Pruebas exploratorias automatizadas: sin necesidad de un guión preestablecido.
- Priorización inteligente de casos de prueba: Basándose en datos (como áreas más críticas del sistema o historiales de fallos), la IA asigna prioridad a las pruebas con mayor probabilidad de encontrar errores o con mayor impacto en el usuario.
- Aprendizaje continuo: El agente aprende de los resultados de cada ejecución de prueba. Si descubre un fallo, ajusta su estrategia para enfocarse en áreas similares en el futuro.
- Enfoque proactivo del testing: En lugar de esperar a que ocurran fallos, un agente autónomo busca activamente condiciones inusuales o edge cases.
Gracias a la IA agéntica, el equipo de QA obtiene un aliado incansable que amplía la cobertura de pruebas y acelera la detección de problemas. Un agente de IA puede ejecutar en horas miles de interacciones de prueba que a un humano le tomarían días, y hacerlo adaptándose sobre la marcha.
Datos de prueba sintéticos: Privados, escalables y más inteligentes
Muchas organizaciones continúan probando sólo entre el 20 y el 30 % de su código antes de lanzarlo al mercado. ¿La razón? Porque es difícil elaborar datos de prueba realistas. En QA, disponer de datos de prueba representativos es vital para simular escenarios reales. Sin embargo, usar datos de producción plantea riesgos de privacidad y cumplimiento normativo.
Los datos de prueba sintéticos para el control de calidad cambian esta situación.
Mediante el uso de técnicas como CTAB-GAN, VAE o modelos de difusión, los equipos pueden generar conjuntos de datos de alta fidelidad que:
- Respeten la privacidad de los datos (GDPR, HIPAA, etc.)
- Cubran casos extremos poco frecuentes
- Son más baratos y seguros que los datos de producción
- Se pueden modelar diferentes perfiles de usuarios o transacciones específicas, logrando pruebas más realistas
Cualquiera, y no sólo los expertos en datos, puede ahora suministrar conjuntos de datos de prueba conformes y bajo demanda, mejorando la cobertura y acelerando la entrega.
Observabilidad potenciada por IA
Un cambio fundamental en el enfoque de QA es la adopción de la observabilidad como parte integral del proceso de calidad. Los equipos pueden aprender continuamente del comportamiento real de sus aplicaciones, ajustar sus pruebas en base a datos reales de uso y asegurar que el sistema cumple con los niveles de servicio esperados bajo condiciones del mundo real.
La observabilidad avanzada implica ir más allá del monitoreo básico:
- Detectar anomalías antes de que los usuarios se den cuenta
- Predecir fallos (por ejemplo, espacio en disco, picos de latencia).
- Reducir el ruido de las alertas correlacionando eventos relacionados
- Determinar las causas raíz mediante PNL y análisis de gráficos.
En resumen, integrar la observabilidad en QA transforma la gestión de la calidad en un proceso más proactivo en lugar de reactivo.
Ingeniería del caos inteligente: Romper cosas con un propósito
¿Y si tu software pudiera prepararse para el desastre?
La ingeniería del caos inteligente consiste en inyectar fallos de forma controlada en un sistema para observar cómo responde, y utilizar la IA para hacerlo de forma inteligente. En lugar de diseñar manualmente pruebas de caos, la IA analiza la arquitectura del sistema, identifica los puntos débiles y automatiza los escenarios de inyección de fallos.
Esto conduce a:
- Pruebas continuas de resistencia
- Mejor diseño del sistema (autocuración, mecanismos de recuperación)
- Mayor confianza en la estabilidad de la producción
Herramientas como Chaos Monkey, Litmus y Chaos Kong son sólo el principio. En el control de calidad moderno, si se puede romper, nosotros lo rompemos primero, según nuestras condiciones. Con cada experimento de caos, el equipo aprende y mejora la arquitectura, logrando sistemas más resilientes y diseños más sólidos.
Qué significa esto para los profesionales del control de calidad
Lejos de sustituir a los evaluadores, la IA los está potenciando.
El futuro ingeniero de control de calidad necesitará habilidades híbridas: comprensión de los modelos de IA, ajuste de la observabilidad y orquestación de experimentos de caos. ¿Mantenimiento rutinario de pruebas? El 80% estará automatizado en 2026.
Esta evolución transforma el control de calidad de un cuello de botella a un diferenciador estratégico, uno que mejora la velocidad, la estabilidad y la confianza del cliente.
Conclusión: La calidad es ahora una ventaja impulsada por la IA
El renacimiento del control de calidad está aquí y está remodelando el ADN mismo de la entrega de software. Al adoptar la IA generativa, los datos sintéticos, la observabilidad inteligente y la ingeniería del caos, las organizaciones pueden lograr calidad a gran velocidad, sin concesiones.
En un mercado altamente competitivo, la capacidad de entregar software de alta calidad de forma ágil se convierte en una ventaja estratégica. En Exceltic, estamos orgullosos de liderar esta transformación. Si estás preparado para llevar tu estrategia de control de calidad y garantizar la calidad de su software, nuestro equipo está preparado para trabajar juntos.
¿Te interesa aplicar estas prácticas en tu estrategia de calidad del software?
Accede a la ponencia completa de Diogo Gonçalves, Head of QA de Exceltic durante ExpoQA.
