Autor: Lilia Estrada – Líder Centro de Excelencia Softesting
La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa lejana o una curiosidad académica. Hoy es parte activa del proceso de producción de software. Desde asistentes que ayudan a escribir código más limpio hasta modelos que identifican vulnerabilidades, predicen fallos o automatizan tareas que antes consumían horas, la IA se está integrando de forma natural a las herramientas y flujos de desarrollo. Cada vez más accesible, útil y —en muchos casos— transformadora.
En ese contexto, el testing no puede quedarse atrás. De hecho, es uno de los terrenos más fértiles para aprovechar los beneficios de la IA. Las actividades de QA tienen muchas de las condiciones ideales para su adopción: tareas repetitivas, alto volumen de datos, necesidad constante de optimización y una presión creciente por reducir tiempos sin comprometer la calidad. La IA puede agilizar actividades, mejorar la cobertura de pruebas, anticipar riesgos y liberar al equipo humano para concentrarse en actividades más estratégicas.
Y sin embargo, muchos equipos de QA se enfrentan a un bloqueo inicial. Aunque reconocen el valor potencial de la IA, no saben cómo empezar. Surgen dudas sobre qué herramientas utilizar, cómo integrarlas, qué tan confiables son los resultados o si se requiere una curva de aprendizaje demasiado alta. Además, se sienten presionados por “usar IA” sin una dirección clara, lo que lleva a esfuerzos desordenados, pilotos sin continuidad o frustración por falta de resultados concretos.
Una manera efectiva de evitar estos obstáculos y convertir la promesa en resultados reales es establecer una ruta práctica de adopción, con pasos claros, alineados con las prioridades del equipo y conectados con los flujos de trabajo existentes. A continuación, te comparto cinco pasos clave para comenzar con buen pie el uso de IA en testing.
🔍 Paso 1: Detectar tareas repetitivas que consumen tiempo
Antes de pensar en herramientas, lo primero es mirar hacia dentro y reconocer las tareas del proceso de testing que son manuales, frecuentes o consumen mucho tiempo. Es allí donde la IA puede generar impacto de forma inmediata.
Preguntas a hacerse:
¿En qué tareas el equipo invierte más horas cada semana?
¿Qué pasos del proceso de pruebas podrían ser asistidos o acelerados?
Ideas prácticas:
Hacer un mapeo de actividades del ciclo de QA y marcar las más repetitivas.
Conversar con el equipo sobre las tareas que más “cansan” o se perciben como poco retadoras.
Revisar históricos de mantenimiento de scripts o reportes de bugs manuales.
Llamado a la acción:
Convoca una sesión rápida con tu equipo para identificar al menos tres tareas repetitivas o tediosas. Ese ejercicio puede ser el punto de partida para aplicar IA.
🧠 Paso 2: Investigar soluciones de IA específicas para esos puntos
Con una lista clara de oportunidades, el siguiente paso es buscar soluciones ya existentes —comerciales o open source— que apliquen inteligencia artificial para resolver esos casos.
Preguntas a hacerse:
¿Qué herramientas están resolviendo este tipo de tareas con IA?
¿Cuáles se integran fácilmente con nuestras herramientas actuales?
Ideas prácticas:
Investigar opciones de generación automática de casos de prueba, análisis de resultados, predicción de fallos o creación de datos de prueba sintéticos.
Consultar a proveedores, comunidades de práctica o expertos externos.
Validar integraciones con JIRA, Jenkins, herramientas de automatización, etc.
Llamado a la acción:
Selecciona una herramienta o técnica alineada con tu necesidad y pruébala en un entorno aislado. No se trata de lograr perfección inmediata, sino de generar aprendizaje y detectar potencial.
🧪 Paso 3: Diseñar un experimento controlado de adopción
No necesitas transformar todo tu proceso de testing de golpe. Diseña un piloto de bajo riesgo que permita evaluar resultados y aprender del uso real de la herramienta.
Preguntas a hacerse:
¿En qué proyecto activo podría probar esta solución con bajo impacto negativo si falla?
¿Cómo voy a medir el resultado del piloto?
Ideas prácticas:
Aplicar la IA en un sprint específico o en un componente puntual del sistema.
Medir variables como: tiempo ahorrado, cobertura alcanzada, reducción de fallos manuales o mejor gestión de datos.
Incluir al equipo desde el inicio para fomentar apropiación y recoger retroalimentación directa.
Llamado a la acción:
Diseña un piloto de 2 a 3 semanas y documenta claramente el antes y el después. Comparte resultados con el equipo técnico y con las áreas interesadas del negocio.
🤝 Paso 4: Involucrar al equipo como protagonistas del cambio
La IA no reemplaza a los testers: los potencia. Por eso, su adopción debe ir de la mano con un cambio cultural y un enfoque de aprendizaje continuo.
Preguntas a hacerse:
¿Qué tan cómodos se sienten nuestros testers con estas nuevas tecnologías?
¿Cómo podemos facilitarles la exploración y formación?
Ideas prácticas:
Organizar talleres prácticos donde los testers puedan experimentar libremente con herramientas de IA.
Capacitar en habilidades como prompting, análisis crítico de salidas generadas por IA y revisión contextual de resultados.
Establecer roles de “embajadores de IA” dentro del equipo para liderar iniciativas pequeñas.
Llamado a la acción:
Designa un referente interno para la exploración de IA en testing. No tiene que ser un experto: basta con que sea curioso, comprometido y tenga iniciativa.
🔗 Paso 5: Asegurar la integración con procesos y herramientas existentes
Para que la IA no sea solo una herramienta adicional, debe integrarse de forma fluida con los flujos y sistemas actuales.
Preguntas a hacerse:
¿Esta solución se conecta bien con nuestras prácticas de automatización, CI/CD o gestión de defectos?
¿Implica mucho cambio en nuestra forma actual de trabajar?
Ideas prácticas:
Validar compatibilidad técnica y flujos de integración desde el inicio.
Documentar cómo encaja la IA en el proceso actual y cuáles son los puntos de validación.
Ajustar protocolos para revisión y aprobación de outputs generados por IA.
Llamado a la acción:
Organiza una sesión técnica con tu equipo de automatización o DevOps para evaluar cómo la IA se conecta con los pipelines actuales. El objetivo es lograr sinergia, no fricción.
🚀 De la inquietud a la acción
La inteligencia artificial ya es parte del presente del desarrollo de software. En testing, ofrece una oportunidad real de evolucionar los procesos, aumentar el impacto del equipo y mejorar la calidad del producto final. Pero para que esa oportunidad no se convierta en preocupación o moda pasajera, es necesario pasar a la acción.
No hace falta saberlo todo ni transformar todo de una vez. Hace falta comenzar.
Y si tu equipo necesita acompañamiento experto para aplicar IA en testing de manera efectiva, Softesting está aquí para ayudarte con la experiencia, herramientas y visión necesarias para lograrlo.
