La IA generativa (GenAI) no solo cambia la forma en que se escribe el código; Remodelando la forma en que definimos la calidad del software
A medida que las herramientas de inteligencia artificial se integran cada vez más en los flujos de trabajo de desarrollo de software, el papel del control de calidad (QA) está pasando del control manual a la supervisión en tiempo real de los resultados generados por máquinas.
Product Manager especializado en IA en TestRail.
La desconfianza es más que un simple nivel de malestar; Se trata de lo que está en juego. En control de calidad, la velocidad sin precisión puede ser un inconveniente.
Muchas herramientas GenAI que generan pruebas a partir de un único mensaje, también conocidas como generadores de casos de prueba “de una sola vez”, a menudo favorecen el volumen de salida sobre la precisión.
Esa compensación puede generar más limpieza que ahorro de tiempo, lo que obliga a los evaluadores a corregir lógicas defectuosas, reconstruir arquitecturas de prueba y reparar brechas críticas en la cobertura.
Y los cambios no se limitan a las herramientas. De hecho, el informe “AI at Work” de 2025 encontró que el 54% de las habilidades laborales en los puestos de trabajo en EE. UU. ahora están posicionadas para una transformación moderada debido a GenAI, siendo los roles de software los más expuestos.
Este cambio deja claro que los equipos de control de calidad se están reestructurando fundamentalmente.
En lugar de escribir código o pruebas desde cero, se les pide que supervisen y refinen los resultados generados por máquinas, lo que aporta un nuevo nivel de responsabilidad editorial al flujo de trabajo técnico.
En otras palabras, la forma más rápida de generar código puede no ser la mejor manera de publicar software.
Atractivos y limitaciones de las pruebas automatizadas
La generación de casos de prueba es uno de los usos más visibles de la IA en las pruebas de software, pero la adopción real aún está por detrás de los titulares.
Un estudio cartográfico reciente informó que solo el 16% de los participantes pusieron en práctica experimentos de IA, pero esta cifra probablemente subestima la realidad.
Muchas organizaciones todavía prohíben o desalientan la IA en el trabajo, por lo que la gente duda a la hora de decir que la utilizan. El orgullo también está involucrado: algunos prefieren presentar el resultado como enteramente suyo.
Las creencias, las percepciones y las emociones dan forma a la forma en que los equipos adoptan abiertamente la IA, incluso cuando las presiones a corto plazo hacen que los “requisitos, los casos de prueba se resuelvan en segundos” sean abrumadores.
Por eso es importante el diseño de procesos. La promesa de velocidad es real, pero sin contexto y revisión a menudo se convierte en una limpieza más adelante.
Los equipos que reconocen el lado humano de la adopción y desarrollan hábitos para incitar y revisar cuidadosamente a las personas involucradas obtienen lo mejor de ambos mundos: se mueven más rápido y mantienen una alta confianza.
Cuando la velocidad reproduce puntos ciegos
La generación totalmente autónoma puede malinterpretar las reglas comerciales, evitar casos extremos o entrar en conflicto con las arquitecturas existentes. Esto lleva a reescrituras, revisiones y trabajos abandonados; Lo contrario de “rápido”.
Pero esto no es sólo un problema de IA. También vale la pena recordar el error humano.
Las personas bajo presión de plazos también incumplen los requisitos, se adaptan demasiado a un camino feliz o tienen prejuicios de proyectos anteriores. En el mundo real, el 63 % de los incidentes de seguridad y las violaciones de datos involucran factores humanos y la mayoría de las aplicaciones muestran cierta configuración incorrecta durante las pruebas.
La IA no lo solucionará por sí sola. Requiere contexto, limitaciones y un paso de revisión humana para no cambiar un tipo de error por otro.
Cuando los LLM “alucinan” o fluyen sin suficiente contexto, las personas malinterpretan especificaciones vagas o confían demasiado en sus instintos. El riesgo aumenta cuando las partes adquieren una confianza inimaginable.
Saltarse la revisión porque el resultado parece pulido, ya sea que provenga de un modelo o de un evaluador experimentado, invita al mismo patrón de falla.
La solución es hacer que la revisión sea rutinaria y simétrica: trate el resultado de la IA como lo haría con el borrador de un analista junior. Necesita contexto desde el principio (sistemas, datos, personalidad, riesgo). Consultar casos negativos y fronterizos.
Compare las “diferencias de IA” con el flujo objetivo y los registros de aceptación con el retrabajo para que pueda ver dónde ayuda la herramienta y dónde tropieza.
No se trata de demostrar quién comete menos errores, sino de combinar fortalezas complementarias. Dejemos que la IA construya rápidamente andamios estructurales; Deje que las personas juzguen el riesgo, el cumplimiento y la sensibilidad.
Con una regla general de que ningún artefacto ingresa a la suite sin un pase humano, el movimiento deja de crear deuda oculta y comienza a convertirse en confianza.
Human-in-the-loop es el camino más inteligente a seguir
La IA debería aumentar los testers, no reemplazarlos. Un flujo de trabajo humano en el circuito (HITL) coloca a los humanos en el punto de decisión y al mismo tiempo convierte a la IA en un socio de redacción productivo.
La clave es la direccionalidad deliberada: cuanto más clara y dirigida sea la aportación humana, más fiable será el resultado.
En la práctica, esto significa que los evaluadores no se limitan a “indicar y esperar”. Proporcionan contexto (sistema, datos, personalidad, riesgo), especifican el formato deseado (pasos, BDD o texto libre) y reenvían límites de estado y casos negativos.
Las organizaciones respaldan esto con marcos como plantillas, guías de estilo y controles basados en roles para que la generación sea consistente y auditable.
Con este marco, los evaluadores revisan borradores ligeros, perfeccionan títulos y pasos, y aceptan o rechazan sugerencias según la relevancia comercial y la precisión técnica.
La confianza aumenta porque el proceso es deliberado: las entradas son limitadas, las salidas se inspeccionan y nada ingresa a la suite sin un pase humano.
Previene la automatización de entrada y salida de basura y preserva la confianza en la regresión, el cumplimiento y la colaboración entre equipos.
La IA guiada por humanos ayuda a todos los evaluadores
Cuando la IA es gestionada por personas y revisada antes de hacer cualquier cosa, se convierte en una herramienta de aprendizaje y un multiplicador de fuerza. Para los evaluadores que inician su carrera, la generación dirigida por humanos convierte una página en blanco en un comienzo estructurado.
Los borradores de los pasos y los escenarios propuestos facilitan la identificación de condiciones límite, caminos negativos y validaciones complejas, de modo que la eficiencia se genere rápidamente y con menos conjeturas.
Los profesionales experimentados tienen tiempo para centrarse en pruebas exploratorias, análisis de riesgos y técnicas de regresión, ya que la redacción iterativa ya no consume días. Los equipos globales también se benefician.
La IA ayuda con la claridad y la coherencia, lo que hace que escribir patrones de pruebas en un segundo o tercer idioma sea menos agotador. El resultado es una documentación más sólida, menos estrés y más atención disponible para pruebas más profundas.
Llámelo revisión primero, guiada por humanos o simplemente IA colaborativa. El concepto es el mismo: las personas establecen el contexto y los estándares, la IA elabora borradores y los humanos mantienen la calidad y la responsabilidad.
Las pruebas seguras e inteligentes comienzan con la confianza
Las herramientas de inteligencia artificial no siempre son irrelevantes para el control de calidad, pero muchas se crean de manera genérica y pasan por alto las necesidades reales de prueba de los contextos cotidianos.
Y no es exclusivo de las máquinas. Los humanos también cometemos errores, especialmente cuando tenemos poco tiempo o cuando los requisitos no están claros.
La lección es la misma para ambos: la calidad mejora cuando proporcionamos un contexto claro, utilizamos marcos coherentes y establecemos puntos de control de revisión.
Trate a la IA como a un compañero de equipo capacitado que necesita entrenamiento. Dale el mismo sistema de apoyo del que dependemos para los humanos. Flujos de trabajo reales, plantillas que definen el formato esperado e indicaciones vinculadas a la revisión por pares antes de hacer algo.
Combine eso con una administración básica para saber qué datos se conservan, requiera acceso basado en roles, cifre en tránsito y en reposo, y tenga un seguimiento de auditoría, y reducirá las tasas de error en ambos lados de la línea humana/IA.
El objetivo no es demostrar quién es más inteligente; Se trata de diseñar un proceso que haga menos probable que todos pasen por alto casos extremos, interpreten mal las reglas comerciales o envíen artefactos riesgosos.
El contexto debe liderar, no sólo el poder puro. Las herramientas que elija deben adaptarse a las reglas comerciales, la tecnología y las obligaciones de cumplimiento de su producto, y deben producir el resultado estructurado que espera su flujo de trabajo de control de calidad.
Esto significa probar cómo se manejan los datos, garantizar un control de acceso detallado y asegurarse de que el modelo pueda seguir sus formatos de pasos, BDD y texto libre.
Multiplicador de expresión explícita. Los equipos que adoptan la IA más rápido son aquellos que pueden traducir los objetivos en instrucciones concretas.
Cuando las personas articulan claramente objetivos, limitaciones y límites, la IA genera un trabajo mucho más eficaz. Cierre esa brecha con capacitación que desarrolle hábitos estimulantes y enseñe a los evaluadores a “mostrar su pensamiento” en las entradas.
Combina habilidad con responsabilidad. Haga que la alfabetización en datos forme parte de la incorporación para que todos sepan qué se considera PII, código propietario, material protegido por derechos de autor u otro material confidencial y cómo se aplican esas reglas a las indicaciones y resultados.
Establezca lo que se debe y no se debe hacer, utilice registros y mantenga un registro de auditoría. Con un contexto sólido, una comunicación clara y una gobernanza básica, la IA se convierte en un asistente confiable en lugar de un riesgo de cumplimiento.
La confianza y la legitimidad siguen siendo no negociables. Incluso los modelos sólidos requieren que las personas interpreten los resultados, garanticen la cobertura y mantengan los estándares. La forma más rápida de ganarse esa confianza es la transparencia.
Cuando una IA puede mostrar por qué sugirió una prueba o un orden de prioridad, qué señales utilizó, qué cambios de código o errores pasados afectaron la elección y qué tan segura es, es mucho más probable que los equipos revisen, validen y acepten el resultado.
Busque sistemas que:
• Explicar el razonamiento detrás de cada sugerencia en términos simples.
• Vínculos a la evidencia utilizada, como diferencias, fallas históricas o brechas de cobertura.
• Mostrar puntuaciones de confianza o riesgo con indicadores de lo que los aumentaría o disminuiría.
• Mantenga un registro de auditoría claro para poder reproducir un resultado y ver quién lo aprobó.
Con ese nivel de visibilidad, HITL se convierte en el hombre en la cima. Los evaluadores siguen siendo responsables, mientras que la IA proporciona recomendaciones detectables que son fáciles de validar y seguras de escalar.
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