Como líderes en tecnología, la confiabilidad y la calidad son nuestros activos más valiosos. Pero, ¿estamos preparados para la transformación radical que el QA está experimentando? Lo que antes entendíamos como una disciplina de detección de errores, hoy pasa a una función estratégica que anticipa fallos y valida sistemas autónomos y complejos.
El QA no solo evoluciona, se redefine completamente en algunas industrias clave, pasando de pruebas manuales a una automatización inteligente. Estamos en la cúspide de esta revolución.
5 sectores donde este cambio ya es evidente (y acelerado): Áreas más impactantes y transformadoras
La Revolución Serverless: Menos Servidores, Más Valor
La computación sin servidor (Serverless) no es solo una moda; es una transformación fundamental en cómo construimos y desplegamos aplicaciones en la nube. Olvídense de la gestión de servidores, el aprovisionamiento de recursos y el mantenimiento de infraestructuras complejas. Con Serverless, el proveedor de la nube se encarga de todo eso, permitiendo que nuestros equipos se enfoquen en lo que realmente importa: la lógica de negocio que impulsa la innovación.
En esencia el Serverless se basa en Function as a Service (FaaS), donde podemos desplegar funciones individuales que se ejecutan sólo cuando son necesarias, en respuesta a eventos específicos. Esto significa una optimización de costos notable, ya que solo pagamos por el tiempo de ejecución de nuestras funciones.
¿Hacia dónde va Serverless? Las Tendencias y Cifras que No Podemos Ignorar
El futuro del Serverless es prometedor y está marcado por varias tendencias clave que, como líderes, debemos tener en nuestro radar:
- Crecimiento Explosivo del Mercado: El mercado global de la computación sin servidor fue estimado en USD 24.500 millones en 2024 y se proyecta que alcance los USD 52.120 millones para 2030, con una impresionante tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 14.1% de 2025 a 2030, según un análisis de Grand View Research .
Otra proyección que es aún más llamativa, anticipa un crecimiento de USD 25.46 mil millones en 2024 a USD 235.64 mil millones para 2034, con un CAGR del 24.92%, de acuerdo con Market Research Future. Estas cifras evidencian una adopción masiva.
- Ahorro de Costos Comprobado: Uno de los mayores atractivos de Serverless es su impacto directo en la reducción de gastos operativos. Por ejemplo, una startup que migró de un clúster Kubernetes a una arquitectura sin servidor redujo sus costos mensuales de nube de $5,000 a solo $400-$600 (USD), según consigna Movestax. Además, empresas como Capital One han visto reducciones de costos de hasta el 90% en algunas aplicaciones al cambiar a AWS Lambda. Esto se debe principalmente al modelo de pago por uso, que elimina el gasto en servidores inactivos, y a la minimización de la sobrecarga de gestión.
- Integración con IA y Machine Learning: La combinación de Serverless con Inteligencia Artificial y Machine Learning será un motor fundamental, permitiendo desplegar y escalar modelos de IA de manera mucho más ágil.
- El Borde de la Computación (Edge Computing): Cada vez más aplicaciones necesitan responder en tiempo real. Por eso, veremos cómo el procesamiento de datos se acerca físicamente al lugar donde se generan. Por ejemplo, sensores o dispositivos para reducir la latencia y mejorar la velocidad de respuesta.
- Cargas de Trabajo Más Complejas y Flexibilidad en la Nube: Las plataformas serverless ya no se usarán sólo para funciones pequeñas. Están evolucionando para manejar procesos más largos y exigentes, y también para funcionar en entornos híbridos y multi-nube, dando mucha más flexibilidad a los equipos.
QA en la Era Serverless: Más Allá de la Interfaz
En este nuevo escenario, el rol del Aseguramiento de Calidad (QA) va mucho más allá de probar si una interfaz funciona bien. Con las arquitecturas sin servidor, necesitamos repensar cómo aseguramos que el software funcione de forma segura, estable y eficiente.
Ya no se trata solo de encontrar errores visibles. El QA tiene que evaluar cómo funcionan los distintos componentes entre sí, cómo responden ante fallos o alta demanda, y cómo se comportan en entornos cambiantes.
No es solo cuestión de cambiar herramientas, implica cambiar completamente la forma en que entendemos y aplicamos la calidad.
Los Cambios Clave y Beneficios Tangibles para QA en DevOps
La integración de QA desde el inicio del ciclo de vida del desarrollo es vital en DevOps, y en Serverless, esta integración es aún más crítica. Este enfoque colaborativo trae beneficios medibles:
- Reducción de Fallos en Despliegue: Las empresas que adoptan DevOps han experimentado una reducción del 68% en fallos de despliegue, según un estudio resaltado por Rocket.Chat. La integración temprana de QA, con la automatización de pruebas, es un pilar fundamental para lograr esto.
- Mayor Frecuencia de Despliegue: Los equipos de alto rendimiento en DevOps despliegan código múltiples veces al día, en contraste con los equipos de bajo rendimiento que lo hacen menos de una vez al mes, de acuerdo con el 2024 State of DevOps Report. Esto se logra en gran parte gracias a la automatización de las pruebas y la participación continua de QA.
- Detección Temprana de Defectos: La incorporación de QA desde el inicio del ciclo de desarrollo permite identificar defectos mucho antes, lo que reduce significativamente el costo y la complejidad de las correcciones, un beneficio clave de herramientas como ContextQA. Un enfoque de "shift-left testing" es crucial para evitar que los defectos lleguen a la producción final.
- Aumento de la Satisfacción del Cliente: Las prácticas DevOps, impulsadas por una sólida integración de QA, pueden aumentar la satisfacción del cliente en hasta un 50%, según datos de BigOhTech. Esto se debe a la entrega más rápida y confiable de nuevas funcionalidades.
QA en la Era de la Inteligencia Artificial y Machine Learning (IA/ML)
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning están cambiando tanto la forma en que se hacen las pruebas como los aspectos que deben evaluarse. A medida que los modelos se vuelven más complejos, el rol del QA también evoluciona, exigiendo enfoques especializados para asegurar que estos sistemas sean eficaces, confiables y justos.
La calidad de los datos de entrenamiento es fundamental. Dado que datos incompletos o erróneos pueden llevar a modelos poco confiables. De hecho una investigación reciente en arxiv.org destaca la influencia directa de la calidad de los datos en el rendimiento de los algoritmos de IA.
Cambios Clave en QA Impulsados por IA/ML
- Testing Autónomo y Generación de Pruebas con IA: Herramientas como Testim utilizan aprendizaje automático para crear y mantener pruebas automatizadas que se adaptan a cambios en la interfaz de usuario, mejorando su relevancia y efectividad.
- Validación de Modelos: Precisión, Imparcialidad y Explicabilidad: Hoy, validar modelos de IA no se trata solo de revisar si aciertan o no. También implica evaluar su precisión, imparcialidad y capacidad para explicar por qué toman ciertas decisiones. La llamada Inteligencia Artificial Explicable (XAI) avanza justamente en ese sentido: ayudar a que los modelos sean más comprensibles y responsables, como señala una investigación publicada en arxiv.org.
- QA de Datos: Calidad, Consistencia y Preparación para Modelos: La calidad de los datos es esencial para el rendimiento de los modelos de IA, tal como lo subraya la investigación académica. Este es un pilar fundamental en la cadena de valor de la IA.
- Tecnologías Clave en el Ecosistema de IA/ML: Herramientas como Applitools ofrecen pruebas visuales impulsadas por IA, detectando discrepancias visuales sutiles que podrían pasar desapercibidas por métodos tradicionales.
El Impacto: QA se Acerca a SRE y Nuevos Roles
Esta transformación acerca el rol de QA al de un Ingeniero de Confiabilidad del Sitio (SRE). El foco ya no está solo en probar el código: también requiere garantizar que el sistema se mantenga estable y confiable en producción. Para eso, el QA necesita manejar herramientas de monitoreo, trazabilidad y gestión de incidentes.
Además, la IA está dando origen a nuevos roles cruciales en el ámbito de QA/IA:
- Ingeniero de Prompts: Especialista en diseñar entradas efectivas para modelos de lenguaje grande (LLMs) como GPT o Claude, optimizando su rendimiento en tareas específicas.
- Auditor Ético de IA: Profesional encargado de evaluar y garantizar que los modelos de IA operen de manera justa, transparente y sin sesgos, promoviendo la responsabilidad en su implementación.
QA se traslada al mundo físico, distribuido y en tiempo real
El crecimiento del IoT implica que el aseguramiento de calidad debe adaptarse a entornos altamente distribuidos, donde la conectividad, latencia y seguridad son desafíos críticos, según un estudio de Gartner.
El IoT introduce nuevos vectores de riesgo en dispositivos conectados que requieren pruebas rigurosas de interoperabilidad y actualizaciones remotas (OTA) para garantizar la integridad del sistema, de acuerdo con un artículo de McKinsey.
Cambios en QA
- Se requieren pruebas de conectividad, rendimiento bajo condiciones reales y optimización del consumo energético, ya que los dispositivos IoT funcionan con recursos limitados y en ambientes variables, según un reporte de Deloitte.
- La seguridad de los dispositivos y la interoperabilidad entre hardware y software son esenciales. Un informe de PwC destaca que el 62% de las fallas en IoT se deben a problemas de seguridad o incompatibilidad entre dispositivos.
- Las actualizaciones OTA (Over-The-Air) son vitales para mantener el software actualizado y seguro, lo que implica realizar testing en condiciones de campo, no solo en laboratorios controlados, según un artículo de AWS IoT Core.
Tecnologías clave
- Redes 5G, que permiten baja latencia y mayor capacidad de dispositivos conectados, son fundamentales para el futuro del IoT, según reportes de Ericsson.
- Sensores IoT y plataformas como AWS IoT Core y Edge AI para procesamiento en el borde, mejorando la eficiencia y rapidez en la toma de decisiones, de acuerdo con el blog oficial de AWS.
Impacto en el rol de QA
El QA se vuelve híbrido, combinando habilidades de tester tradicional con conocimientos en redes, electrónica y protocolos de comunicación. Según un análisis de Forrester, los roles en QA deberán incorporar competencias técnicas en hardware y software para validar entornos IoT complejos.
Realidad Aumentada/Virtual (RA/RV) y Metaverso
QA en entornos 3D: validación sensorial, gráfica e interactiva
La realidad virtual (VR) exige una evaluación precisa de la latencia entre la acción del usuario y la respuesta visual o háptica, ya que incluso pequeñas demoras pueden impactar negativamente la experiencia inmersiva ), lo cual subraya la relevancia de medir la latencia en Unity y Unreal Engine en QA, de acuerdo con Arxiv.org.
Cambios en QA
- Pruebas de inmersión y UX: a inmersión como una mezcla de la ilusión de “estar ahí” (place illusion) y la sensación de coherencia (plausibility), donde la QA debe medir tanto entornos gráficos como estímulos sensoriales, según define un articulo de PMC.
- Latencia visual y háptica: Las investigaciones indican que, para que la retroalimentación háptica se sienta realista y útil, la latencia debe mantenerse por debajo de los 20 milisegundos.
- Estabilidad gráfica: Un estudio sobre rendimiento en XR detectó 14 tipos de bugs relacionados con configuración gráfica en Unreal Engine, lo que implica que QA debe identificar y resolver estos problemas específicos arxiv.org.
- Interoperabilidad entre plataformas: Probando con distintos dispositivos, como visores, controles y sensores, se ve que hace falta un control de calidad que revise que todo funcione bien en entornos AR, VR y MR.
Tecnologías clave
- Motores 3D: Unity y Unreal Engine son los más usados para crear realidad aumentada y virtual porque permiten hacer escenarios inmersivos y simular cosas reales.
- Lentes VR/AR y dispositivos que simulan el tacto: Estudios recientes mostraron que los sistemas como guantes y chalecos que entregan sensaciones táctiles aumentan mucho el realismo y necesitan pruebas específicas.
Impacto en el rol de QA
- Tester de experiencias espaciales: El QA debe crear escenarios que midan qué tan real se siente la experiencia, el confort, la sincronía de los sentidos y cómo se interactúa en el espacio.
- Creación de escenarios virtuales y pruebas en tiempo real: Por la complejidad de la realidad aumentada y virtual, QA tiene que usar pruebas automáticas en motores 3D, simular el uso real y aprovechar mucha telemetría para encontrar problemas en la experiencia del usuario.
Blockchain y Web3: QA en entornos descentralizados y permanentes
A diferencia de las aplicaciones tradicionales, los sistemas basados en blockchain (como las dApps o contratos inteligentes) funcionan en redes descentralizadas, donde una vez que el código está en marcha no se puede cambiar. Por eso, el QA es clave y tiene un impacto muy grande.
Según OWASP, las principales vulnerabilidades en contratos inteligentes para 2025 son errores en control de acceso (que han causado pérdidas de unos 953 millones de dólares), problemas de reentrancia (36 millones) y fallas con oráculos (9 millones). Todos estos errores se podrían haber evitado con un buen control de calidad.
Cambios en QA
- Testing de contratos inteligentes: La lógica debe probarse bien antes de lanzar, porque después no se puede cambiar. Esto incluye validar funciones, seguridad, consumo de gas y posibles eventos inesperados.
- Pruebas de descentralización: Hay que asegurarse de que los procesos no dependan de un solo nodo y que la lógica siga siendo distribuida.
- Validación de consenso e interoperabilidad: QA debe revisar cómo trabajan juntos varios nodos y si los contratos funcionan bien en distintas redes como Ethereum, Solana o Polkadot.
- Pruebas de activos digitales: Se testean tokens, NFTs, comisiones y las reglas de gobernanza.
- Auditorías formales: Empresas como Hacken y CertiK ofrecen procesos especializados que incluyen revisión estática, pruebas de lógica, fuzzing y simulaciones de ataques.
Tecnologías clave
- Plataformas: Ethereum, Solana, Polkadot, Avalanche.
- Herramientas QA: Slither, MythX, Tenderly, Ganache, Truffle, Hardhat.
- LLMs y QA automatizado: Según un estudio de 2023, los LLMs pueden detectar hasta el 76% de las vulnerabilidades conocidas en contratos, con herramientas como GPT‑Audit.
Impacto en el rol del QA
- Auditor de contratos inteligentes: Responsable de garantizar seguridad lógica, integridad criptográfica y consumo óptimo de gas.
- Tester de dApps: Validación de frontends que interactúan con blockchain, asegurando integridad de transacciones y wallets.
- Especialista en lógica distribuida: Capaz de simular escenarios reales de red, errores de consenso, forks y eventos de congestión.
El aseguramiento de calidad ya no es un proceso aislado ni un control de salida. Hoy, el QA es la inteligencia estratégica que garantiza que los sistemas aprendan, respondan, escalen y no fallen cuando más importa.
En estas 5 industrias, el cambio ya comenzó. Las empresas que no adapten sus prácticas de QA a esta nueva realidad quedarán atrás, sin importar cuántas pruebas corran.
Si eres parte del equipo de QA, este es tu llamado: aprende nuevas herramientas, entiende nuevas arquitecturas, desafía los viejos métodos.
Porque en el futuro del software, la calidad se construye desde el inicio. Así lo entendemos en ACL, donde te podemos ayudar a llevar tu estrategia de QA al nivel que exige el futuro.