La automatización está en boca de todos, pero poner todo el esfuerzo en inteligencia artificial sin estructuras sólidas puede jugarte en contra. El mercado global de pruebas de software alcanzará los US $57,46 mil millones en 2025, con una tasa de crecimiento del 9,5%, según The Business Research Company.
Este crecimiento refleja que, hoy, más que nunca, un enfoque consciente de QA no solo es deseable: es esencial.
Escribí este artículo con la intención de abordar, con cifras y ejemplos reales, las estrategias de QA que siguen siendo indispensables incluso en un mundo cada vez más dominado por la IA.
La importancia de un enfoque integral en QA
Sin automatización, avanzar a ciegas es el riesgo más común que vemos. Apenas el 23% de los testers usa la IA para optimizar flujos, según TechReport.
Mientras tanto, el 74% de las empresas ya integran pruebas de seguridad en sus pipelines, según Gitnux.
La reflexión es clara: automatizar solo lo funcional no basta. Hay que integrar seguridad, rendimiento y experiencia desde el diseño, porque esas son las bases que aseguran calidad real.
En ACL hemos visto cómo organizaciones chilenas del sector financiero, telecomunicaciones y retail que avanzan con un enfoque integral logran mejoras concretas: reducción de errores en producción, menos retrabajo y mayor satisfacción de usuarios internos y finales.
Solo el 25% de los testers usa IA para generar casos de prueba y apenas el 23% la utiliza para optimizarlos, según TechReport.
No todo es automatización (y por qué debes saberlo)
En julio de 2024, NIC Chile, administradora del registro .CL, sufrió un incidente de ciberseguridad en el que algunas cuentas de usuario fueron comprometidas y se registraron modificaciones de DNS sin autorización. Se bloquearon temporalmente las cuentas y se notificó directamente a los afectados, además de revertir los cambios y fortalecer las políticas de contraseñas entre sus usuarios.
Una investigación encontró que herramientas SAST individuales detectaron vulnerabilidades solo en el 52% de los commits que contribuyeron a ellas (VCCs), evidenciando limitaciones importantes en escenarios reales.
Las pruebas manuales y contextuales siguen siendo críticas. La automatización tiene que estar bien pensada y alineada con esas necesidades reales.
Muchas empresas chilenas, al automatizar sin una estrategia clara, han enfrentado errores como scripts que no se actualizan, ambientes de pruebas mal configurados o dependencia de herramientas sin soporte local. ¿El resultado? Falsos positivos, baja cobertura real y un equipo de QA más estresado que fortalecido.
Un caso común que vemos es la automatización de pruebas sin validar los flujos reales de usuarios. Esto lleva a pasar por alto errores de experiencia o condiciones de borde que solo emergen con pruebas manuales bien diseñadas.
Los pilares de un plan de pruebas robusto
Automatización bien estructurada: Una integración correcta de pruebas automatizadas en pipelines CI/CD puede acelerar sustancialmente la regresión y aumentar la cobertura de pruebas, según BrowserStack.
Pero esto solo sucede cuando la automatización responde a una estrategia clara, adaptada al negocio y con segmiento continuo. En empresas chilenas que operan con equipos distribuidos y sistemas legacy, una automatización mal enfocada puede terminar generando más retrabajo que valor.
Pruebas de rendimiento y carga: Los fallos en sistemas críticos pueden costar más de US $336.000 por hora, según Gartner, incluso en industrias reguladas. Cuando bancos liberan actualizaciones sin tests adecuados, las caídas de canales digitales en momentos clave afectan ventas y reputación en forma muy concreta.
Seguridad desde la base: El mercado global de software de seguridad crecerá de USD 18,19 mil millones en 2025 a USD 43,14 mil millones hacia 2030, según Exactitude Consultancy.
Desde Chile vemos cómo cada vez más compañías incorporan pruebas de penetración y análisis estático como parte del ciclo de DevSecOps. No hacerlo, sobre todo si manejas datos sensibles, es una apuesta arriesgada.
Experiencia de uso real: Estudios como los del Baymard Institute indican que problemas de UX pueden elevar hasta un 70% la tasa de abandono en ecommerce, solo por fricciones en el proceso de compra.
El futuro del QA: preparando tu equipo para los próximos desafíos
Ya, no basta con tener automatización. El 42% de las empresas incorpora IA para detectar defectos y anticiparse, según TestGrid.
Pero esos avances requieren gente preparada, con ojo crítico y capacidad de hacer lo que la IA no puede. En Latinoamérica, y especialmente en Chile, estamos viendo una brecha entre la disponibilidad de testers tradicionales y los perfiles con conocimientos en IA, análisis de datos y DevOps. Invertir en capacitación ya no es opcional: es una ventaja competitiva.
Desde ACL, impulsamos iniciativas de formación QA a través de ACL Academy, con foco en herramientas de automatización, pruebas de seguridad y nuevos enfoques como frameworks con IA, adaptados a la realidad del mercado chileno.
▶️ Ignacio Muñoz
Project Manager | ACL
QA no es un costo, es reputación. Una estrategia integral asegura calidad, reduce errores y mantiene la empatía con el usuario. En sectores como la banca, retail o salud, un error no detectado puede costar millones en minutos: por pérdida de ventas, caídas de confianza o incluso sanciones regulatorias.
