La inteligencia artificial está rediseñando el trabajo tal como lo conocemos, y en el mundo del QA, este cambio se siente mucho más. Lejos de limitarse a automatizar tareas, la IA está creando un nuevo ecosistema de profesiones, herramientas y habilidades que redefinen lo que significa garantizar la calidad final del software. Por ejemplo, las pruebas impulsadas por IA pueden aumentar la cobertura de test hasta en un 85%, según TestFort.
¿El resultado? Una oportunidad única para que los profesionales de QA se conviertan en líderes de esta nueva era tecnológica, que pareciera estar cada vez más a la vuelta de la esquina
Nuevos roles y profesiones que están naciendo en el QA gracias a la IA
La narrativa “apocalíptica” de que la IA viene a quitarnos los trabajos se termina cuando nos damos cuenta de lo que realmente está pasando en QA. Lo que vemos es principalmente una evolución de los roles existentes, no una eliminación de ellos. Por lo mismo surgen nuevas profesiones altamente especializadas, que fusionan la experiencia en testing con habilidades en datos, automatización y estrategia.
Roles emergentes a tener en cuenta:
- AI QA Engineer: encargado de diseñar e implementar modelos de prueba basados en IA, y detectar cuándo estos no funcionan como deberían
- Test Data Scientist: especialista en análisis de grandes volúmenes de datos de prueba. Utiliza la IA para detectar patrones, generar datos sintéticos y mejorar la cobertura.
- AI Trainer/Curator: se asegura que los datos usados para entrenar algoritmos sean precisos, éticos y balanceados.
- AI Legal Specialist: garantiza que los modelos cumplan con normativas como la Ley de Protección de Datos, y con marcos como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) europeo. Evalúa riesgos legales desde la fase del testing.
- AI Security Specialist: desarrolla pruebas específicas para detectar vulnerabilidades en sistemas basados en IA. Revisa desde ataques hasta la protección de datos, por ejemplo.
- AI Business Analyst: vincula QA con la estrategia de negocio. Define métricas, prioriza qué cosas automatizar. Por lo que es fundamental entender y comprender cómo las herramientas tecnológicas impactan en el producto final y específicamente en la calidad del software.
También aparecen perfiles que colaboran con QA desde otras áreas, como los prompt engineers, auditores de algoritmos y expertos en ética de IA.
Impacto concreto de la IA en los equipos de QA
Los beneficios de la IA en QA ya están documentados y con evidencia de sobra. Esta no es una promesa futurista: simplemente ya está ocurriendo.
Cifras clave
- El 70% de los equipos de QA están utilizando herramientas con IA o se encuentran en proceso.
- Solo el 16% de las empresas considera eficiente su enfoque actual de testing, lo que abre una ventana para una mejora sustancial .
- El 74% de las organizaciones aumentará su inversión en tecnologías de prueba con IA.
- El 53% de los líderes C-suite afirman que buscan talento con conocimientos en inteligencia artificial y en automatización
Datos extraídos del informe de Valido.ai sobre el impacto de la IA en el mercado laboral de QA.
¿Qué está logrando actualmente la IA en QA?
- Automatizar pruebas funcionales, de seguridad, carga y regresión.
- Simular escenarios complejos de usuario con mínimo esfuerzo humano.
- Detectar errores de forma proactiva antes de que ocurran en producción.
- Usar análisis predictivo para priorizar casos de prueba con mayor impacto.
Según Forbes, el valor de los equipos de QA no desaparece con la IA: se multiplica.
La IA como actor fundamental en el desarrollo del software: ¿Quién está escribiendo el código?
La IA no solo transforma el QA, también está cambiando cómo desarrollamos software.
- En Microsoft, la IA actualmente genera entre el 20% y el 30% del código.
- En Google, ya supera el 30%.
- En Meta, Mark Zuckerberg proyecta que la IA escribirá el 50% del código en los próximos 12 meses.
- El CEO de Anthropic predice que “prácticamente todo el código será generado por IA” en un futuro más que cercano.
Este fenómeno obliga a los testers a cambiar su enfoque. Ahora deben validar:
- Código generado automáticamente por IA.
- Lógicas que no siguen estructuras tradicionales.
- Modelos que aprenden y cambian con el tiempo.
- Sistemas no determinísticos que requieren nuevas estrategias de verificación.
En vez de revisar todo línea por línea, el QA se enfoca en entender cómo se comporta el sistema, qué tan buenos son los datos y cuán transparente es el modelo.
¿Cómo prepararse correctamente para estos cambios?
Los profesionales de QA que prosperarán en este entorno serán aquellos que desarrollen habilidades irremplazables por las máquinas. Como por ejemplo:
- Interpretación avanzada de datos: identificar patrones, inconsistencias y sesgos en decisiones algorítmicas.
- Pensamiento crítico y ético: desafiar resultados, evaluar riesgos y cuestionar.
- Comunicación efectiva: explicar problemas técnicos a stakeholders no técnicos.
- Adaptabilidad y aprendizaje continuo: nuevas herramientas surgen cada mes. Lo importante es saber aprender, no saberlas todas.
- Conexión con el negocio: QA debe hablar el idioma del ROI (Retorno de la Inversión), no solo del “bug”.
El nuevo perfil de QA es más analítico, comunicativo y estratégico. Se mueve con soltura entre el testing, el análisis y la ética de la IA.
Las principales consultoras y líderes tecnológicos coinciden en que esto recién empieza. Según proyecciones de Gartner:
- Para 2026, el 75% de las empresas usará IA para generar datos sintéticos de clientes, clave para testing de sistemas que manejan datos sensibles.
- Para 2027, más del 50% de los modelos de IA serán específicos por industria, lo que requerirá QA especializado por sector (salud, finanzas, logística).
- Para 2028, el 30% de las soluciones de IA incorporarán criterios de eficiencia energética. QA deberá medir no solo rendimiento funcional, sino también impacto ambiental.
La IA no reemplaza al QA: lo potencia y lo transforma. Abre puertas a nuevas responsabilidades, mejores herramientas y un rol más influyente en la toma de decisiones.
El profesional de QA del futuro será más que un verificador de bugs. Será un coach de calidad, un entrenador de datos, un auditor ético y, sobre todo, un estratega digital.
El desafío no es competir con la IA, es aprender a sacarle el máximo provecho. Hoy, el rol de QA exige más visión, criterio y adaptabilidad que nunca. En ACL, entendemos ese cambio y estamos preparados para acompañarte con las soluciones que el nuevo QA necesita.