Por Ignacio Muñoz Riquelme
¿Quién detectó el último error grave en tu e-commerce: tu equipo de QA o un cliente furioso en redes sociales?
En Chile, esa pregunta no es retórica. El Servicio Nacional del Consumidor (SERNAC) recibió 593.744 reclamos en 2023, y el retail concentró un 25,8 % de ese total, según la cuenta pública 2023 y el análisis publicado por BioBioChile.
Peor aún: los reclamos ligados al comercio electrónico ya representan un 62 %, frente al 38 % del comercio presencial, de acuerdo con el estudio de comercio electrónico del SERNAC. Y el propio organismo ha concluido que alrededor del 65 % de las quejas se concentra en la postventa: problemas para terminar contratos, ejercer garantías o recibir lo prometido, como detalla en el informe sobre la postventa en comercio electrónico y el análisis del viaje del usuario en e-commerce.
Si miras esos datos con lentes de TI, el mensaje es incómodo: gran parte del retail chileno está testeando en producción. La “prueba de estrés” de tus procesos digitales no la hace QA; la hacen tus clientes, en horario punta.
Escribí este artículo porque en retail, QA con IA no es un lujo tecnológico; es una defensa para reducir reclamos, proteger margen y dejar de usar a los clientes como sistema de alerta temprana.
Cuando el bug se descubre en redes sociales
En casi cualquier cadena de retail se repite el mismo guion:
- Lanzas una campaña tipo Cyber.
- La demanda se dispara.
- Una combinación de reglas de stock, integraciones y procesos de despacho no aguanta el volumen real.
- Empiezan los reclamos: productos que “aparecían disponibles”, órdenes que nunca se confirman, promesas de entrega que se incumplen.
Desde la mirada de negocio esto se lee como “mala experiencia de cliente”.
Desde la mirada técnica, suele ser un problema clásico de QA que llegó tarde.
IBM viene insistiendo hace años en que corregir defectos en etapas tardías del ciclo de desarrollo dispara los costos, y que una parte importante del presupuesto se consume en reparar errores que pudieron detectarse antes, como detalla el white paper de IBM “Minimizing Code Defects to Improve Software Quality and Lower Development Costs”.
Traducido a retail:
- Un bug que solo se descubre cuando el cliente ya pagó implica compensaciones, logística inversa, reputación y tiempo de call center.
- El mismo bug, detectado una semana antes en QA, se resuelve con un ajuste de reglas, un fix en el pipeline de DevOps y un par de pruebas de regresión.
La diferencia no es filosófica, es financiera.
Lo que está fallando no es solo el QA: es el modelo de aprendizaje
Si el retail lidera los reclamos y el e-commerce concentra la mayoría de las quejas, no es porque los equipos no trabajen; es porque el sistema aprende tarde.
Hoy muchas organizaciones siguen este patrón:
- QA se centra en confirmar que lo que se desarrolló funciona según un set de casos de prueba conocido.
- Los reclamos reales (SERNAC, redes sociales, call center) viven en otra área: CX, SAC, legal, riesgo reputacional.
- Lo que los clientes sufren no siempre vuelve como insumo estructurado al backlog de QA ni a la priorización de pruebas.
Resultado: cada campaña masiva “descubre” problemas que ya estaban latentes en los datos de postventa.
La pregunta clave no es “¿tenemos más testers?” sino:
¿Qué tan bien está aprendiendo tu sistema de QA de los errores que ya comete tu operación?
Ahí es donde la IA deja de ser palabra de moda y empieza a tener impacto real.
Qué puede hacer realmente la IA en QA
La adopción de IA en testing dejó de ser un experimento puntual. El World Quality Report 2024 muestra que una mayoría de organizaciones ya está incorporando IA y GenAI en sus procesos de calidad, con beneficios claros en velocidad y automatización. Un análisis de estas tendencias, realizado por George Ukkuru en Testmetry, destaca que buena parte de los equipos de QA declara ciclos de pruebas más rápidos y una mayor capacidad de automatizar tareas luego de integrar IA en su estrategia.
Eso no significa que todos la estén usando bien, pero sí deja claro que hay un terreno donde separar ruido de valor.
De manera pragmática, en retail la IA puede aportar en tres frentes muy concretos:
Priorizar pruebas según riesgo de reclamo
En lugar de ejecutar siempre el mismo set de regresión, los modelos pueden:
- Analizar históricos de defectos, reclamos y journeys de usuario.
- Detectar flujos con alta correlación entre errores y tickets (por ejemplo, cambios de dirección en despacho, promociones complejas, medios de pago específicos).
- Reordenar la ejecución de pruebas para que el equipo ataque primero lo que más probabilidades tiene de romperse y generar reclamos visibles.
No se trata de correr más pruebas, sino de ejecutar las pruebas que importan para el negocio.
Convertir los datos de fallas en conocimiento predictivo
Aquí la IA deja de ser un asistente y se vuelve radar:
- Agrupa incidentes para entender patrones de fallo en ciertas combinaciones de producto, canal y horario.
- Entrena modelos que anticipan dónde es más probable que aparezcan errores cuando se lanza una nueva campaña, se cambia una regla de precios o se habilita una integración logística.
Bien entrenados, estos modelos permiten algo clave:
saber qué revisar antes de lanzar, y no después de leer un hilo de reclamos en redes sociales.
Generación y mantenimiento inteligente de casos de prueba
En paralelo, siguen creciendo los usos más “clásicos” de IA en testing:
- Generación de casos de prueba a partir de historias de usuario o reglas de negocio.
- Ajuste automático de scripts automatizados cuando cambian elementos de la interfaz.
- Análisis de logs y trazas para sugerir nuevos tests a partir de rutas reales de clientes.
El punto no es reemplazar al tester, sino sacarlo de la tarea mecánica y llevarlo a diseñar mejor qué se prueba y por qué.
Retail y QA con IA: dónde se gana más valor
Para que esto no quede en teoría, pensemos en tres zonas donde el retail sufre a diario.
Antes de la compra: búsquedas, stock y promesas
Aquí se concentran problemas como:
- Productos que aparecen como disponibles, pero no hay stock real.
- Errores en variantes (talla o color) según sucursal.
- Promesas de entrega que no consideran bien la capacidad logística.
Con IA aplicada a QA puedes:
- Analizar miles o millones de combinaciones entre catálogo, bodegas y tiendas para detectar inconsistencias que un set manual nunca cubriría.
- Generar automáticamente casos de prueba que crucen tipos de productos, zonas y plazos en función de los patrones que históricamente generaron más reclamos.
Durante la compra: reglas de negocio y medios de pago
Clásico de fin de mes o campaña:
- Cupones que fallan en ciertas combinaciones de carrito.
- Rechazos de pago que no se explican bien al usuario.
- Problemas al mezclar despacho y retiro en tienda.
La IA puede:
- Revisar históricos de transacciones fallidas y agruparlas por patrones técnicos y de negocio.
- Sugerir casos de prueba para las reglas más conflictivas (promociones acumulables, topes por RUT, medios de pago con integraciones externas inestables).
Después de la compra: la zona roja del SERNAC
El estudio sobre el viaje del usuario en comercio electrónico del SERNAC deja claro que la postventa es el punto más crítico, concentrando cerca del 65 % de los reclamos asociados al comercio electrónico.
Aquí QA tradicional llega poco: muchas de estas fallas no son “bugs” visibles en la interfaz, sino errores de coordinación entre sistemas.
Con IA bien integrada en QA puedes:
- Analizar el flujo completo desde la orden hasta la entrega y la devolución.
- Detectar puntos débiles en conciliaciones, estados de pedido y comunicación de plazos.
- Diseñar pruebas end-to-end que simulen los mismos caminos que hoy terminan como reclamo formal.
Un marco simple: de QA reactivo a QA entrenado
Para ordenar la conversación, vale la pena estructurar el viaje en cuatro niveles que se repiten en empresas de retail y servicios.
Nivel 0 – QA como “último filtro”
- Pruebas manuales pesadas.
- Automatización parcial y fragmentada.
- Los reclamos de clientes casi no se usan como insumo estructurado.
Nivel 1 – Automatización orientada a cobertura
- Suites automatizadas en las principales journeys.
- Integración básica en CI/CD.
- La priorización se define más por intuición que por datos de fallas y reclamos.
Nivel 2 – QA guiado por datos
- Defectos, reclamos y métricas de negocio se trazan a módulos y journeys.
- El equipo empieza a priorizar pruebas según impacto potencial en NPS, reclamos y costo.
- Se usan analíticas para detectar patrones de error recurrentes.
Nivel 3 – QA con IA como sistema de aprendizaje
- Modelos que recomiendan qué probar primero antes de cada despliegue.
- Análisis predictivo sobre dónde es más probable romper algo cuando se cambia una regla o se lanza una campaña.
- La conversación con negocio cambia de “¿cuántos casos corrimos?” a “¿cuánto riesgo mitigamos?”.
No necesitas saltar del 0 al 3 en un trimestre, pero sí necesitas saber en qué nivel estás hoy y cuál es el siguiente paso lógico.
Lo que puede salir mal (y suele salir mal)
Hablar de IA sin riesgos sería irresponsable, especialmente con el ritmo de hype actual.
IA sin datos de calidad
Si tus reclamos están dispersos en hojas de cálculo, tickets incompletos y correos, ningún modelo va a salvarte. Entrenar IA con datos sucios solo te da predicciones sofisticadas de basura.
Proyectos de IA sin caso de negocio claro
Gartner viene advirtiendo que una parte importante de los proyectos de IA más avanzados no llegará a puerto. Un reporte reciente, citado por Reuters, señala que más del 40 % de los proyectos de “agentic AI” serán cancelados de aquí a 2027 por costos crecientes y valor de negocio poco claro.
Aunque esa cifra apunta a otro tipo de soluciones, el mensaje aplica directo a QA: si tu iniciativa de IA no parte de un dolor concreto (reclamos, tiempos de resolución, costos de postventa), terminará siendo un piloto elegante que nadie escala.
Herramientas sin rediseño de procesos
Integrar una plataforma de testing “con IA” sin tocar procesos es la receta perfecta para la frustración:
- Scripts más inteligentes, pero conectados a pipelines lentos.
- Métricas nuevas, pero sin quien las use en decisiones.
- Modelos que recomiendan priorizaciones que nadie sigue porque el plan de pruebas ya estaba cerrado.
La tecnología no compensa la falta de gobierno ni de ownership.
Conclusión: la calidad no se “controla”, se entrena
Los datos del SERNAC muestran que el retail chileno y el comercio electrónico tienen un problema estructural de calidad en la experiencia completa, especialmente en postventa.
Seguir invirtiendo solo en más campañas, más funcionalidades y más canales sin cambiar el modelo de QA es, en la práctica, aceptar que serán tus clientes quienes sigan encontrando los errores más caros.
QA con IA no es magia, pero sí cambia la pregunta fundamental:
- De: “¿pasaron las pruebas?”
- A: “¿qué hemos aprendido de nuestros errores y cómo reducimos el próximo pico de reclamos?”
Si tus equipos ya están lidiando con sistemas distribuidos, promociones complejas, múltiples partners logísticos y presión constante por salir antes que la competencia, tiene poco sentido seguir probando como hace diez años.
La oportunidad está en usar la IA no para generar más reportes, sino para entrenar un sistema de calidad que aprenda con cada campaña, cada incidente y cada reclamo.
Y si quieres saber qué tan “entrenable” es hoy tu QA agenda una conversación gratuita con nuestros expertos.
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