QA vs Testing: diferencias, roles y quién es dueño de la calidad

Por Mariluz Rodríguez, Gerente Comercial en ACL

Si tu equipo usa “QA” y “testing” como sinónimos, es normal… pero caro. En la práctica, testing es la actividad de probar para encontrar fallas y validar comportamientos. QA (Quality Assurance) es el enfoque de aseguramiento de calidad: un sistema de prácticas para prevenir defectos, reducir riesgos y hacer que la calidad sea repetible a lo largo del SDLC (ciclo de vida del desarrollo de software).

Por qué importa (con datos, sin exageraciones)

Cuando la calidad se gestiona “al final”, el equipo paga en rework, incidentes y pérdida de confianza. Y en industrias como bancos, seguros y retail, una regresión puede impactar continuidad, fraude, experiencia de cliente y cumplimiento.

World Quality Report 2025–26: 43% experimenta GenAI en Quality Engineering, pero solo 15% la ha escalado a nivel enterprise. La brecha suele ser “operación y gobierno”, no “el modelo”.

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Nota responsable: evita promesas tipo “X veces menos bugs”. Lo correcto es hablar en términos de reducción de riesgo, estabilidad y velocidad sostenida.

 

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Diferencia entre QA y testing en software

La diferencia clave es el momento y el objetivo.

• QA (aseguramiento de la calidad) es proactivo: define cómo se construye software con calidad (criterios, estándares, gates, métricas, aprendizaje).

• Testing (pruebas de software) es confirmatorio/detección: ejecuta verificaciones para validar lo que se construyó (unitarias, integración, regresión, E2E, exploratorias).

Se confunden porque “QA” también se usa para nombrar un rol. Pero en equipos modernos conviene separar disciplina (QA) de actividad (testing).

QA vs Testing vs QC: qué es cada uno y cuándo aplicarlos

Una forma práctica de ordenarlo es por capas:

• QA (aseguramiento) diseña el sistema de calidad.

• Testing ejecuta pruebas.

• QC verifica el cumplimiento (como control o inspección antes de release, o durante operación).

¿Quién es dueño (ownership) de la calidad?

La calidad es responsabilidad compartida, pero sin acuerdos explícitos termina siendo de “nadie”. Lo que funciona en terreno es definir ownership por decisión, no por cargo.

En términos simples:

• Product: define intención de negocio, trade-offs, riesgo y criterios de aceptación.
• Engineering: asegura calidad técnica (arquitectura, code review, unit tests, observabilidad).
• QA/SDET: lidera estrategia de calidad (riesgo, cobertura de regresión, diseño de pruebas, calidad de datos).
• DevOps/Platform: habilita CI/CD, ambientes y operación de pruebas cuando aplica (TestOps).

Señales de ownership difuso: regresiones repetidas, hotfixes sin aprendizaje, “en mi máquina funciona” y suites automatizadas poco confiables (flaky tests crónicos).

Roles y responsabilidades en QA

En equipos ágiles, el rol de calidad cambia según el foco del equipo.

• QA Engineer: suele concentrarse en diseño/ejecución de pruebas y análisis de riesgo.

• SDET: se orienta a ingeniería (frameworks, CI/CD, mantenibilidad de automatización).

• QA Lead/Quality Lead: alinea estrategia, métricas y acuerdos (DoR/DoD, gates, trazabilidad y mejora continua).

La idea no es “QA como policía”, sino QA como diseño del sistema para que el testing sea efectivo y el delivery sea sostenible.

Límites del testing en metodologías ágiles (y por qué se nota)

En Agile el error típico es convertir el testing en el único control. Eso genera un patrón: historias mal cortadas → criterios vagos → regresión se acumula → release se vuelve riesgoso.

Señales comunes:

• Testing “al final del sprint” como rutina.
• Regresión manual larga.
• Automatización sin estrategia (mucha suite, poca confianza).
• Deuda técnica invisible hasta que explota.

La corrección no es “más testing” solamente. Es mejor QA: criterios testeables, DoD real, pirámide de pruebas, gates y operación (TestOps).

Ejemplos por industria: bancos, seguros y retail (QA vs testing)

Bancos (pagos, autenticación, límites transaccionales)

En banca, pequeñas regresiones pueden afectar la continuidad y confianza. QA aquí se ve como gobierno del riesgo y estándares de salida. En paralelo, testing se concentra en garantizar reglas críticas (cálculos, límites, validaciones) y estabilidad de integraciones.

Prácticas típicas:

• QA: criterios testeables + gates para cambios sensibles + datos de prueba controlados.
• Testing: unit tests fuertes + integration/contract tests + regresión priorizada por riesgo.

Seguros (emisión, endosos, siniestros)

En seguros, el riesgo suele estar en reglas complejas (coberturas, deducibles, vigencias, excepciones). QA aporta matriz de variantes y trazabilidad; testing valida journeys críticos y casos borde.

Prácticas típicas:

• QA: matriz de reglas/variantes + DoD con trazabilidad + observabilidad de eventos.
• Testing: unit tests de reglas + regresión por journeys + exploratorio planificado.

Retail (checkout, promociones, stock)

En retail, la calidad sufre por picos de negocio (campañas) y por alta dependencia de integraciones. QA define estrategia por momento de negocio; testing protege checkout, pricing/promos e inventario.

Prácticas típicas:

• QA: estrategia por campañas + gates mínimos en checkout/pricing + ambientes/datos representativos.
• Testing: smoke de checkout + integración con inventario/logística + regresión por impacto.

TestOps: cuando la calidad se vuelve operable y medible

Si tienes automatización y aun así sufres, muchas veces el problema no es la herramienta: es la operación de las pruebas. TestOps se trata de que la calidad sea “ejecutable” todos los días: que los pipelines corran, que los ambientes no sean una lotería, que los datos de prueba sean coherentes y que los resultados sirvan para decidir.

En vez de perseguir “más casos” o “más % automatizado”, lo útil es mirar señales que conectan calidad con entrega:

• Lead time for changes: cuánto demora pasar de commit a producción.
• Change failure rate: qué proporción de despliegues termina en hotfix/rollback.
• MTTR: cuánto tardas en recuperar servicio cuando algo falla.
• Flaky tests rate: cuánto “miente” la suite automatizada.
• Defect escape rate: qué se escapa a producción y se transforma en incidente.

Si esas señales no mejoran, normalmente hay deuda en uno o más de estos frentes: estabilidad de ambientes, datos de prueba, diseño de la suite, o gates mal definidos.

Del testing tradicional a QA con IA

La IA no reemplaza fundamentos; acelera partes del sistema cuando ya hay criterios claros, datos y pipeline.

Casos de uso realistas:

• Generación asistida de casos desde historias/criterios (con revisión humana).
• Priorización de regresión según cambios, historial de fallas y criticidad.
• Análisis de fallas (logs, patrones, clustering) para acortar el diagnóstico.
• Apoyo al mantenimiento de automatización (según stack).

Buena práctica para escalar (y no quedarse en piloto): human-in-the-loop + gobierno de datos + medición (impacto en regresión, flakiness, defect escape).

Errores comunes (y cómo corregirlos)

La mayoría de los problemas de calidad no aparecen por falta de testing, sino por falta de acuerdos y operación. Estos son los errores que más se repiten y cómo corregirlos sin caer en burocracia:

• QA como gate final: si la calidad vive al final del sprint, todo se vuelve urgente.
  • Mejor: Definition of Done con unit tests, smoke checks y regresión por riesgo.

• Automatización “por cumplir”: crece la suite, pero baja la confianza.
  • Mejor: automatiza lo estable y crítico; deja exploratorio donde aporte más valor.

• Criterios ambiguos: el equipo prueba “lo que entiende”, no lo que el negocio necesita.
  • Mejor: criterios testeables y ejemplos concretos.

• Regresión eterna y manual: el release depende de un ritual largo y frágil.
  • Mejor: priorización por riesgo + suite confiable operada con TestOps.

• Flaky tests normalizados: el ruido tapa el riesgo real.
  • Mejor: trata flakiness como deuda técnica con SLA de corrección.

• Ambientes que no se parecen a producción: aparecen fallas “inesperadas” en el peor momento.
  • Mejor: contratos, datos de prueba gobernados y observabilidad para detectar divergencias.

• Ownership difuso: nadie decide, nadie mantiene, nadie responde.
  • Mejor: RACI simple (quién decide, quién mantiene, quién aprueba).

• Se mide cantidad, no impacto: más métricas, menos claridad.
  • Mejor: métricas conectadas a riesgo y entrega (escape, CFR, lead time, MTTR).

Si “solo testeas”, la calidad te sale más cara

El punto no es discutir si QA “es” testing. El punto es operativo: cuando QA se reduce a pruebas al final, la calidad llega tarde y el riesgo sube.

Si quieres mejorar sin frenar el delivery, parte por: ownership explícito + DoD real, regresión por riesgo con automatización confiable, y TestOps con métricas accionables.

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FAQs

¿Cuál es la diferencia entre QA y testing en software?

QA es un enfoque proactivo y transversal para prevenir defectos (procesos, criterios, métricas, gates). Testing es la ejecución de pruebas para detectar fallas y validar comportamiento.

¿QA y QC son lo mismo?

No. QA busca prevenir y asegurar calidad durante el desarrollo; QC verifica cumplimiento con controles o inspecciones.

En Agile, ¿cuál es el límite del testing?

El límite aparece cuando el equipo deja la calidad “para el final”. Sin criterios testeables, DoD y pruebas tempranas, el testing se vuelve cuello de botella.

¿Quién debería ser dueño de la calidad?

La responsabilidad es compartida, pero el ownership debe ser explícito: Product (intención/riesgo), Engineering (calidad técnica), QA/SDET (estrategia/cobertura), DevOps (operación/pipeline).

¿La automatización de pruebas es QA?

No por sí sola. Es una técnica de testing. Se vuelve parte de QA cuando está integrada a una estrategia (riesgo, pirámide, gates, métricas y operación).

¿Qué es TestOps y por qué importa?

TestOps vuelve operables las pruebas: CI/CD, ambientes, datos, reporting y confiabilidad. Sin eso, la automatización suele volverse frágil.

¿Cómo ayuda la IA en procesos de QA?

Puede asistir en generación de casos, priorización de regresión, análisis de fallas y mantenimiento de automatización. Debe implementarse con revisión humana y cuidado de datos.

¿Qué hago si no tengo QA Lead y necesito estrategia?

Parte con un “Quality Strategy 1‑pager”, define DoD, ownership y regresión por riesgo. Un Engineering Manager o un SDET puede liderar inicialmente, con apoyo de Product.

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