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).
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”.
Nota responsable: evita promesas tipo “X veces menos bugs”. Lo correcto es hablar en términos de reducción de riesgo, estabilidad y velocidad sostenida.
La diferencia clave es el momento y el objetivo.
Se confunden porque “QA” también se usa para nombrar un rol. Pero en equipos modernos conviene separar disciplina (QA) de actividad (testing).
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).
| Elemento | QA (Quality Assurance) | Testing (Pruebas) | QC (Quality Control) |
|---|---|---|---|
| Objetivo | Prevenir defectos y reducir riesgo | Detectar defectos y validar | Verificar cumplimiento del estándar |
| Enfoque | Proactivo y transversal (SDLC) | Por etapa / por tipo de prueba | Gate/inspección |
| Cuándo ocurre | Desde discovery hasta producción | En múltiples etapas | Antes de release / revisiones / auditorías |
| Responsable típico | Equipo completo + líder de calidad | QA/SDET + Devs (unit) | QA + líderes de entrega/operación |
| Métricas útiles | defect escape, incidentes, deuda | flakiness, cobertura útil, fallas | rechazo, no conformidades, reincidencias |
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:
Señales de ownership difuso: regresiones repetidas, hotfixes sin aprendizaje, “en mi máquina funciona” y suites automatizadas poco confiables (flaky tests crónicos).
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.
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:
La corrección no es “más testing” solamente. Es mejor QA: criterios testeables, DoD real, pirámide de pruebas, gates y operación (TestOps).
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:
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:
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:
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:
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.
La IA no reemplaza fundamentos; acelera partes del sistema cuando ya hay criterios claros, datos y pipeline.
Casos de uso realistas:
Buena práctica para escalar (y no quedarse en piloto): human-in-the-loop + gobierno de datos + medición (impacto en regresión, flakiness, defect escape).
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:
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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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.
No. QA busca prevenir y asegurar calidad durante el desarrollo; QC verifica cumplimiento con controles o inspecciones.
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.
La responsabilidad es compartida, pero el ownership debe ser explícito: Product (intención/riesgo), Engineering (calidad técnica), QA/SDET (estrategia/cobertura), DevOps (operación/pipeline).
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).
TestOps vuelve operables las pruebas: CI/CD, ambientes, datos, reporting y confiabilidad. Sin eso, la automatización suele volverse frágil.
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.
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.