Si necesitas un punto de partida antes de entrar en QA vs QE, acá dejamos una base clara: qué es QA y por qué importa en software.
En software, la calidad no se agrega al final. Se diseña, se construye y se valida durante todo el ciclo.
Aun así, muchas organizaciones operan con un patrón repetido: QA aparece tarde, cuando el desarrollo está “cerrado”, y el costo de corregir ya subió. La consecuencia es obvia: retrabajo, releases tensos y menor predictibilidad —entender la clasificación de defectos ayuda a priorizar—.
La discusión útil no es “QA manual vs QA automatizado”. Es otra: verificación y calidad integrada, en funcionales y no funcionales.
QA (Quality Assurance) se define como actividades orientadas a dar confianza de que se cumplirán los requisitos de calidad. La definición de referencia está en el glosario de ISTQB.
En terreno, eso implica dos dimensiones que suelen confundirse:
Decir “QA funcional” como sinónimo de “QA manual” es incorrecto. Lo funcional/no funcional describe el tipo de requisito, no la técnica. Ambos pueden ejecutarse con enfoque manual o automatizado, según el caso.
El estándar ISO/IEC 25010 define un modelo de calidad del producto de software con características y subcaracterísticas para especificar y evaluar calidad de forma consistente.
Esto importa porque el negocio suele pedir lo funcional (por ejemplo, “generar un reporte entre fechas”), pero asume lo no funcional:
En otras palabras: QA no solo prueba lo que el cliente pide explícitamente. También valida lo que el cliente da por básico.
QE (Quality Engineering) no es “hacer más testing”. Es integrar prácticas de calidad desde el inicio, con automatización estratégica, colaboración y señales operativas en CI/CD y producción.
Esta visión es coherente con prácticas modernas de entrega continua y automatización de pruebas. Un buen punto de referencia para comprenderlo es Continuous Delivery.
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Dimensión |
QA (verificación) |
QE (calidad integrada) |
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Foco principal |
Validar cumplimiento |
Diseñar calidad desde el inicio |
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Momento crítico |
Antes del release |
Durante todo el ciclo |
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Señal principal |
Evidencia de cumplimiento |
Prevención + señales en pipeline |
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Automatización |
Puede incorporarse tarde |
Estratégica desde el diseño |
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Riesgo común |
Detectar problemas cuando ya son costosos |
Automatizar sin criterio |
Una forma simple de verlo:
Ambos son necesarios cuando se entienden correctamente.
Automatizar es útil, pero no es un fin en sí mismo.
Una regla práctica que funciona en operaciones reales:
Para evitar suites frágiles y lentas, la Pirámide de Pruebas sigue siendo un marco útil.
Para automatizar un caso necesitas conocer el resultado esperado y validarlo primero. Por eso, el testing manual (o al menos la validación humana inicial) suele ser prerrequisito de una automatización sólida.
No todo lo no funcional se cubre con pruebas manuales. Para rendimiento y carga, se requieren herramientas específicas. Un ejemplo estándar en la industria es Apache JMeter, usado para pruebas de performance y simulación de carga.
El punto no es la herramienta. Es la práctica:
La evolución natural no es “QA manual” vs “QA automation”. Es un perfil más completo: un QA integral (Quality Engineer) —si quieres entender qué hace un QA en la práctica— que:
Este cambio es más cultural que técnico: QA deja de ser “fase” y pasa a ser parte del sistema de delivery.
1) Funcional y no funcional están definidos
2) Verificación (QA) está basada en riesgo
3) Calidad integrada (QE) está dentro del flujo
Si quieres profundizar en el enfoque más moderno y cómo lo estamos llevando a operaciones reales, revisa nuestro pilar: QA con IA: transformando el testing de software y nuestra página de servicio: QA con IA aplicada.
Si estás revisando cómo elevar calidad sin frenar entregas, conversemos y lo aterrizamos a tu contexto (equipo, pipeline, criticidad, deuda y riesgos).
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