Por Christian Fiore, QA en Paisanos.
Trabajo hace más de una década en proyectos digitales de alta complejidad, acompañando equipos de producto, tecnología y negocio en contextos de crecimiento acelerado, donde la calidad no es negociable y el tiempo siempre corre.
Todo empezó con un Notion lleno de bullets, más de diez personas conectadas en una call, y una pregunta que se repite en todas las oficinas cuando el producto crece más rápido que los procesos:
“¿Nos estamos olvidando de algo?”
Así arrancaban nuestras sesiones de regresión en proyectos complejos. Queríamos cubrir todo, prever lo imprevisible, no dejar puntos ciegos. Cada funcionalidad tenía impacto directo en miles (a veces millones) de usuarios. Pero con el tiempo, la coordinación se volvió insostenible. Las reuniones se alargaban, la documentación crecía y la sensación de fragilidad no desaparecía. Sabíamos que tenía que haber otra forma.
En esta nota quiero compartir cómo desde Paisanos transformamos esas maratones en un proceso más ágil e inteligente, y cómo nuestra experiencia en proyectos exigentes nos llevó a colaborar activamente en la evolución de una herramienta de QA que hoy potencia nuestro trabajo. Un cambio que alivió al equipo y elevó la calidad sin frenar el delivery. Spoiler: no se trata solo de automatizar más, sino de automatizar con criterio.
QA en proyectos de alta complejidad: el punto de partida
En Paisanos trabajamos con productos que operan bajo presión constante. Aplicaciones web y mobile que deben funcionar de forma impecable en escenarios reales: picos de tráfico, flujos de pago críticos, múltiples perfiles de usuario y releases frecuentes. Cada proyecto trae desafíos propios: desde e-commerce con lógicas complejas hasta plataformas de entretenimiento con miles de usuarios simultáneos.
Durante mucho tiempo, nuestro enfoque de calidad se apoyó en prácticas manuales intensivas. Documentación extensa, diseño detallado de casos de prueba, regresiones manuales en cada release, validaciones campo por campo. Eran prácticas necesarias, pero difíciles de sostener al ritmo que el negocio exigía.
La automatización apareció como un alivio parcial. Aportó consistencia y velocidad, pero también introdujo nuevas tensiones: inversión técnica, mantenimiento constante y dependencia de perfiles especializados. No todos los proyectos (ni todos los equipos) podían absorber ese costo sin resentir la agilidad.
Con el tiempo entendimos algo clave: no existe un único modelo de QA que funcione para todos los escenarios. En mobile, la fragmentación de dispositivos y sistemas operativos. En web, la diversidad de browsers, resoluciones y estados de sesión. Y cuando ambos mundos conviven, la complejidad se multiplica.
Agilidad, continuous delivery y una pregunta inevitable
La adopción de metodologías ágiles y prácticas de continuous delivery cambió definitivamente el tablero. Releases más frecuentes, iteraciones constantes y una expectativa clara por parte de los clientes: avanzar rápido, pero sin romper nada.
En ese contexto, la pregunta dejó de ser ocasional para volverse permanente:
¿cómo aseguramos calidad sin frenar la velocidad?
La respuesta ya no podía limitarse a “automatizar más”. Exigía repensar el rol del QA dentro del equipo. Involucrarlo desde el discovery, fomentar una mirada crítica y analítica compartida, participar activamente en ceremonias y asumir que la calidad no es una etapa final, sino una responsabilidad distribuida.
Automatizar pasó a ser una decisión estratégica. Combinar pruebas exploratorias, regresiones automatizadas y entendimiento profundo del negocio se volvió tan importante como elegir la herramienta correcta.
Cuando la IA empieza a abrir nuevas posibilidades
En ese proceso de evolución, la inteligencia artificial dejó de ser una promesa lejana para convertirse en un facilitador concreto. No vino a reemplazar el criterio humano, sino a amplificarlo.
La IA puede sugerir escenarios de prueba mientras la persona aporta contexto, generar scripts accesibles para equipos sin background técnico o acelerar el aprendizaje de nuevos frameworks. En la práctica, esto se tradujo en mayor inclusividad, ciclos más cortos y equipos más autónomos.
En un entorno donde la presión por calidad crece al mismo ritmo que la velocidad del negocio, la IA empezó a funcionar como un faro. No resuelve todos los dilemas, pero marca un camino donde el QA deja de ser visto como un último paso y pasa a convertirse en un motor de valor estratégico.
Un proyecto donde la complejidad se volvió tangible
Toda esta evolución se puso a prueba en un proyecto puntual donde los desafíos convergieron de forma simultánea.
Seguramente la escena resulte familiar: cuando alguien pregunta por las casuísticas más críticas, la mente empieza a enumerar escenarios uno tras otro, como una cadena infinita de casos edge. En este proyecto, las sesiones de regresión se habían convertido en verdaderas maratones corporativas.
Más de diez personas en cada reunión (desarrolladores, QAs, product owners, analista) aportando perspectivas valiosas, conocimiento institucional y alertas críticas. El problema no era la falta de información, sino la imposibilidad de sistematizarla sin depender de la presencia simultánea de todo el equipo.
Con millones de usuarios, múltiples flujos complejos y releases superpuestos, cada despliegue podía afectar funcionalidades ya productivas. El proceso era necesario, pero claramente insostenible.
El dilema técnico desde nuestra experiencia
Automatizar no era una opción: era una necesidad. Pero el camino tradicional presentaba obstáculos que ya conocíamos bien:
- Curvas de aprendizaje elevadas, difíciles de absorber en proyectos de duración corta o media.
- Mantenimiento constante, donde cada cambio visual implicaba reparar scripts.
- Gestión compleja de datos de prueba, con dependencias manuales difíciles de coordinar.
- Escalabilidad costosa, tanto en infraestructura como en tiempo de configuración.
Con ese panorama, la conclusión fue clara: necesitábamos automatizar, pero sin sacrificar agilidad ni sumar más fricción al proceso.
Colaborar para construir la herramienta correcta: el trabajo con Autonoma
La pregunta cambió de forma:
¿Cómo capturamos toda esa sabiduría colectiva sin depender de reuniones eternas? ¿Cómo democratizamos la automatización sin convertir al equipo en desarrolladores?
Explorando alternativas alineadas a nuestra realidad, comenzamos a colaborar con Autonoma. No como simples usuarios, sino como parte activa del proceso de construcción.
Compartimos pains reales, casos concretos, flujos complejos y escenarios límite. Mostramos cómo trabajábamos, dónde se rompían los procesos y qué necesitábamos para avanzar. Esa colaboración bidireccional permitió iterar el producto sobre contextos reales, no sobre supuestos.
El enfoque no-code, la gestión inteligente de variables de prueba, la configuración simple de ambientes y la ejecución paralela sin infraestructura adicional respondieron directamente a problemas que vivíamos todos los días. En el proceso, ayudamos a construir una herramienta que hoy no solo nos sirve a nosotros, sino a otros equipos con desafíos similares.
Más que eficiencia: impacto cultural y estratégico
El mayor cambio no fue técnico, sino cultural. El tiempo liberado permitió ampliar la cobertura de escenarios y profundizar el análisis. Automatizar dejó de ser sinónimo de reducir esfuerzo para convertirse en una forma de redirigirlo hacia donde más valor aporta.
La IA aceleró la adopción, mejoró la adaptabilidad del equipo y reforzó una idea central: la calidad no se negocia, se diseña. Y cuando la tecnología potencia al equipo en lugar de condicionarlo, lo que antes parecía imposible se vuelve parte del día a día.
En Paisanos creemos que la inteligencia artificial no reemplaza al criterio humano: lo amplifica. Trabajamos con organizaciones que quieren transformar sus procesos sin resignar calidad, contexto ni velocidad. Porque cuando la tecnología se adapta a las personas (y no al revés) la calidad deja de ser un cuello de botella para convertirse en ventaja competitiva.
Preguntas y respuestas sobre QA e IA
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a mejorar procesos de QA en proyectos complejos?
La IA permite acelerar la generación de escenarios de prueba, reducir barreras técnicas y ampliar la cobertura sin perder criterio humano. Funciona como un facilitador que optimiza tiempos y mejora la toma de decisiones en contextos de alta complejidad.
¿La automatización no-code es viable en proyectos enterprise?
Sí, siempre que esté acompañada por una estrategia clara. Las soluciones no-code bien diseñadas permiten escalar calidad, reducir dependencia técnica y mantener agilidad, incluso en productos con millones de usuarios.
¿La IA reemplaza al rol del QA tradicional?
No. La IA potencia el rol del QA al liberar tiempo operativo y reforzar el análisis estratégico. El criterio humano sigue siendo central para interpretar contexto, negocio y experiencia de usuario.
¿Cuándo conviene replantear el enfoque de QA en un producto digital?
Cuando las regresiones se vuelven inmanejables, el delivery se frena o la calidad depende de reuniones extensas. Son señales claras de que el proceso necesita evolucionar.