La IA generativa (GenAI) no se limita a cambiar la forma en que se escribe el código; Está cambiando la forma en que definimos la calidad del software.
Como Herramientas de IA Para integrarse más en los flujos de trabajo de desarrollo de software, la función del control de calidad (QA) está cambiando del control manual a la supervisión en tiempo real de los resultados generados por máquinas.
Product Manager especializado en IA en TestRail.
La desconfianza surge de algo más que un simple nivel de malestar; Se trata de lo que está en juego. En el control de calidad, la velocidad sin precisión puede ser un problema.
Muchas herramientas GenAI que generan pruebas a partir de un único mensaje, también conocidas como generadores de casos de prueba “de una sola vez”, a menudo favorecen el volumen de salida sobre la precisión.
Esta compensación puede generar más limpieza que ahorro de tiempo, lo que obliga a los evaluadores a desenredar la lógica defectuosa y reconstruir las pruebas. arquitecturay solucionar lagunas críticas en la cobertura.
Y los cambios no se limitan a las herramientas. El informe “AI at Work” de Even de 2025 encuentra que el 54% de las habilidades laborales en los empleos estadounidenses ahora están posicionadas para una transformación moderada debido a GenAI, con las funciones de software entre las más expuestas.
Este cambio deja claro que los equipos de control de calidad se están remodelando fundamentalmente.
En lugar de escribir código o pruebas desde cero, se les pide que supervisen y refinen los resultados generados por máquinas, lo que aporta una nueva capa de responsabilidad editorial a los flujos de trabajo técnicos.
En otras palabras, la forma más rápida de generar código puede no ser la mejor manera de lanzar software.
El atractivo y las limitaciones de las pruebas de autocompletar
La generación de casos de prueba es uno de los usos más visibles de la IA en las pruebas de software, pero la adopción real todavía está en los titulares.
Un estudio cartográfico reciente informó que solo el 16% de los participantes pusieron a funcionar la IA en las pruebas, pero esta cifra probablemente subestima la realidad.
Muchas organizaciones todavía restringen o desalientan la IA en el trabajo, por lo que la gente duda en decir que la utiliza. También hay orgullo involucrado: algunos prefieren presentar los resultados como si fueran enteramente suyos.
La confianza, el conocimiento y la emoción dan forma a la forma en que los equipos adoptan abiertamente la IA, incluso cuando la presión de plazos más ajustados hace que “los requisitos ingresados y los casos de prueba completados en segundos” parezcan irresistibles.
Por eso es importante el diseño de procesos. La promesa de velocidad es real, pero sin contexto y revisión, a menudo se convierte en limpieza más adelante.
Los equipos que reconocen el lado humano de la adopción y crean hábitos para una guía cuidadosa y una revisión humana obtienen lo mejor de ambos mundos: se mueven más rápido y mantienen un alto nivel de confianza.
Cuando la velocidad crea puntos ciegos
La generación totalmente autónoma puede malinterpretar las reglas comerciales, ignorar casos extremos o entrar en conflicto con las arquitecturas existentes. Esto lleva a reescrituras, revalidaciones y trabajos descartados; lo contrario de “más rápido”.
Pero no es sólo un problema de IA. Vale la pena recordar que los humanos también cometemos errores.
Los seres humanos bajo presión de plazos también incumplen los requisitos, se adaptan demasiado al camino feliz o tienen prejuicios de proyectos anteriores. En el mundo real, el 63% de seguridad Los incidentes y las filtraciones de datos involucran factores humanos y la mayoría de las aplicaciones experimentan cierta configuración incorrecta durante las pruebas.
La IA no resolverá esto por sí sola. Necesita contexto, restricciones y una etapa de revisión humana para que no intercambiemos un tipo de error por otro.
Dónde LLM Al “alucinar” o deambular sin suficiente contexto, las personas malinterpretan especificaciones ambiguas o confían demasiado en la intuición. El riesgo aumenta cuando los equipos caen en una confianza acrítica.
Saltarse la revisión porque el resultado parece pulido, ya sea que provenga de un modelo o de un evaluador experimentado, invita al mismo patrón de falla.
La solución es hacer que la revisión sea habitual y simétrica: trate los resultados de la IA de la misma manera que trataría el borrador de un analista junior. Exija el contexto por adelantado (sistemas, datos, personas, riesgos). Consulta casos negativos y límites.
Compare las “diferencias de la IA” con el flujo previsto y registre la aceptación versus el retrabajo para que pueda ver dónde ayuda la herramienta y dónde tropieza.
No se trata de demostrar quién comete menos errores, sino de combinar fortalezas complementarias. Deje que la IA genere marcos estructurados rápidamente; Dejemos que los humanos juzguen el riesgo, el cumplimiento y los matices.
Con una regla simple de que ningún artefacto ingresa a la suite sin un pase humano, la velocidad deja de crear deuda oculta y comienza a transformarse en confianza.
Human-in-the-Loop es el camino más inteligente a seguir
La IA debería aumentar los testers, no reemplazarlos. Un flujo de trabajo humano en el circuito (HITL) mantiene a las personas en los puntos de decisión mientras convierte la IA en un socio de diseño productivo.
La clave es la orientación intencional: cuanto más clara y específica sea la aportación humana, más fiable será el resultado.
En la práctica, esto significa que los evaluadores no se limitan a “preguntar y esperar”. Proporcionan contexto (sistemas, datos, personas, riesgos), especifican el formato deseado (pasos, BDD o texto libre) y declaran casos extremos y negativos por adelantado.
Las organizaciones apoyan esto con protecciones como modelosguías de estilo y controles basados en roles para que la generación sea consistente y auditable.
Con este marco, los evaluadores revisan borradores sencillos, perfeccionan títulos y pasos, y aceptan o rechazan sugerencias según la relevancia comercial y la precisión técnica.
La confianza aumenta porque el proceso es deliberado: las entradas se restringen, las salidas se inspeccionan y nada ingresa al grupo sin la aprobación humana.
Esto evita la automatización de entrada/salida basura y preserva la confianza en la regresión, el cumplimiento y la colaboración entre equipos.
La IA guiada por humanos ayuda a todos los evaluadores
Cuando la IA es impulsada por personas y revisada antes de que algo se vea comprometido, se convierte en una herramienta de aprendizaje y un multiplicador de fuerza. Para los evaluadores que inician su carrera, la generación impulsada por humanos convierte una página en blanco en un punto de partida estructurado.
Los pasos preliminares y los escenarios sugeridos facilitan la identificación de condiciones límite, caminos negativos y validaciones complejas para que las habilidades se puedan desarrollar más rápido y con menos conjeturas.
Los profesionales experimentados ganan tiempo para centrarse en las pruebas exploratorias, el análisis de riesgos y la estrategia de regresión porque el diseño repetitivo ya no les consume el día. Los equipos globales también se benefician.
Escribir artefactos de prueba en un segundo o tercer idioma es menos estresante cuando la IA ayuda con claridad y coherencia. El resultado es una documentación más sólida, menos estrés y más atención disponible para pruebas más profundas.
Llámelo revisión temprana, impulsada por humanos o simplemente IA colaborativa. La idea es la misma: las personas definen el contexto y los estándares, la IA propone borradores y los humanos mantienen intactas la calidad y la responsabilidad.
Las pruebas seguras e inteligentes comienzan con la confianza
Las herramientas de IA no siempre son irrelevantes para el control de calidad, pero muchas se construyen de manera genérica y no satisfacen las demandas de prueba reales del contexto cotidiano.
Y esto no es exclusivo de las máquinas. Los humanos también cometemos errores, especialmente bajo presión de tiempo o cuando los requisitos son vagos.
La lección es la misma para ambos: la calidad mejora cuando proporcionamos un contexto claro, utilizamos marcos consistentes y mantenemos puntos de control de revisión en su lugar.
Trate a la IA como a un compañero de equipo capaz que necesita capacitación. Dale los mismos sistemas de apoyo en los que confiamos para las personas. Indicaciones precisas vinculadas a flujos de trabajo reales, plantillas que definen los formatos esperados y revisión por pares antes de confirmar algo.
Combine esto con una gobernanza básica para saber qué datos se retienen, requiera acceso basado en roles, cifre en tránsito y en reposo y mantenga un registro de auditoría, y reducirá las tasas de error en ambos lados de la división entre humanos y IA.
El objetivo no es demostrar quién es más inteligente; es para proyecto un proceso que hace que sea menos probable que todos pasen por alto casos extremos, malinterpreten las reglas comerciales o envíen artefactos riesgosos.
El contexto debe liderar, no sólo la habilidad bruta. Las herramientas que elija deben adaptarse a las reglas comerciales, la tecnología y las obligaciones de cumplimiento de su producto, y deben producir los resultados estructurados que esperan sus flujos de trabajo de control de calidad.
Esto significa verificar cómo se manejan los datos, confirmar controles de acceso detallados y garantizar que el modelo pueda seguir sus formatos de pasos, BDD y texto libre.
La expresión clara es el multiplicador. Los equipos que adoptan la IA más rápidamente tienden a ser aquellos que pueden traducir la intención en instrucciones precisas.
Cuando las personas articulan claramente los objetivos, las limitaciones y los casos extremos, la IA genera un trabajo mucho más útil. Cerrar esta brecha con capacitación que cree hábitos de fomento y enseñe a los evaluadores a “mostrar su pensamiento” en la información.
Combina capacidad con responsabilidad. Haga que el conocimiento de los datos forme parte de la incorporación para que todos sepan qué se considera PII, código propietario, contenido protegido por derechos de autor u otro material confidencial, y cómo se aplican estas reglas a las indicaciones y resultados.
Establezca qué hacer y qué no hacer, registre el uso y mantenga un registro de auditoría. Con un contexto sólido, una comunicación clara y una gobernanza básica, la IA se convierte en un asistente confiable en lugar de un riesgo de cumplimiento.
La confianza y la validación siguen siendo no negociables. Incluso los modelos sólidos necesitan personas que interpreten los resultados, confirmen la cobertura y mantengan los estándares. La forma más rápida de ganarse esa confianza es la transparencia.
Cuando una IA puede mostrar por qué sugirió una prueba o un orden de prioridad, qué señales utilizó, qué cambios de código o defectos pasados influyeron en la elección y qué tan segura es, será mucho más probable que los equipos revisen, validen y adopten el resultado.
Busque sistemas que:
• Explicar la lógica detrás de cada sugerencia en un lenguaje sencillo.
• Enlace a la evidencia utilizada, como diferencias, brechas históricas o brechas de cobertura.
• Mostrar puntuaciones de confianza o riesgo con indicaciones de lo que las aumentaría o disminuiría.
• Mantenga un registro de auditoría claro para poder reproducir un resultado y ver quién lo aprobó.
Con este nivel de visibilidad, HITL se vuelve humano en la cima. Los evaluadores mantienen la responsabilidad, mientras que la IA proporciona recomendaciones rastreables que son más fáciles de validar y más seguras de escalar.
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