La inteligencia artificial en testing gana terreno en la Argentina

El software ya no es un soporte en los negocios sino el corazón del crecimiento de las organizaciones y de la economía en general. En banca, salud, comercio electrónico, energía, y en casi todos los sectores, todo depende de aplicaciones que funcionen sin errores y de manera ágil.

Esta presión proveniente, principalmente de usuarios cada vez más exigentes y entornos cada vez más competitivos, impulsó una evolución en el testing de calidad. Hoy hablamos de un testing 2.0, donde la inteligencia artificial (IA) deja de ser promesa y se convierte en herramienta concreta para entregar más valor en menos tiempo.

Así, la inteligencia artificial en testing 2.0, para encontrar menos fallos y entregar software de calidad más rápido, no es una moda, es una respuesta al aumento de la complejidad del software y las demandas de velocidad.

En la Argentina, como en el resto del mundo, empresas y proveedores locales incorporan herramientas que automatizan detección de fallos, priorizan pruebas y reducen tiempos de entrega sin sacrificar cobertura ni seguridad.

También, como en el resto de las tecnologías de la información (TI), la inteligencia artificial no sustituye al tester humano: lo potencia. Al automatizar tareas repetitivas, priorizar casos de prueba y predecir riesgos, la IA reduce errores, baja costos y mejora la eficiencia operativa.

Por estas razones es que es importante conocer que ocurre en la práctica, las barreras que persisten en la Argentina y las medidas que deberían tomar empresas y reguladores para aprovechar la oportunidad.

¿Qué hace la inteligencia artificial en testing?

La IA no sustituye al tester humano, sino lo potencia. Mediante algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo, la IA ayuda a automatizar tareas repetitivas, priorizar casos de prueba y detectar patrones de error que serían imposibles de identificar manualmente.

Incluso permite predecir riesgos a partir de datos históricos. El resultado es simple: el tester deja de ser un «ejecutor de casos» para transformarse en un analista de calidad con más foco estratégico, con mayor aporte de valor.

En la Argentina, donde el testing funcional manual todavía predomina, ya se empiezan a ver pilotos que integran IA en plataformas como Jira Software, entre otras, mostrando un avance incipiente hacia esta transformación.

Por eso las empresas deben animarse a innovar, y si no se sienten sólidas inicialmente, es importante que sean acompañadas por compañías que se dedican a realizar subcontratación de innovación, para no perder la llegada a tiempo al mercado.

En la Argentina, los beneficios empiezan a notarse en proyectos de banca y telecomunicaciones, mientras que las pymes ven a la IA como una vía concreta para optimizar tiempos y costos en un contexto económico desafiante.

Animarse tiene sus beneficios

En la dinámica actual, y cada vez más vertiginosa en los avances en TI, los resultados en testing 2.0, ya se pueden medir y son tangibles en los equipos que adoptan IA:

• Menos errores en producción, gracias a la detección temprana.
• Reducción de tiempos de entrega, ya que las pruebas automatizadas se ejecutan en paralelo y de forma continua. Lo que antes demandaba semanas de regresión, hoy puede resolverse en horas o minutos.
• Mayor cobertura, porque la IA permite simular miles de combinaciones y escenarios de uso que superan los límites humanos.
• Optimización de recursos, al priorizar casos críticos y automatizar los repetitivos, liberando tiempo para tareas de análisis estratégico.

Así, en la práctica, este testing 2.0 permite performar mejor y entregar más rápido, gracias a que equipos más livianos logran productos más robustos, con menos fallas y en plazos mucho más competitivos.

No todo lo que brilla es testing: limitaciones y riesgos

El entusiasmo no debe ocultar los desafíos. La IA depende de la calidad de los datos: modelos entrenados con información incompleta o sesgada pueden llevar a conclusiones erróneas. También persiste la dificultad de integrarla en procesos ya consolidados y la necesidad de garantizar transparencia en las decisiones algorítmicas. La «caja negra» de algunos sistemas es un riesgo que no puede ignorarse.

En la Argentina, lo que pesa, más que limitaciones técnicas, son la falta de capacitación específica en IA aplicada al testing y la percepción de que estas herramientas son un gasto adicional, cuando en realidad representan una inversión estratégica en calidad. Sin embargo, y a pesar de éstas apreciaciones, está claro que el testing 2.0 basado en la IA ya es una realidad que hay que adoptar.

El testing funcional manual no va a desaparecer, pero se transformará de la mano de la IA. La combinación de talento humano e inteligencia artificial será decisiva para entregar productos más confiables, seguros y veloces. En un entorno cada vez más competitivo, no se trata de elegir entre humano o máquina: se trata de integrar lo mejor de ambos.

En la Argentina, la clave será invertir en formación y permitir que los testers evolucionen hacia un rol más estratégico, capaces de aprovechar la IA sin perder la mirada crítica y estratégica que caracteriza al talento local.

El futuro del testing se construye con equipos más inteligentes, no necesariamente más grandes. IA y testers trabajando juntos pueden marcar un estándar de calidad que trascienda industrias. Esto es testing 2.0.

(*) Director de la unidad de innovación digital y Q&A en Epidata.