Hace unos días leí un interesante artículo de JA Westenberg llamado ‘Claude Code no arreglará tu vida’ ("Claude Code Won’t Fix Your Life") donde defendía que una IA no resolvería los problemas organizativos que tienen algunos usuarios usando Obsidian, sino que estos deben ser capaces de hacer frente al problema de raíz que es enfrentarse a la procrastinación evitando usar de forma directa la herramienta, escribiendo sus pensamientos en ella y usándola, ya que la IA no les iba a resolver la papeleta de hacer ese trabajo por ellos.
En un mundo tecnológico donde ahora mismo todo sistema usa LLMs y tiene una IA con la que un usuario puede interactuar, Obsidian es una de las pocas herramientas (a fecha en la que escribo estas palabras) que resiste la tentación de incorporar algo nuevo motorizado con IA, por el contrario son los usuarios quienes mediante plug-ins comunitarios incorporan IA de una forma u otra a esta fantástica herramienta.
El genial artículo de Westenberg habla de un gran problema que muchos informáticos padecemos y es la presión de alcanzar mayores niveles de productividad en un mundo interconectado inundado de estímulos, estímulos que generan ruido, caos y desorganización, y de la que buscamos nuevas herramientas y métodos que nos devuelvan a la senda de la producción superlativa. La Inteligencia Artificial es la última en subir al cuadrilátero y tiene todas las apuestas de victoria a su favor.
Westenberg sin embargo no niega la utilidad de estas herramientas, sino que dirige la mirada hacia el problema de raíz: aquellas personas que tienen problemas de gestión organizativa y de procrastinación recurrente seguirán siendo improductivas aun con la IA más sofisticada jamás creada. “Samuel Johnson escribió un diccionario y no necesitó el método Zettelkasten”, dice en el artículo. Samuel Johnson mostró mucha más determinación por “hacer el trabajo” que aquellos que se enredan en una telaraña de excesos procedimentales y metodológicos.
… Y la IA te observará detenidamente mientras la araña que se alimenta de tu ansiedad te devora.
El proceso de calidad frente a una batalla tras otra Link to heading
La IA como todos los sectores tecnológicos ha golpeado duramente a QA en este último año. 2025 fue un año donde el impulso de la IA se juntaba con el descenso de la demanda de especialistas de calidad en el mercado. “¿Vamos a ser reemplazados por la Inteligencia Artificial?”, era una pregunta que era frecuentemente formulada en bastantes foros y muchos profesionales empezaron a utilizar ChatGPT para producir líneas de código de tests automáticos, a cualquier precio, buscando una mayor entrega de “algo” que le pueda justificar a un manager su puesto de trabajo.
Esto se junta con el deseo de las empresas de “conseguir más con menos”, incrustar el uso de la IA en el mayor número de herramientas y procesos posible. ChatGPT puede darte las respuestas necesarias con rapidez, los agentes pueden realizar tareas por ti y salen nuevas herramientas y tecnologías al mercado cada pocos días con los que podemos utilizar a la IA de nuevas formas…
Porque con la IA seremos más eficientes… ¿No?
Para responder a esa cuestión, te invito a que pienses primero en responder las siguientes preguntas:
- ¿En cuántas ocasiones se ha incumplido el Definition of Ready o Definition of Done este último sprint?
- ¿Habéis podido refinar a conciencia las últimas funcionalidades? ¿Habéis podido detectar casos de prueba más allá del Happy Path?
- ¿Automatizáis con frecuencia las pruebas?
- ¿Incluís más tipos de pruebas más allá de los E2E?
- ¿Cómo y dónde lanzáis esas pruebas? ¿Puede el desarrollador lanzar todas esas pruebas antes de hacer el commit?
- ¿Esas pruebas son consistentes o están afectadas con regularidad por la infraestructura?
- ¿Esas pruebas detectan errores en la aplicación? ¿Las detectan… de verdad?
¿Dónde está el valor que produce la calidad? Link to heading
Todas estas preguntas son factores de observabilidad de un equipo y miden en gran medida el fracaso o el éxito de un proceso de calidad. De nada sirve tener 200 pruebas E2E si constantemente se topan contra una infraestructura y entornos inestables, o si un desarrollador no puede ejecutarlas contra sus cambios porque no se encuentran integradas en una pipeline o no puede obtener un valioso feedback con ellas antes de un commit. O de nada sirve concienciar a todo un equipo con el valor de probar los desarrollos si a la vez no les dotas con herramientas y capacidad para probar sus entregables.
El elefante en la habitación no es que QA no produzca valor porque no sea eficiente o productiva. QA no produce valor porque nadie quiere hacer frente a los problemas que ahogan un proceso de calidad.
Se quiere que QA resuelva sus problemas, pero QA no va a resolver los problemas de un sistema por sí mismo, sino que necesita colaborar y comunicarse con otros departamentos, entender los problemas que afectan a la entrega de valor al usuario final, entender la causa de estos problemas, buscar soluciones con las personas necesarias dejando el ego a un lado y mejorar los procedimientos y métodos de trabajo para garantizar la calidad del software.
En todos los proyectos de mi carrera he visto problemas similares que afectaban al proceso de calidad, y en todos he podido ver como QA era cuestionado en mayor o menor medida por no ser un departamento productivo de ‘output’ de pruebas, falsamente creyendo que un QA era bueno cuanto más era capaz de conseguir en números, mientras que el ‘outcome’ real proviene de señalar la raíz de los problemas de los que nadie quiere hablar, una verdad incómoda que suele ser ignorada porque para solucionar problemas de calado hace falta esfuerzo y trabajo que nadie está dispuesto a asumir.
Porque todo es más fácil cuando puedes simplificar tus preocupaciones en la respuesta de ChatGPT.
El valor de QA, a golpe de un prompt Link to heading
No me malinterpretes, la IA puede hacernos mejores, puede ayudarnos a hacer nuestro trabajo mejor y más eficiente. Aunque de esto hablaré en otro artículo.
QA siempre ha sido un departamento con dificultad para visibilizar su valor y contribución en el sector del desarrollo de software siempre y cuando miremos a QA con los ojos de quien busca simplificar una contribución a una fórmula matemática de 2 + 2 = 4. La responsabilidad de la calidad y el testing siempre es conjunta.
Todos estamos remando en el mismo barco en el que algunos podrían creer que QA podría remar más fuerte como hacen los demás. Lo cierto es que QA ha estado ocupado avisando de que estábamos remando contra un iceberg.
Te dejo un prompt para que le preguntes a ChatGPT. Si quieres buscar la forma de ser más productivo, puedes empezar por ahí:
¿Cuál es el coste de arreglar un error en producción cuando el proceso de calidad es ineficiente?
La IA no resolverá tus problemas de calidad, sino aquellos con el coraje necesario para solucionarlos.