Hoy en día puede resultar abrumador el crecimiento de la tecnología, pues es común ver en redes sociales el impacto que la IA, la automatización y el desarrollo tecnológico han tenido en la industria. 

Resulta retador el solo hecho de redactar este texto sin que la IA intervenga en parte del proceso (me sirvió para buscar fuentes actualizadas, profundizar en los puntos que quería tratar y hacer una revisión ortográfica final, ¡lo prometo!). Pero de eso se tratan las oportunidades; de aprovecharlas en el instante. 

Como se menciona comúnmente en plataformas como LinkedIn, ya dejó de ser un “plus” para convertirse en una necesidad el uso de estas herramientas en la cotidianidad de áreas como finanzas, servicios y marketing y, con mayor razón, en el sector de la computación para los diversos perfiles del proceso tecnológico, como desarrolladores y QA. 

Así como en la época del Renacimiento, cuando la imprenta desató un mar de conocimiento y con eso muchas ideas y reproches sobre quien debería tener el conocimiento, hoy vivimos algo similar con la disponibilidad de diferentes tendencias tecnológicas en todos los campos. Para tal fin vale la pena ahondar en las principales tendencias que están marcando el 2025, en lo que a las nuevas tendencias tecnológicas de pruebas se refiere: 

De QA a “Quality Engineering”: IA nativa en el flujo, no como plugin 

La ecuación actual no es solo “automatizar más”, sino diseñar un flujo con prompts claros que la inteligencia artificial pueda interpretar para generar, actualizar y validar pruebas de manera continua (unitarias, de UI y de contratos). Thoughtworks, en su Technology Radar (Vol. 32), denomina esta tendencia “AIpowered UI testing”: pruebas en lenguaje natural y modelos multimodales que “leen” la interfaz y validan sin scripts frágiles. 

De esta forma, se transforman las historias de usuario para que sean cada vez más compatibles con “criterios verificables por IA”, con patrones de código amigables para IA (por ejemplo, DRY, separaciones limpias) y con un backlog de “deuda de pruebas generadas” con SLAs (Acuerdos de servicio) explícitos (dónde se especifica quién refina, quién aprueba). 

Métricas DORA 2024 + Platform Engineering: calidad medida como producto 

El grupo de investigación impulsado por Google, llamado DORA (DevOps Research and Assessment), desde hace años estudia las prácticas de desarrollo para mejorar la entrega y el impacto en las empresas. Publica anualmente cuatro métricas clave: 

• Lead Time for Changes: tiempo desde que se hace un commit hasta que llega a producción. 

• Deployment Frequency: qué tan seguido puedes desplegar a producción. 

• Change Failure Rate: porcentaje de despliegues que fallan y causan incidentes. 

• Time to Restore Service (MTTR): cuánto tardas en recuperarte de un fallo en producción. 

En los últimos reportes se enfatiza el mayor uso de la IA y cómo, mediante la estandarización de pipelines, datos de prueba y observabilidad, se logran mejoras medibles. No se trata solo de herramientas, sino de apoyarse en la cuantificación para revisar más a detalle el avance de los proyectos. 

ShiftRight con observabilidad: probar en producción sin “volar a ciegas” 

Cada vez es más común permitir el paso a producción de desarrollos que, según revisiones previas, pueden probarse “en caliente”, validando hipótesis con feature flags que permiten retornos controlados si algo no sale como se espera. 

El uso de canary releases evita una afectación total; mediante una muestra se pueden realizar salidas controladas, lo que habilita flexibilidad y mejores tiempos. Esto se ve en temas legales y de interoperabilidad, como es el caso de Bre-b, el nuevo sistema de pagos inmediatos, que posibilitó en tiempo récord la adecuación y estandarización de la comunicación financiera y que hoy en día es una realidad. Con este método, las diferentes entidades ingresaron paulatinamente, con retroalimentación inmediata y riesgo mínimo. 

De igual manera, el tracing es cada vez más utilizado, permite seguir los desarrollos de inicio a fin e identificar novedades y problemas de forma más específica. 

Microservicios sin dolor: Contratos > E2E frágiles 

Para que los despliegues entre diferentes microservicios o APIs sean eficientes y con la menor fricción, se definen “contratos”; el lenguaje de comunicación que especifica, con detalle, cómo enviar y recibir peticiones para que el acuerdo se cumpla siempre (endpoints, headers, JSON, etc.). 

El contract testing, con herramientas como Pact, evita depender de pruebas endtoend complejas, habilita mayor autonomía, detecta fallos o rupturas en los pipelines de manera temprana y permite gestionar versionamientos. 

Datos para probar sin fricción: TDM y datos sintéticos como producto interno 

El TDM (gestión de datos de prueba) puede definirse como el conjunto de prácticas, procesos y herramientas para realizar pruebas de la mejor manera: contar con datos suficientes, correctos, seguros y reproducibles. El machine learning resulta clave para impulsar casos realistas, siempre dentro de los marcos legales vigentes. 

En ese sentido, los datos sintéticos cumplen un papel fundamental. Mediante algoritmos se crean para simular información real y cada día se usan más por su aporte a la confiabilidad de los desarrollos. Con ML e IA se pueden simular escenarios de fraude o fallos de seguridad a gran escala que, en casos reales, son difíciles de identificar. 

Como conclusión, las tendencias actuales son cada vez más dinámicas y propias de un mundo globalizado. Es inevitable que existan discrepancias por la velocidad del cambio, pero la resistencia debe reducirse. Como en el Renacimiento, la Revolución Industrial y otros hitos del conocimiento, esta nueva revolución prospera en empresas y profesionales que buscan evolucionar sus dinámicas y la proyección de su talento y capital.