Tendencias Emergentes en QA: Lo que necesitas saber en 2024

Tendencias Emergentes en QA:

En el ecosistema del QA software (Quality Assurance) se están produciendo avances y cambios significativos que abarcan nuevos conceptos y tecnologías.

Estos desarrollos reflejan la creciente importancia del control de calidad en el proceso de crear software y su evolución hacia una actividad esencial. Ya no es visto solo como una opción, sino como una necesidad cada vez más palpable. De hecho, cada vez son más las empresas que lo demandan por todos sus beneficios.

Su éxito hace que surjan nuevas tendencias emergentes en QA. Veamos cuáles.

Pruebas desde etapas más tempranas

El QA o control de calidad es tan importante que cada vez más empresas empiezan a hacer las pruebas en etapas más tempranas del proceso de desarrollo.

Automatización

La automatización es una tendencia emergente no solo en QA, sino en muchos otros campos con tareas que puedan automatizarse (en la medida de lo posible).

Hoy en día, se busca automatizar procesos utilizando tecnologías de bajo código o sin código, lo que hace que no sea necesario tener conocimientos en programación para lograrlo.

La automatización se enfoca en lo que realmente agrega valor, priorizando la calidad sobre la cantidad. Sin duda, ha venido para quedarse.

Más comunicación

La comunicación entre equipos es fundamental para que todo vaya bien, por eso también se debe mejorar la comunicación en todo el ciclo de vida del producto.

Perfiles cada vez más especializados

Para sacarle más partido a las pruebas de control de calidad, las empresas de recursos humanos demandarán perfiles con experiencia y con habilidades para diseñar pruebas, generar estrategias y manejar mejor los datos. Es así como se pueden conseguir mejores resultados.

Nuevas metodologías

Actualmente, en relación al control de calidad ya se adoptan metodologías como DevOps y Agile, que se están volviendo cada vez más comunes en la gestión de proyectos y procesos de desarrollo de software.

También veremos nuevos conceptos como «Shift Left» y «Shift Right», refiriéndose al momento en que se aplican las pruebas en el ciclo de vida del proyecto.

Herramientas de analítica, IA y machine learning

La incorporación de Data Analytics, Inteligencia Artificial y Machine Learning en el QA también ha venido para quedarse. Estas tecnologías se aplican a pruebas de rendimiento, pruebas móviles y otro tipo de pruebas funcionales.

Incluso se menciona el concepto de «Self-Healing» o autocuración de código mediante inteligencia artificial. También tiene mucho potencial.

Pruebas de calidad más especializadas

Las pruebas se están especializando cada vez más, siendo más específicas y más funcionales. Por ello, se dividen en diferentes áreas como pruebas de Funcionalidad, Fiabilidad, Usabilidad, Eficiencia, Mantenibilidad, Rendimiento y Portabilidad.

Por otro lado, se presta mayor atención a la seguridad debido al aumento del trabajo remoto.

Más hincapié en la prevención de errores

Por último, pero no menos importante, vemos que se está priorizando la prevención de errores (Quality Monitoring) sobre la detección (Testing). Se busca ser más eficiente, tratando de adelantarse todo lo que sea posible para que las pruebas sean más ágiles.

¿Qué opinas de estas tendencias? ¿Todavía no has hecho nuestro curso QA? ¡Recuerda la importancia de estar al día!

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