El pasado 4 de septiembre fue la 11ª edición de TestingUy. Una edición muy especial en lo personal, ya que fue la primera edición en la que no formé parte de la organización. Fue una jornada llena de reencuentros, aprendizajes y muchas conversaciones. En esta edición, el foco estuvo puesto en el futuro del testing y la inteligencia artificial.
Durante la conferencia compartí la charla QPAM: potenciando estrategias de calidad a nivel de equipo.
En este post encontrarás un resumen de la charla, junto con las diapositivas y la grabación.
Resumen de la charla
¿Por qué hablar de QPAM?
Hoy en día, muchos equipos y organizaciones siguen enfrentando desafíos como cumplir con los criterios de aceptación pero sin resolver necesidades reales de los usuarios o percibir que el testing es un cuello de botella en el proceso. A estos desafíos, se suma el entender cómo la IA puede ayudarnos, sin perder de vista que no todos los desafíos se resuelven con tooling de IA.
En este contexto, el modelo QPAM se presenta como una herramienta para repensar, en equipo, nuestras prácticas de calidad y pruebas.
El modelo QPAM en pocas palabras
QPAM (Quality Practices Assessment Model), creado por Janet Gregory y Selena Delesie, propone un marco colaborativo para reflexionar, como equipo, sobre la calidad y las pruebas. Ofrece una estructura para revisar, conversar y evolucionar cómo se aborda la calidad en el día a día, activando conversaciones honestas sobre lo que hacemos, lo que no y por qué.
Este modelo se basa en tres conceptos clave: aspectos de calidad, prácticas (o puntos de conversación) y dimensiones de comportamiento.
Las autoras proponen 10 aspectos de calidad para guiar las conversaciones en el equipo. Los aspectos incluyen temas como cultura, ciclos de retroalimentación, automatización, gestión de defectos, amplitud de las pruebas, entre otros. Para cada aspecto, presentan prácticas y preguntas concretas. Estas prácticas pueden observarse en distintos niveles de evolución, representados por las dimensiones: Iniciando, Unificando, Practicando e Innovando.
A diferencia de los modelos de madurez, QPAM no busca clasificar ni evaluar, sino facilitar conversaciones útiles en el momento actual de cada equipo, para identificar colectivamente qué tiene más sentido fortalecer.
Este enfoque ayuda a:
- Hacerse preguntas concretas que guían conversaciones significativas dentro del equipo.
- Comprender en qué dimensión se encuentra el equipo en cada práctica.
- Identificar oportunidades de mejora desde una mirada compartida.
Durante la charla también se mencionan algunas recomendaciones para facilitar este tipo de assessments a nivel de equipo.
Reflexiones en tiempos de IA
También exploramos brevemente el uso de este tipo de modelos en el contexto de IA. Algunas prácticas siguen siendo fundamentales; otras necesitan adaptarse porque cambia el cómo; y además hay nuevos aspectos que necesitamos considerar explícitamente.
Cierre
QPAM no ofrece respuestas cerradas; propone conversaciones con propósito. Nos permite entender con mayor precisión dónde estamos hoy para luego decidir qué acciones realmente valen la pena implementar.
Con la adopción de inteligencia artificial en nuestros procesos y soluciones, QPAM puede seguir aportando claridad si distinguimos lo que permanece y lo que cambia. Adaptarlo implica sumar nuevas preguntas, revisar prácticas y actualizar dimensiones.
Más allá del modelo o herramienta que utilicemos, sigue siendo central la capacidad del equipo para hacerse preguntas relevantes desde su propio contexto. Esto nos permite fortalecer nuestra estrategia de pruebas con intención y coherencia compartida.
Diapositivas
Grabación
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