Potencia tu perfil como Tester y Descubre cómo la automatización, AI, IoT y la sostenibilidad están redefiniendo el testing.
💬 TL;DR: Dominando las Tendencias de Testing en 2024
Este es el resumen de lo que verás en el post. En cada sección tendrás recursos extras para entender mejor y profundizar en cada tema 🙌
Futuro Prometedor: A pesar de los retos, el futuro en el testing de software se ve brillante. La clave es abordar el aprendizaje de forma gradual y estructurada, sin abrumarse por la cantidad de novedades.
Especialización y Mezcla de Áreas: Elige un área de enfoque, domínala y luego avanza al siguiente tema. La combinación de habilidades, como testing y negocio o análisis de datos, es cada vez más valiosa. Conectar saberes de diferentes áreas es crucial. Esto enriquece tu perfil y te permite aportar más valor en el ámbito de la calidad.
Puntos Clave a Aprender:
Fundamentos sólidos de Testing y QA; y programación!
API Testing: Indispensable en el panorama actual.
Agile Testing: Comprender la cultura ágil y su integración con el testing, enfocándose en el negocio.
AI en Testing: Aprovechar la inteligencia artificial tanto en la asistencia al testing como en el testing de sistemas basados en AI.
Combinaciones de áreas como Automation con AI y Mobile Automation, cada vez más relevantes.
Testing No Funcional: Aspectos como usabilidad, accesibilidad, rendimiento y seguridad, adquieren mayor importancia.
Con estos puntos en mente, estarás perfectamente equipado para navegar por las tendencias de testing y calidad de software en 2024 y más allá.
👋 Bienvenidos al Futuro del Testing: Tu Guía para 2024
¡Hola! Soy Matías, y desde Testing Para Todos, estamos listos para sumergirnos en un 2024 lleno de oportunidades y aprendizajes. Si estás buscando maneras de mantener tu perfil profesional en testing y calidad de software relevante y en demanda, has llegado al lugar correcto.
Este año promete ser un punto de inflexión en el mundo del testing, con tendencias emergentes que definirán el camino para los próximos años. Y aquí, te presentamos las 7 tendencias más importantes en calidad y testing para este 2024. Pero eso no es todo: te revelaremos qué puedes aprender en cada una de ellas para mantenerte a la vanguardia en el mercado laboral.
Mi nueva posición como manager de QA me ha llevado a investigar profundamente estas tendencias. Inspirado por discusiones en Reddit y respaldado por el prestigioso "World Quality Report" de Capgemini, te ofreceremos un resumen detallado y accesible de cada tendencia. Este informe, reconocido en nuestro campo, recoge datos de empresas líderes a nivel mundial y es una fuente inestimable de insights.
En este post, al igual que en el vídeo que publicamos en YouTube, encontrarás una versión simplificada y clara de cada tendencia.
Si eres de quienes prefieren video sobre texto, te recomendamos que veas el video en YouTube mientras utilizas este post como complemento, ya que tendrá varios enlaces y recursos recomendados para complementar tu aprendizaje 🙌
⚒️ Agile Quality Management: Adaptándose a la Era de la Agilidad
💻 QE Lifecycle Automation: Más Allá de la Automatización Funcional
☁️ Quality Ecosystem: Explorando el Testing en Infraestructura Cloud
🧳 Digital Core Reliability: El Reto de Testear Sistemas Core
⌚️ Intelligent Product Testing (IoT): Un Mundo Conectado a Testear
♻️ Quality & Sustainability: Integrando la Sostenibilidad en el Testing
El panorama del mercado laboral en 2024 ha generado una mezcla de expectativas. Como refleja un comentario popular que recibí en Reddit, hay una preocupación comprensible:
"Sé que es bueno estar al tanto de las tendencias y tecnologías de la industria, pero en este punto, solo espero seguir teniendo trabajo durante el 2024 después de ver la industria de QA ser diezmada el último año".
Este sentimiento, que resonó con muchos en la comunidad, capta la incertidumbre que muchos de nosotros podemos sentir.
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byu/matiaspirez from discussion
inQualityAssurance
Sí, el mercado ha enfrentado desafíos, y la inversión en startups y empresas de software ha sido menor en comparación con los años de pandemia. Pero, en lugar de ver esto como un callejón sin salida y dejar que el miedo te paralice, es crucial verlo como una señal para la acción: es el momento de aprender y adaptarse.
Si te preocupa mantener tu relevancia y asegurar tu posición en este cambiante mercado laboral, la respuesta es clara: fortalece tus habilidades. 2024 es un año crítico para profundizar en tu conocimiento, actualizar tus competencias y prepararte para las oportunidades que surgirán cuando el mercado recupere su dinamismo.
Este año representa una oportunidad dorada para quienes están dispuestos a invertir en su desarrollo profesional. Así que, con este enfoque proactivo en mente, sumérgete con nosotros en las tendencias que definirán el 2024 en el mundo del testing y calidad de software. Es hora de aprender, crecer y transformar la incertidumbre en una ventaja competitiva.
El concepto de Business Assurance está revolucionando el mundo del testing. Pero, ¿qué significa realmente? En esencia, va más allá de solo asegurar que el software funcione correctamente; se trata de alinear nuestras pruebas con los objetivos de negocio de la empresa.
En el contexto del testing de software, tradicionalmente nos concentramos en detectar errores y asegurar la funcionalidad. Sin embargo, el Business Assurance profundiza en cómo nuestro trabajo de testing impacta directamente en alcanzar los objetivos del negocio. No se limita a encontrar fallos, sino a garantizar que el software contribuye al éxito empresarial, como aumentar las ventas o mejorar la satisfacción del cliente.
El Business Assurance nos lleva a considerar preguntas clave como: ¿El software es fácil de usar para los clientes? ¿Los procesos son eficientes y seguros? Al enfocarnos en estos aspectos, no solo mejoramos la calidad del software, sino que también potenciamos la marca, la confiabilidad, la experiencia digital y los resultados de negocio positivos.
Las empresas están adoptando un enfoque más orientado a los resultados de negocio, utilizando técnicas como el Value Stream Mapping para optimizar ciclos de vida de IT y desarrollo. Esto significa que el objetivo pasa de construir un producto con ciertas características a lograr un resultado concreto para el negocio.
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Para contribuir efectivamente en este ámbito, es esencial:
Prácticas Ágiles y Testing Ágil: Entender cómo el negocio se integra en estas prácticas.
Habilidades de Comunicación y Colaboración: Profundizar en los objetivos del negocio y cómo se relacionan con el testing.
Análisis de Negocio: La combinación de habilidades de Tester/QA y Business Analyst aporta un valor increíble.
Value Stream Mapping: Familiarizarte con esta herramienta te permitirá entender dónde puedes aportar más valor en los procesos de desarrollo.
Gestión de Riesgos: Aprender a detectar y mitigar riesgos desde tu rol de tester.
Al enfocarte en estos aspectos, no solo elevas tu perfil como tester, sino que te conviertes en un activo invaluable para tu empresa o futuros empleadores, alineando tu trabajo con los objetivos estratégicos del negocio.
En el dinámico entorno empresarial actual, marcado por la incertidumbre económica y la evolución tecnológica, el Agile Quality Management o gestión de la calidad en entornos ágiles se ha convertido en una tendencia clave. Este enfoque responde a la necesidad de las empresas de adaptarse rápidamente, especialmente en contextos donde surgen constantemente nuevas complejidades, como la inteligencia artificial.
Preferencia por Habilidades Técnicas y de Programación: Las empresas están valorando más a los profesionales de calidad con habilidades de programación, en comparación con las habilidades tradicionales de calidad.
Importancia de las Habilidades Tradicionales: Aunque se priorizan las habilidades técnicas, las habilidades tradicionales de testing siguen siendo fundamentales. Dominar las bases es crucial, pero no es suficiente; es necesario continuar aprendiendo y adquiriendo nuevas competencias.
Necesidad de Reentrenamiento: Las empresas están optando por reentrenar a sus profesionales existentes para convertirlos en ingenieros de calidad 'full stack', capaces de manejar una amplia gama de habilidades en entornos ágiles.
Habilidades Más Demandadas:
Programación: Con énfasis en lenguajes como C#, Java, Python y SQL.
CICD: Conocimientos sobre integración continua y entrega continua (Continuous Integration/Continuous Delivery).
Metodologías BDD y TDD: Entender y aplicar el Desarrollo Guiado por Comportamiento (BDD) y el Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD).
ETL/Big Data: Manejo de técnicas de Extracción, Transformación y Carga (ETL) y conocimientos en Big Data.
Enfoque en la Rapidez de Lanzamiento al Mercado: Las empresas buscan lanzar productos más rápidamente, lo que pone el énfasis en la agilidad y eficiencia del proceso de desarrollo.
Desafíos Comunes en las Empresas: Falta de habilidades de programación y conocimientos deficientes en prácticas ágiles.
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Programación y Automatización de Pruebas: Fundamental para adaptarse a los entornos ágiles modernos.
Fundamentos de Inteligencia Artificial: Comprender cómo la IA puede mejorar la eficiencia en tus procesos de testing.
Conocimientos en Agile, DevOps y DevSecOps: Estos enfoques son cruciales para integrar el desarrollo, las operaciones y la seguridad en el proceso ágil.
El Agile Quality Management no es solo una tendencia, sino una transformación necesaria en la forma de abordar el testing y la calidad en un mundo que cambia rápidamente. Al dominar estas habilidades, no solo te mantendrás relevante, sino que también serás un colaborador clave en el éxito de tu organización.
La tendencia de la automatización en el ciclo de vida de calidad (QE Lifecycle Automation) destaca la importancia creciente de ir más allá de la automatización de pruebas funcionales. Este enfoque integral busca optimizar todo el proceso de calidad, abordando desde la eficiencia de las pruebas hasta la reducción de defectos en producción.
La QE Lifecycle Automation no se limita solo a la automatización de pruebas funcionales; se expande para abarcar áreas más amplias del proceso de calidad. Las empresas buscan beneficios como reducción de riesgos, mejora en la eficiencia de los procesos y disminución de defectos en producción. Interesantemente, reducir el tiempo de llegada al mercado aparece en último lugar, lo que sugiere que las empresas ya se están moviendo a una velocidad óptima y están enfocándose ahora en la optimización y minimización de riesgos.
Testing de AI: Incluye tanto la prueba de aplicaciones basadas en IA como la integración de herramientas de IA en flujos de automatización.
Automatización Móvil: Un área en crecimiento es la automatización de pruebas en dispositivos móviles, que promete ser un campo especializado valioso.
Testing de Seguridad: Con la creciente importancia de los datos en línea y la dependencia de las aplicaciones, la seguridad se convierte en un área clave.
Performance y Accesibilidad: Estas áreas también están ganando atención y son cruciales para una experiencia de usuario óptima.
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Fundamentos de Programación y Automatización: Son esenciales para la QE Lifecycle Automation.
Cabe destacar la creciente tendencia en frameworks de automation modernos como Playwright.
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byu/matiaspirez from discussion
inQualityAssurance
Integración de IA en Testing: Comprender cómo la IA puede mejorar los procesos de testing y cómo testear sistemas basados en IA.
Automatización en Móviles: Con un enfoque en dispositivos móviles, esta habilidad está tomando relevancia.
Testing No Funcional: Incluyendo Security, Performance y Accesibility, estas áreas son vitales para un enfoque de calidad completo.
Aunque las herramientas de automatización low-code/no-code no se han consolidado plenamente, un 69% de las empresas están realizando pruebas piloto con ellas, y un 19% ya las está utilizando activamente. Estas herramientas pueden ser un camino prometedor hacia una automatización más accesible y eficiente, aunque puede que nunca lleguen a superar a las herramientas tradicionales que requieren programación.
La QE Lifecycle Automation representa un cambio significativo en cómo las empresas abordan el testing y la calidad. Al dominar estas áreas, te posicionas no solo como un experto en testing funcional, sino como un ingeniero de calidad integral capaz de navegar y mejorar los procesos de calidad en su totalidad.
La inteligencia artificial (AI) está transformando el mundo del testing y calidad de software, convirtiéndose en una herramienta crucial para 2024 y más allá. Su aplicación va más allá de la mera automatización, ofreciendo posibilidades de mejorar la productividad, la velocidad y la experiencia del usuario.
La AI no solo se está utilizando para mejorar los procesos de testing, sino también para enfrentar el desafío de testear aplicaciones basadas en IA. Este doble enfoque es crucial para mantenerse al día con las tendencias tecnológicas y garantizar la calidad del software en un mundo cada vez más orientado hacia la IA.
Mayor Productividad y Velocidad: La AI está ayudando a las empresas a realizar pruebas de manera más eficiente y rápida.
Mejora de la Experiencia del Usuario: La AI puede identificar áreas de mejora para ofrecer una mejor experiencia a los usuarios finales.
Un 77% de las empresas están invirtiendo consistentemente en soluciones de AI para mejorar los procesos de calidad. Esto indica que la mayoría de las organizaciones están atentas a las posibilidades que ofrece la AI y están dispuestas a adaptarse.
Aunque la AI ofrece numerosas oportunidades, también presenta desafíos, como la priorización de casos de uso y la definición de KPIs efectivos. Además, un 31% de los encuestados aún no ven el valor en adoptar AI, lo que sugiere una brecha en la comprensión y aplicación efectiva de esta tecnología.
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Fundamentos de AI: Incluyendo la inteligencia artificial generativa, es esencial para entender cómo se pueden aplicar estas tecnologías en el testing.
Data Science y Data Analysis: Estas habilidades te ayudarán a comprender y manejar grandes volúmenes de datos, un aspecto clave en el testing de sistemas basados en AI.
Programación en Python y Prompt Engineering: Python es un lenguaje clave en el mundo de la AI, y el prompt engineering es crucial para testear eficazmente sistemas basados en AI.
Desarrollo de Pruebas de Concepto (PoCs): Para evaluar nuevas herramientas y combinaciones en busca de mejorar la eficiencia y eficacia de las pruebas.
API Testing: Como muchas herramientas de AI se exponen a través de APIs, saber cómo utilizar y testear estas APIs es fundamental.
La AI representa un cambio paradigmático en el Quality Engineering, y adaptarse a este cambio no es solo una cuestión de aprender nuevas herramientas, sino también de fortalecer las bases y conectarse con nuevas áreas de conocimiento. Al abrazar esta tendencia, te posicionarás como un profesional del testing altamente calificado y preparado para los desafíos futuros.
La tendencia hacia el Quality Ecosystem y específicamente el Cloud Infrastructure Testing es una área en crecimiento que se enfoca en asegurar la confiabilidad y resistencia de las aplicaciones alojadas en plataformas cloud como Google Cloud, AWS o Azure. Esta tendencia es particularmente relevante para profesionales del testing con experiencia que buscan expandir sus habilidades en el campo de DevOps y Site Reliability Engineering (SRE).
El testing de infraestructura en la nube implica validar la robustez y fiabilidad de las aplicaciones en entornos cloud. Se trata de comprender los posibles puntos de fallo y desarrollar estrategias para mitigar riesgos asociados con la infraestructura cloud. Un aspecto crítico es saber cómo se recupera el sistema ante fallos y cómo se comporta durante estos eventos, algo que ha cobrado gran importancia con incidentes recientes de caídas en servidores cloud.
Chaos Engineering: Este enfoque ayuda a entender y mejorar la resiliencia de las aplicaciones ante fallos inesperados en la infraestructura.
Site Reliability Engineering (SRE): Un campo relacionado con el mantenimiento y optimización de sistemas en producción, crucial para comprender y mejorar la calidad en infraestructuras cloud.
Para adentrarte en el Cloud Infrastructure Testing, es recomendable familiarizarte con herramientas y plataformas cloud como AWS, Google Cloud y Azure. Comprende cómo se despliegan las aplicaciones en la nube, las configuraciones posibles y las herramientas que pueden ser útiles para mejorar la observabilidad del sistema, como el acceso a registros (logs) y otras configuraciones relevantes.
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Aprender sobre plataformas cloud: Comenzar a experimentar con AWS, Google Cloud y Azure.
Entender Chaos Engineering y SRE: Estos conceptos te ayudarán a comprender mejor los retos y soluciones en el testing de infraestructuras cloud.
Observabilidad del Sistema: Explorar herramientas de registro y monitoreo para entender el comportamiento y el rendimiento de las aplicaciones en entornos cloud.
El Cloud Infrastructure Testing es un área avanzada que puede añadir un valor significativo a tu perfil como profesional del testing. Si bien puede ser más adecuado para aquellos con experiencia previa en otras áreas del testing, representa una oportunidad emocionante para aquellos que buscan avanzar en su carrera y enfrentar nuevos desafíos en el mundo del testing y la calidad de software.
La sexta tendencia clave en el mundo del testing de software es la Digital Core Reliability, que se centra en la confiabilidad de los sistemas core de los negocios. Estos sistemas, esenciales para las operaciones diarias, incluyen CRMs, ERPs, sistemas bancarios, y otros sistemas de back office.
La Digital Core Reliability se refiere a garantizar que los sistemas fundamentales para la operativa de un negocio sean robustos, confiables y eficientes. Estos sistemas no solo deben funcionar bien, sino que también es cada vez más importante que ofrezcan una buena experiencia de usuario, incluso cuando son utilizados principalmente por empleados internos de la empresa.
Customer Experience y Performance: Se prioriza la experiencia del usuario y la agilidad del sistema para optimizar los procesos de negocio.
Validación de Datos: Fundamental para garantizar la precisión y confiabilidad de la información manejada por estos sistemas.
Muchos de estos sistemas son antiguos y presentan desafíos para la automatización, incluyendo la dificultad de implementar pruebas end-to-end debido a su interconectividad con otros sistemas. Un enfoque efectivo es seccionar la automatización en partes manejables en lugar de intentar replicar todo el flujo del sistema.
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API Testing y Contract Testing: Son habilidades esenciales para testear la comunicación y los contratos entre aplicaciones.
Virtualización y Mocking: Herramientas útiles para simular APIs y datos, permitiendo un testing más eficiente y aislado.
Conocimientos Sólidos de QA: Según las encuestas, los conocimientos profundos en QA son fundamentales para triunfar en el testing de estos sistemas.
Entendimiento de la Tecnología y la Plataforma: Es vital conocer la tecnología específica o la plataforma en la que operan estos sistemas core.
Aunque el conocimiento del dominio del negocio es importante, las empresas valoran aún más las habilidades y conocimientos sólidos en QA y la tecnología utilizada. Esto sugiere que un buen entendimiento de las bases de QA es crucial para adaptarse a diferentes contextos y tecnologías.
La Digital Core Reliability es una tendencia que resalta la importancia de sistemas core bien testeados y fiables en la era digital. Para los profesionales del testing, representa una oportunidad para profundizar en habilidades técnicas y de negocio, asegurando así que los sistemas fundamentales para las operaciones de una empresa sean robustos y eficientes.
La séptima y creciente tendencia en el mundo del testing es el Intelligent Product Testing, especialmente en el ámbito del Internet de las Cosas (IoT). Esta tendencia se centra en la necesidad de testear una amplia gama de dispositivos conectados a internet, desde relojes inteligentes hasta electrodomésticos y sistemas de automoción.
El Intelligent Product Testing en el contexto de IoT abarca no solo asegurar la funcionalidad de los dispositivos, sino también garantizar su integración eficiente con la nube, la seguridad de los datos y una experiencia de usuario impecable. Cada dispositivo IoT representa un potencial punto de vulnerabilidad, por lo que la seguridad es un aspecto crucial.
Integración con la Nube: Asegurar que la transferencia y almacenamiento de datos en la nube sean seguros y eficientes.
Seguridad: Dada la creciente preocupación por los ciberataques, la seguridad de los dispositivos IoT es primordial.
Experiencia de Usuario: Asegurar una interacción fluida y satisfactoria con los dispositivos es esencial.
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API Testing: Fundamental para dispositivos que se comunican a través de APIs.
Machine Learning y NLP: Para optimizar los casos de prueba y adaptarlos a los patrones de uso de los dispositivos.
Herramientas de Automatización: Como frameworks de robots y cucumber, entre otros.
Programación en Python, Java, C# y R: Estos lenguajes son clave, especialmente Python y R, para manejar grandes volúmenes de datos generados por los dispositivos IoT.
En el contexto de IoT, tanto el testing funcional como el no funcional son igualmente importantes. Esto incluye no solo asegurar que los dispositivos funcionen según lo previsto, sino también garantizar aspectos como la accesibilidad, la performance y la seguridad.
Conocer el Producto y su Uso: Entender cómo se utilizarán los dispositivos en la vida real para diseñar casos de prueba efectivos.
Aprender sobre la Experiencia de Usuario y Accesibilidad: Estos aspectos son cada vez más relevantes en todos los tipos de software, incluidos los dispositivos IoT.
El Intelligent Product Testing en el ámbito de IoT presenta desafíos únicos y emocionantes. A medida que estos dispositivos se vuelven cada vez más comunes y críticos para nuestras vidas diarias, las habilidades para testearlos de manera efectiva se convierten en una parte esencial del arsenal de cualquier profesional del testing.
El último punto que aborda el reporte es el creciente interés en la integración de prácticas sostenibles en el testing y la calidad de software, un enfoque que responde a la preocupación global por el impacto ambiental y la sostenibilidad.
La tendencia hacia prácticas de testing más sostenibles refleja un cambio en la manera en que las empresas y los individuos consideran su impacto en el planeta. Un 67% de las empresas encuestadas indicaron que el rol de calidad juega una parte activa en la agenda de sostenibilidad, lo que destaca la importancia creciente de este tema en el sector.
Aunque el reporte no profundiza en detalles específicos, hay varias áreas en las que el testing y la calidad pueden contribuir a la sostenibilidad:
Eficiencia en el Consumo de Recursos: Considerar cómo la performance y la eficiencia de los sistemas pueden reducir el consumo de energía y recursos.
Impacto Ambiental de los Servicios en la Nube: Reflexionar sobre cómo la operación de sistemas y servidores en la nube puede optimizarse para minimizar el impacto ambiental.
Conciencia Sobre Sostenibilidad: Entender qué es la sostenibilidad y cómo puede convertirse en un factor relevante en los atributos no funcionales de la calidad.
Relación entre Uso Tecnológico y Consumo de Energía: Ser consciente de que toda operación en la nube implica un consumo de energía y, por tanto, un impacto ambiental.
Explorar Iniciativas de Sostenibilidad: Mantenerte informado sobre las diferentes formas en que la industria del software está abordando la sostenibilidad.
Como profesional del testing, puedes tomar la iniciativa de plantear y debatir el tema de la sostenibilidad en tu organización. Escuchar distintas opiniones y explorar cómo el Quality Engineering puede contribuir a la sostenibilidad es un paso importante para estar al frente de esta tendencia emergente.
La integración de la sostenibilidad en el testing y la calidad de software no solo es una respuesta a una preocupación global, sino también una oportunidad para innovar y desarrollar prácticas más eficientes y respetuosas con el medio ambiente. Este enfoque abre nuevas perspectivas en el campo del testing y representa un desafío emocionante para los profesionales del sector.
Hemos recorrido un camino fascinante explorando las 8 tendencias clave en el mundo del testing y calidad de software para este año. Desde la automatización en el ciclo de vida de calidad hasta la sostenibilidad en el testing, cada tendencia nos muestra un aspecto único y esencial de cómo este campo está evolucionando y adaptándose a los retos del futuro.
Mientras navegamos por estos cambios emocionantes, es importante recordar que el aprendizaje y la adaptabilidad son nuestras herramientas más valiosas. Ya seas un profesional experimentado en testing o alguien que está dando sus primeros pasos en esta área apasionante, hay siempre algo nuevo y estimulante que aprender.
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