Contexto: El testing de sistemas ERP como SAP presenta un desafío creciente para QA. Testers con experiencia en metodologías genéricas hallan en SAP un nuevo paradigma. El reto es verificar lógica de negocio e integridad de datos. Esta tarea, a menudo incómoda, es una gran oportunidad de crecimiento.
Objetivo: Equiparemos a los testers con mentalidad adaptativa y técnicas con un enfoque paso a paso guiandoles a iniciarse y superar el miedo a bases de datos y transformar inexperiencia en ventaja.
Metodología: La charla es un viaje narrativo de un tester que transitó a especialista en testing de SAP, compartiendo casos reales, errores y soluciones prácticas/patrones efectivos para superar desafíos, con foco en validación de datos en bases de datos.
Resultados: Los participantes obtendrán una hoja de ruta accionable para mejorar sus habilidades en testing de SAP. Aprenderán a identificar puntos críticos, diseñar casos de prueba y ejecutar/verificar consultas SQL o comandos de base de datos para asegurar integridad transaccional, capacitándolos para un rol activo en proyectos SAP.
Conclusión: Esta charla subraya el valor de la experiencia generalista en QA aplicada a dominios SAP. Demuestra que adaptabilidad y pensamiento crítico son cruciales, empoderando a testers a expandir su horizonte profesional y contribuir a la calidad de sistemas complejos, desafiando percepciones tradicionales sobre experticia en SAP.
En el desarrollo con IA, un "súper prompt" no sirve de nada si el agente alucina tu arquitectura a los cinco minutos. Tratar a las IAs generativas como oráculos produce código genérico, deuda técnica masiva y errores inaceptables (como usar floats para transacciones monetarias). Aquí no podemos depender del "Vibe Coding" ni de corregir el código generado a mano todo el tiempo.
Esta charla te lleva desde el caos del chat no estructurado hasta la precisión quirúrgica del Spec-Driven Development (SDD), revelando cómo orquestar agentes para construir software crítico garantizando que se respeten tus estándares de diseño, seguridad y reglas de negocio al pie de la letra.
La Evolución al SDD: domina el Spec-Driven Development para dejar atrás la ambigüedad del lenguaje natural y empezar a definir contratos técnicos innegociables.
Contexto Total con Atlassian MCP: conecta a la IA directamente con Jira y Confluence para que el agente lea la historia de usuario y comprenda el problema de negocio antes de proponer una solución.
Guardrails con Spec Kit: transforma tu documentación estática en reglas ejecutables (.spec) que obligan a la IA a respetar tu stack (TypeScript estricto), patrones (idempotencia) y normativas (PCI-DSS).
Orquestación Avanzada en Terminal: utiliza gemini-cli potenciado por el framework Antigravity para planificar la arquitectura, desglosar la implementación en tareas atómicas y ejecutar el código sin salir de tu entorno.
Prevención de Alucinaciones Costosas: aplica este pipeline en vivo construyendo un microservicio financiero real (PagoCore), erradicando el código espagueti y asegurando calidad de producción desde el primer intento.
El mercado de Quality Assurance está experimentando una metamorfosis acelerada. Lo que hace apenas unos meses se consideraba un estándar, hoy se ve desafiado por nuevas realidades y demandas. ¿Es la Inteligencia Artificial la única fuerza impulsora de este cambio disruptivo? ¿O estamos presenciando una redefinición fundamental de las habilidades y perfiles más buscados en la industria?
En esta charla, exploraremos las tendencias más impactantes que están remodelando el panorama del QA. Analizaremos si nos enfrentamos a una evolución o a una revolución en nuestra profesión, desentrañando qué factores están impulsando esta transformación y cómo podemos adaptarnos para seguir siendo relevantes y exitosos en el nuevo paradigma. Un espacio para reflexionar juntos sobre el verdadero destino del QA.
La Inteligencia Artificial está ahora integrada en funciones de búsqueda, chatbots, sistemas de recomendación, asistentes, automatizaciones de flujo de trabajo y sistemas de toma de decisiones. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones aún tienen dificultades para probar adecuadamente la funcionalidad impulsada por IA. El testing tradicional no funciona cuando los resultados no son determinísticos, dependen del contexto o están influenciados por el sesgo del modelo.
Esta charla ofrecerá un marco de trabajo práctico y moderno para validar sistemas que dependen de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), prompts y funcionalidades inteligentes.
Exploraremos los modos de falla más comunes en las funcionalidades de IA: alucinaciones, respuestas inconsistentes, drift (desviación), sesgo, prompts frágiles y violaciones de reglas de negocio, y por qué las estrategias de testing determinísticas se quedan cortas.
Los participantes aprenderán a diseñar enfoques de prueba robustos para funcionalidades basadas en LLMs, definir oráculos flexibles, combinar la evaluación automatizada y humana, y aplicar métricas de calidad adecuadas.
Esta sesión equipará a QAs, SDETs y líderes con las habilidades necesarias para asegurar la confiabilidad y seguridad en la era de la IA.
En la carrera actual por la entrega continua, la velocidad se ha vuelto la moneda de cambio, pero muchos equipos se ven frenados por una visión de calidad obsoleta. Esta sesión explora cómo romper con el estancamiento profesional y organizacional al pasar del rol reactivo de "Buscador de Bugs" al socio estratégico "Preventor de Fracasos". Compartiré un mapa de ruta basado en experiencias reales para convertir la calidad en un motor de negocio y no en un filtro final, permitiendo que el equipo escale con confianza y propósito.
En el corazón de cada aplicación moderna laten docenas de componentes, librerías y marcos de trabajo, cada uno regido por sus propias reglas legales. Pero, ¿está el equipo de QA validando que el software cumple con su contrato de licencia, además de sus requisitos funcionales?
Esta charla desmantela la complejidad legal de las licencias y la convierte en decisiones prácticas de ingeniería. Exploraremos las dos grandes filosofías (Software Propietario vs. Software Libre) y profundizaremos en la crucial distinción entre las licencias Copyleft (como la GPL, que "infecta" tu código) y las Permisivas (como MIT y Apache, ideales para la integración comercial).
Identificar el Riesgo: reconocer cómo el uso incorrecto de una librería Copyleft puede obligar a liberar el código fuente de tu producto.
Tomar Decisiones Estratégicas: elegir la licencia adecuada para tus proyectos internos, frameworks de automatización o productos comerciales.
Integrar el Cumplimiento en el Ciclo de QA: entender que la gestión de licencias es una forma de testing de cumplimiento legal, tan vital como el security testing.
Únete a nosotros para convertir el miedo a los litigios y las auditorías en una estrategia proactiva de calidad y cumplimiento. ¡El conocimiento legal es la próxima gran skill en el mundo del QA!
En el mundo de las startups, el tiempo es el recurso más escaso, pero la calidad es vital. Esta charla ofrece un Kit de Supervivencia de QA mostrando cómo implementamos una estrategia Lean Testing en Allprocar (App Flutter con Backend Go/Gin + GraphQL).
Demostraremos cómo un único SDET puede maximizar su impacto enfocándose en la capa más crítica: la API.
¿Qué aprenderá la audiencia?
Estrategias Lean QA: Cómo construir la Pirámide de Testing enfocada en API para acelerar ciclos de lanzamiento en arquitecturas de microservicios.
Testing GraphQL/API con Supertest: Aprenderá a usar Supertest para validar peticiones GraphQL y REST en el backend de Go (Gin), asegurando la integridad de los datos de la app Flutter.
CI/CD Rápido: Integración de la automatización de API en pipelines simples (GitLab/GitHub Actions) que se ejecutan sin fricción.
Balance de Roles: Cómo un rol de SDET equilibra la automatización de API con las pruebas exploratorias y funcionales para un producto en crecimiento.
Esta es una guía práctica, basada en la experiencia real de una startup argentina, para aplicar principios de alta calidad, incluso con tecnología de nicho y recursos limitados.
La Inteligencia Artificial está redefiniendo el futuro del software. Esta charla explora el poder de los Agentes de IA y el Machine Learning, desde conceptos básicos hasta aplicaciones prácticas.
Se presentarán modelos clave, arquitecturas y ejemplos concretos, demostrando cómo estas tecnologías impulsan la eficiencia y la fiabilidad. Ideal para quienes buscan entender y aplicar la IA para una calidad de software superior, sin importar su nivel de experiencia.
Dirigida tanto a principiantes que buscan una introducción sólida, como a profesionales con conocimientos previos que deseen profundizar en las últimas tendencias y aplicaciones estratégicas de la IA en la ingeniería de software.
El futuro de la ciberseguridad es poscuántico, y la base de esa defensa es la calidad criptográfica. Esta charla sumerge a la audiencia en la ingeniería de la aleatoriedad a prueba de futuro, demostrando cómo la QA debe evolucionar para auditar sistemas criptográficos avanzados.
El proyecto presenta un framework que utiliza efectos cuánticos (como fluctuaciones térmicas) detectados en hardware estándar (procesadores AMD Zen, Intel Core) para generar semillas de entropía de calidad cuántica—eliminando la necesidad de costosos dispositivos especializados. Este enfoque permite implementar claves robustas del estándar PQC de NIST (Crystal Kyber / ML-KEM).
Auditoría de Entropía: Comprender y verificar la calidad de la aleatoriedad en sistemas criptográficos.
Defensa Poscuántica: Implementar la hoja de ruta de la ciberseguridad a prueba de ataques cuánticos.
El Rol de QA en la Seguridad Fundamental: entender por qué el testing y la auditoría de los fenómenos físicos subyacentes son la nueva frontera de la calidad y la innovación.
Esta es una sesión esencial para líderes técnicos y SDETs que buscan desarrollar capacidades en la seguridad de próxima generación y asegurarse de que sus sistemas sean inquebrantables.
El panorama del software cambiará más en los próximos siete años que en los últimos veinte. La pregunta clave ya no es si el Testing será automatizado, sino cómo el tester debe evolucionar para gestionar, auditar y utilizar la Inteligencia Artificial (GenAI) como su copiloto.
Anticipando el 2030, identificaremos las habilidades esenciales a desarrollar y mostraremos la necesaria modificación de procesos de testing, integrando GenAI-Assisted Testing, para prosperar en la próxima década del software.
El Roadmap de Habilidades: Definir las hard skills y soft skills que garantizan la empleabilidad post-2027.
Integración GenAI: entender cómo modificar los procesos de testing actuales para inyectar la IA Generativa.
Únete a esta sesión para trazar tu plan de carrera y asegurar que tu equipo está listo para la era de la IA.
En la era del Data Science, los datos son el motor de la innovación. Pero, ¿quién asegura la calidad de ese motor? Esta charla, impartida por un CIO, transforma la visión del QA tradicional al Data Quality Assurance (DQA).
Demostraremos por qué la calidad de los datos es el driver principal para evitar decisiones de negocio erróneas e impulsar modelos de IA y ML exitosos.
El Nuevo QA: entender por qué el testing debe moverse del código a la validación de la integridad, consistencia y trazabilidad de los datos.
Gestión del Riesgo: identificar los puntos críticos de falla en pipelines de datos (ETL/ELT) que impactan directamente en el negocio.
Conexión Estratégica: cómo el equipo de QA puede colaborar con Data Scientists y Data Engineers para establecer métricas de calidad de datos (DQM) y asegurar el activo más valioso.
Innovación: aplicar la calidad de datos como una estrategia de negocio para habilitar nuevos productos y servicios.
Esta es una visión esencial para los líderes y profesionales que buscan que el QA sea un motor estratégico de la innovación.
El objetivo de esta charla es explorar cómo un equipo de testing puede funcionar de manera efectiva sin una figura formal de liderazgo a través del concepto de liderazgo distribuido. Veremos un ejemplo de un caso real donde los miembros del equipo fueron asumiendo roles de liderazgo según su expertise en áreas específicas, como automatización, pruebas manuales, procesos o conocimiento del negocio. Además, se reflexionará sobre las condiciones subyacentes que hacen posible que el liderazgo distribuido funcione de manera armónica.