Resumen
La implementación de Early QA conlleva muchos beneficios a la hora de realizar todas aquellas tareas que permiten asegurar la calidad del software. En el post explicamos en qué consiste Early QA, sus ventajas, los perfiles más adecuados para ponerlo en práctica, y el impacto de la IA.
Uno de los enfoques más eficaces para garantizar productos de alta calidad es el Early QA, una estrategia que integra prácticas de calidad desde las etapas iniciales del desarrollo, coloquialmente ‘aguas arriba’ (‘water birth’ interpretación en inglés). Este enfoque proactivo no solo mejora la eficiencia y la precisión, sino que también minimiza los costes y riesgos asociados con los errores descubiertos en fases posteriores.
Para muchas organizaciones, cumplir con las planificaciones y obtener los entregables a tiempo puede ser un desafío constante. El ciclo de construcción del software y las pruebas de aceptación se ven afectados a menudo por retrasos y errores que podrían haberse evitado con una intervención temprana. Es uno de los principios clave del testing: un error detectado en la fase de diseño de requisitos será 15 veces menos costoso resolverlo que en la fase de pruebas de aceptación, más de 30 si se detecta ya en producción. El Early QA aborda estos problemas al integrar prácticas de aseguramiento de calidad desde el inicio, permitiendo identificar y resolver problemas potenciales antes de que se conviertan en obstáculos costosos.
Beneficios del Early QA
Implementar Early QA es especialmente beneficioso para organizaciones que luchan con planificaciones ajustadas o sujetas a continuos cambios, ya que permite detectar y resolver problemas desde el comienzo y de una forma síncrona, evitando retrasos significativos en las fases posteriores. Se busca garantizar que todos los requisitos y especificaciones estén bien definidos y validados antes de comenzar el desarrollo, evitando el temido ‘reworking’ de todas las áreas y sus procesos.
Muchos clientes nos preguntan cómo mejorar su software y optimizar al máximo su presupuesto para actividades de QA, y la respuesta es bastante contundente: “establece una buena estrategia que incluya prácticas Early QA, incluye itinerarios con diferentes disciplinas QA/QC asociadas a las tipologías de proyectos y compromisos de estos y realiza una gestión proactiva de cada una de las etapas para corregir las posibles desviaciones o necesidades en la ejecución.”
Prácticas clave en el Early QA
Involucrar a los equipos de QA desde las fases iniciales del desarrollo, como la planificación y el diseño, permite identificar problemas antes de que se arraiguen. Esto incluye la revisión de requisitos, el análisis del código estático y la integración continua, permitiendo probar y validar el código de manera automática cada vez que se realiza un cambio.
Y no solo es importante la ejecución de estas actividades concretas en fases tempranas, sino, además, la visibilidad que aporta al equipo QA para establecer la estrategia de pruebas más acertada y obtener el contexto, importancia e impacto del proyecto para la organización. Para ello es crucial participar en las reuniones iniciales de conceptualización de los proyectos con el objetivo de comprender las necesidades y expectativas desde el principio. Recopilar las especificaciones y requisitos individuales de los proyectos, así como los diseños y la documentación asociada, permitirá construir una base sólida sobre la cual probar el software.
Además, establecer la estrategia QA para los proyectos, incluyendo itinerarios de pruebas detallados, ayuda a guiar el proceso de aseguramiento de calidad de manera estructurada. La estimación y planificación de las actividades de QA garantizan que los recursos y el tiempo se utilicen de manera efectiva, mientras que el diseño de alto nivel de los planes de prueba asegura que todas las áreas críticas del software sean evaluadas adecuadamente.
El seguimiento end-to-end (e2e) de los proyectos, evaluando la demanda y capacidad del equipo QA, permite una gestión eficiente y proactiva de las tareas. Adelantar necesidades de entornos y datos es crucial para evitar cuellos de botella y asegurar que el equipo de QA pueda trabajar sin interrupciones.
Finalmente, revisar los riesgos e impactos potenciales en cada etapa del proyecto permite una identificación temprana de problemas y la implementación de medidas preventivas, asegurando una calidad continua a lo largo del ciclo de desarrollo.
Un equipo independiente de QA aportará mucho más valor que un equipo de Desarrollo probando su propio software construido, pero un equipo QA independiente realizando prácticas Early QA con una comunicación constante con los equipos de desarrollo y operaciones será otro nivel, ya que garantizará que todos estén alineados y puedan abordar los problemas de calidad de manera conjunta y rotundamente eficaz.
Un enfoque Early QA bien planteado puede optimizar un 15% el esfuerzo en la ejecución de pruebas.
Perfiles necesarios para el Early QA
Para que esto sea efectivo, es crucial contar con los perfiles adecuados según la tipología de actividades que se vayan a realizar.
Para todas las actividades relacionadas con la planificación, hitos y fases del proyecto, así como con los requisitos del cliente, e incluso su arquitectura y estructura, es necesario contar con analistas expertos en gobierno QA y con conocimiento de los procesos de negocio relacionados que faciliten la comunicación y coordinación entre todos los equipos involucrados, asegurando que las prácticas de QA se integren desde el principio.
Para el resto de las actividades y disciplinas mencionadas se requerirán analistas e ingenieros QA especialistas en disciplinas técnicas y automatización.
La IA generativa y su impacto en el Early QA
Tal y como mencionaba en otro artículo anterior acerca del QA y la era de la IA, la Inteligencia Artificial Generativa ha aportado herramientas avanzadas que optimizan y aceleran el proceso de aseguramiento de calidad, permitiendo que algunas prácticas de Early QA estén ahora mucho más presentes. Por ejemplo, la generación automática de casos de prueba a partir de los requisitos del software y el código fuente garantiza una mayor cobertura desde el principio y brinda el tiempo suficiente para la interiorización del Plan de Pruebas por parte del equipo de QA.
El Early QA, potenciado por la IA generativa, está mejorando sustancialmente el aseguramiento de calidad del software. Al integrar prácticas de calidad desde el principio y aprovechar las capacidades avanzadas de la IA, las organizaciones pueden mejorar significativamente la eficiencia, precisión y cobertura de sus pruebas, asegurando productos de alta calidad y reduciendo costos y riesgos.
En un mundo donde la tecnología avanza rápidamente, adoptar el Early QA no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad para mantenerse a la vanguardia de la innovación.