En QA moderno, el mayor riesgo ya no es que los sistemas fallen, sino que las señales que usamos para medir calidad dejen de ser confiables.
Quizás la pregunta no es qué pasará con los QA cuando los sistemas dejen de fallar.
Hoy el problema no es que fallen menos.
Es que cada vez confiamos más en señales que no sabemos si siguen siendo válidas.
- Pipelines en verde.
- Tests pasando.
- Cobertura alta.
Pero hay una pregunta incómoda:
¿qué pasa si esos tests ya no validan lo correcto?
El problema ya no es el fallo, es la ilusión de calidad
Hace años, Google ya reportaba que parte de sus tests eran flaky: pasan o fallan sin cambios reales.
Hoy el problema es más profundo.
No solo hay tests que fallan sin razón.
Hay tests que pasan… sin validar nada.
Y esto no es marginal. Se está acelerando.
Automatización sin criterio: cuando escalar empeora el problema
Hoy los sistemas pueden:
- generar tests automáticamente
- ejecutar suites completas
- aplicar self-healing ante cambios de UI
- mantener suites sin intervención humana
Mientras tanto, seguimos midiendo calidad con métricas de volumen:
- 56.4% usa test coverage
- 40.1% automation coverage
- solo 8.6% mide impacto en negocio
Seguimos optimizando lo que es fácil de medir.
No lo que realmente importa.
El verdadero riesgo: una suite verde que no significa nada
Ahí aparece el problema real.
Una suite completamente verde… que ya no representa calidad.
Porque “fallar” ya no es solo un 500 o una regresión visible.
También es:
- asserts débiles que nunca fallan
- mocks que no representan la realidad
- validaciones superficiales
- tests que sobreviven cambios sin cuestionarlos
Esto no rompe pipelines.
Pero rompe la confianza.
El nuevo rol del QA: cuestionar las certezas
Quizás QA no desaparece.
Pero deja de ser “detectar bugs”.
Y pasa a ser algo bastante más incómodo:
detectar falsas certezas.
La pregunta correcta
La discusión no es si la IA va a reemplazar al QA.
Es otra:
¿estamos preparados para dejar de confiar en señales que siempre dimos por válidas?