El documento presenta un análisis sobre la transformación digital y el impacto de la automatización en el aseguramiento de la calidad en empresas tecnológicas, destacando la importancia de integrar equipos de QA dentro del ciclo de desarrollo. También se abordan las claves y tendencias actuales en herramientas de automatización y las habilidades necesarias para una eficaz adaptación en el contexto ágil. Finalmente, se discuten los retos que enfrenta la automatización y los proyectos clave impulsados entre 2020 y 2022.

1. 1

2. WHO IS WHO: ACERCA DE ARBUSTA Y UDS!1.
2. CONTEXTO: LA CALIDAD EN TIEMPOS DE AGILIDAD
3. CLAVES I: NUEVOS SKILLS Y PERFILES
4.CLAVES II: TOOLS 2019 Y TENDENCIAS
5. BONUS TRACK: INTELLIGENT AUTOMATION

3. 3
WHO IS WHO
>arbusta.net/
Melina Nogueira
Directora de Tecnología
Beatriz Ponce de León
Country Manager Uruguay
QUIÉN EN…
TECNOLOGÍA/SISTEMAS?
ROLES TESTERS & QA?
AUTOMATION > 2 AÑOS?

4. Desde Arbusta acompañamos a nuestros clientes durante sus procesos de
transformación digital con un fuerte foco en servicios de aseguramiento de
la calidad de sus aplicativos, grandes volúmenes de datos y gestionando las
interacciones que impactan en sus negocios. Revolucionamos el sector
tecnológico:
300 colaboradores y colaboradoras
CERTIFICACIÓN
ISO 9001:2015
PREMIO SADOSKY
Inclusión Digital y Comunidad
57% de nuestro equipo son mujeres
ACERCA DE...
C.A.G.R. 300% ↑
DE 2017 A 2019
53% testers Certificados
bajo estándares nacionales (CESSI) e internacionales (ISTQB)
27 PROYECTOS
para 18 CLIENTES
> Rompiendo el paradigma de la escasez del talento y
> Brindando una solución de delivery rápida, continua y elástica.
Medellín
Rosario
Montevideo
Buenos
Aires

5. >arbusta.net/
PROPUESTA DE VALOR |
Application
QA
Data Machine
Learning
Training
Digital
Interaction
Maquetación
Web

6. CONFÍAN EN NOSOTROS

7. CONTEXTO
AUTOMATIZACIÓN
2.

8. LA CALIDAD EN TIEMPOS DE AGILIDAD
I. CICLOS MÁS CORTOS DE DESARROLLO SIN PERDER CALIDAD
II. CALIDAD Y EXPERIENCIA DE CLIENTE / USUARIO SE VUELVE CLAVE
III. MAYOR MADUREZ DE LAS EMPRESAS PARA EMBEBER EL EQUIPO QA
DENTRO DEL SDLC
CONCLUSIÓN: métodos ágiles y los procesos de automatización se han convertido en una
necesidad para los equipos de desarrollo que quieren mantenerse vigentes en el mercado, sin dejar de
lado la calidad, y aumentando el retorno de la inversión en sus compañías.

9. CURVA DE MADUREZ MANUAL, AUTOMATIZADO, CONTINUO
EFICACIA&EFICIENCIADE
TESTING
LA MAYORÍA ESTÁ
EN ESTE ESTADÍO
Test Automation
Continuous Testing
Intelligent Continuous
Testing
Manual Testing
TIEMPO
Laggards
Leaders

10. SURFEANDO LA OLA DESDE QA & TESTING
I. CAPACITACIÓN Y PROFESIONALIZACIÓN DENTRO DE LAS ÁREAS DE TI
II. LA CALIDAD COMO COMPETITIVIDAD Y SU INVERSIÓN
III. EXPLOSIÓN DE TOOLS (OP Y LICENCIADAS) CON FOCO EN AUTOMATIZACIÓN
/IC

11. AUTOMATIZACIÓN COMO ESTRATEGIA
1
2
3
4
AHORRA TIEMPO A LARGO PLAZO
AUMENTA LA COBERTURA DE LAS
PRUEBAS
REDUCE LOS COSTOS Y LOS
MANTENIMIENTOS
FOCALIZA LAS PRUEBAS A
MEDIDA (AD-HOC)
PRINCIPALES BENEFICIOS

12. arbusta.net
PIRÁMIDE DE AUTOMATIZACIÓN DE LAS PRUEBAS (M. Cohn)
12
Las pruebas manuales (ej. pruebas exploratorias) deberían ser la excepción a la regla en lugar de la
regla.
Las pruebas unitarias automatizadas deberían ser la mayoría.
Pruebas de UI
SERVICES TESTS
(API, Integration,
Component)
Pruebas
Unitarias
Pruebas
de UI
SERVICES TESTS
(API, Integration,
Component)
Pruebas unitarias
Cómo suele ser Cómo debería ser
PRUEBAS
MANUALES
PRUEBAS
MANUALES
De principio a fin de
cara al negocio
Focalizado de cara
a la tecnología

13. CLAVES I:
NUEVOS SKILLS Y
PERFILES
3.

14. RECONFIGURANDO ROLES Y SKILLS
Agile Testing
Skills Programación
TDM / Test Data
Management
IC/ DevOps
Métricas y reporting
(ROI desde el Tester)
TEM / Test Environment
Management

15. FULL STACK TESTERS CHALLANGE
SKILLS DE TESTING AUTOMATIZADO + 31%
SKILLS DE PERFORMANCE + 31%
SKILLS DE COLABORACIÓN + 29%
SKILLS DE DISEÑO DE CASOS DE PRUEBAS +29%
CONOCIMIENTO DE PROCESOS DE NEGOCIO +27%
SKILLS DE DATA ANALÍTICA +27%
CONOCIMIENTO SOBRE HERRAMIENTAS DE DESARROLLO Y DEPLOY + 25%
SKILLS DE SEGURIDAD +25%
SKILLS DE PROGRAMACIÓN GENERAL + 25%
Fuente: World Quality Report (USA/EMA) 2019/2020

16. QUÉ Y CUÁNDO AUTOMATIZAR (Y CUÁNDO NO)
Esos TCs son:
> Se ejecutan repetidamente
> Son tediosos o complejos
> Llevan mucho tiempo
Es mejor automatizar cuando:
> Experiencia del Cliente importa
> Time-to-market es crítico
> Reducción del OPEX
> Se prefiere la precisión repetible
Es mejor NO automatizar:
> Test subjetivo
> Cambian
frecuentemente/soluciones no
estables
> Pruebas Ad-hoc
QUÉ AUTOMATIZAR | CUÁNDO AUTOMATIZAR | QUÉ NO AUTOMATIZAR |

17. DISEÑANDO ESTRATEGIAS AUTOMATIZADAS|
MANTENIMIENTO DE
LOS SCRIPTS
AUTOMATIZADOS
REVIEW AUTOMATION
TEST SCRIPTS
DESARROLLAR
FRAMEWORK DE
AUTOMATIZACIÓN
TESTING AUTOMATION
ESTUDIO DE FACTIBILIDAD
CÁLCULO DEL ROI PARA
TEST AUTOMATION
EVALUAR Y SELECCIONAR UNA
HERRAMIENTA DE AUTOMATIZACIÓN
IDENTIFICAR
UN FRAMEWORK
DE AUTOMATIZACIÓN
PoC PARA AUTOMATIZACIÓN
(DEL FRAMEWORK)
ESTRATEGIAS
PARA INICIAR CON
AUTOMATIZACIÓN

18. CLAVES II:
TOOLS 2019 Y
TENDENCIAS
4.

19. CON QUÉ CRITERIOS ELEGIMOS LAS
HERRAMIENTAS DISPONIBLES?
Experiencia en ciclos
de pruebas
Skills de
Programación
requeridos
Soporte para CI,
DevOps
Costos de licenciamiento
Reportes
Entrenamiento y
documentación

20. LAS MÁS USADAS DURANTE ESTE 2019
La tendencia de la industria va hacia herramientas como Mabl, Cypress, Testim.io, Katalon Studio entorno "codeless”
la posibilidad de automatizar casos de prueba sin escribir ni una línea de código ¿ Ventajas y desventajas?

21. HIGHLIGHTS DE LECCIONES APRENDIDAS EN
ARBUSTA
⮚ Foco en regresión regulares y rápidas.
⮚ La automatización de las pruebas unitarias y las pruebas API
⮚ Diseño de prueba de lenguaje natural (es decir, Gherkin a través de TDD, BDD) que facilita la creación de
scripts de prueba automatizados más rápidos y fáciles
⮚ Mostrar resultados de la reducción en el tiempo de prueba manual y el esfuerzo para la prueba de
regression al negocio. Entender la curva de set-up.
⮚ El uso de soluciones de automatización de código abierto como alternativas viables a las herramientas
comerciales.
⮚ Herramientas: Selenium Web driver + Python/JAVA | Katalon Studio

22. BONUS TRACK:
INTELLIGENT
AUTOMATION
5.

23. ¿QUÉ DESAFÍOS SIGUEN CAMINO A LA
AUTOMATIZACIÓN?
AUTOMATIZACIÓN NO COMO
CAPACIDAD/SKILLS AISLADOS,
SINO COMO PLATAFORMA
Fuente: World Quality Report (USA/EMA) 2019/2020
65%
61%
48%
48%
42%
40%
46%
46%
36%
34%
42%
42%
39%
42%
33%
29%
28%27%
24%
24%
25%
Tenemos dificultades para automatizar
porque los requerimientos cambian en
cada release
Desafíos con TDM y TEM
disponibilidad y estabilidad
Nos faltan perfiles de testers
automatizadores
No tenemos las herramientas de
automatización correctas
Tenemos procesos manuales todavía
dentro del proceso de QA
Empezamos tarde con el testing
automatizado
Tenemos muy probemente definidos
los escenarios de prueba correctos

24. PRINCIPALES PROYECTOS DE
AUTOMATIZACIÓN 2020-2022
MODEL BASED TESTING (automatizando el diseño de los casos) + 17%
TEST ENVIRONMENT VIRTUALIZATION + 16%
ROBOTICS AUTOMATION (automatización basada en la tarea) + 13%
HEADLESS AUTOMATION (Automatización no basadas en GUI) +12%
TEST DATA AUTOMATION (Generación de datos de prueba) +11%
TEST DESIGN AUTOMATION (generación de Test Cases) +8%
Fuente: World Quality Report (USA/EMA) 2019/2020

25. 25
¡MUCHAS GRACIAS!
Melina Nogueira | melina.nogueira@arbusta.net