Criterios de aceptación desde el refinamiento
La IA propone escenarios en Gherkin (Dado/Cuando/Entonces) para cada historia y la revisa contra vuestra Definition of Ready. Revisa y sugiere; nunca inventa la evidencia que falta.
Servicios · QA con IA
Calidad que se puede demostrar.
Llevamos la IA a todo el ciclo de calidad: criterios de aceptación en Gherkin desde el refinamiento, tests BDD que la IA escribe a partir de ellos, una regresión que corre sola y un informe que cualquiera entiende en la propia pull request. La IA escribe los tests; las personas deciden qué se prueba y cuándo algo está terminado.
- 1.000+
- escenarios BDD en Facturitus, nuestro propio SaaS
- 97%
- cobertura mínima del backend, exigida en CI
El problema
Qué duele hoy.
La calidad suele llegar al final, cuando cambiar algo ya es caro. Y la automatización que se promete acaba siendo una suite frágil en la que nadie confía.
- Criterios de aceptación que se escriben tarde, o no se escriben, y que cada uno entiende a su manera.
- Tests de extremo a extremo lentos y frágiles: fallan por ruido y el equipo deja de mirarlos.
- La revisión de diseño se hace a ojo, con el Figma en una pestaña y la aplicación en otra.
- Cuatro herramientas de test, cuatro informes distintos y nadie sabe si la release está lista.
Qué hacemos con IA
Lo que hacemos contigo.
Estrategia por capas, cadencias y gates
Decidimos qué se prueba en cada capa (unitaria, integración, API e interfaz) y cuándo: humo en cada pull request, regresión completa programada y críticos antes de cada release, con una cobertura que solo puede subir y gates de seguridad bloqueantes.
Un mismo Gherkin, tests ejecutables
El escenario acordado se convierte en tests de interfaz con Playwright y de API con behave. Trabajamos test-first: el test existe antes que el código.
QA visual contra Figma
Un ojo de IA compara el diseño con la pantalla implementada, separa el ruido de renderizado de las desviaciones reales y emite un veredicto por regiones que se adjunta a la pull request.
Ver el experimentoCobertura de pruebas contra la base de conocimiento
Analizamos los flujos de negocio del cliente y los cruzamos con la base de conocimiento en Qdrant para saber qué escenarios de prueba ya existen y cuáles faltan.
Ver base de conocimiento y RAGUn solo informe, en la pull request
Nuestro reporting propio une los resultados de pytest, behave, Vitest y Playwright en un único informe dentro de cada pull request. Cualquiera, no solo QA, sabe en qué estado está la release.
Quién hace qué
La IA escribe. Nuestros profesionales deciden.
Delegamos en la IA la escritura de los tests. La estrategia, el criterio de qué importa y la decisión de dar algo por terminado son siempre de nuestros profesionales: ningún cambio se mergea sin que una persona lo haya revisado.
La IA
- Propone escenarios en Gherkin a partir de cada historia.
- Escribe los tests unitarios, de API y de interfaz.
- Revisa cada historia contra la Definition of Ready.
- Compara la pantalla con el Figma y marca las regiones que se desvían.
Nuestros profesionales
- Deciden la estrategia: qué se prueba, en qué capa y con qué cadencia.
- Validan los escenarios con negocio antes de escribir una línea.
- Ejecutan las suites e interpretan los resultados.
- Deciden cuándo una historia está terminada y cuándo sale una release.
Cómo se nota
Antes y con IA.
Criterios de aceptación
AntesSe escriben tarde o no se escriben
Con IAEn Gherkin desde el refinamiento, revisados contra la DoR
Automatización
AntesUna suite frágil en la que nadie confía
Con IATests por capas: humo en cada PR y regresión programada
Fidelidad al diseño
AntesA ojo, comparando dos pestañas
Con IAVeredicto por regiones contra el Figma (en piloto)
Estado de la release
AntesCuatro herramientas, cuatro informes
Con IAUn único informe en cada pull request
Stack
Con qué trabajamos.
BDD
Gherkinbehaveplaywright-bddInterfaz
PlaywrightVitestTesting LibraryMSWAPI y datos
pytestTestcontainersPostgreSQLPipeline
GitHub ActionsSonarQubeGates de seguridadPropio
Runner de suites por capasInforme unificado en la PR
Prueba
Lo usamos en nuestros productos.
Facturitus
Nuestro SaaS de facturación VERI*FACTU, conectado a la AEAT: un dominio regulado en el que un fallo no es solo un bug. En CI corren humo y cobertura sobre lo que cambia cada pull request, y la regresión completa, cada semana.
- 1.050+
- escenarios de API con behave
- 100+
- escenarios de interfaz con Playwright
LeanPortfolio
Nuestra plataforma de gestión de portfolio. Su IA convierte un business case en épicas e historias con criterios en Gherkin y puntúa cada historia contra la Definition of Ready. El modelo revisa y sugiere; nunca inventa evidencia.
- 300+
- escenarios BDD
- 0–100
- puntuación de cada historia contra la DoR
Preguntas frecuentes
Dudas habituales.
¿La IA sustituye a nuestro equipo de QA?
No. La IA escribe tests; vuestros profesionales deciden qué se prueba, en qué capa y cuándo algo está terminado. El objetivo es que QA dedique su tiempo al criterio y a la exploración, no a mantener scripts.
¿Qué es BDD y por qué Gherkin?
BDD es describir el comportamiento esperado en lenguaje de negocio (Dado/Cuando/Entonces) antes de construir. Con Gherkin, ese mismo texto es a la vez el acuerdo con negocio y el test que se ejecuta.
¿Tenemos que cambiar nuestras herramientas de testing?
No necesariamente. Partimos de lo que ya tenéis y proponemos cambiar solo cuando el coste de mantener la suite actual lo justifica, con números.
¿El QA visual contra Figma está listo?
Todavía es un piloto: nació como experimento en nuestro Lean Improvements Day. Podemos probarlo con vosotros, con revisión humana de cada veredicto y contándoos sus límites sin rodeos.
¿Cómo empezamos?
Con una sesión de 30 minutos para ver vuestra suite y vuestro pipeline actuales. De ahí sale qué merece la pena automatizar primero.
¿Listo para empezar?
Reserva 30 minutos. Revisamos tu suite y tu pipeline y salimos con lo primero que merece la pena automatizar.