FECHA
Jueves 1 de octubre 2026
HORA
10:00 a.m. (CDMX)
MODALIDAD
En línea
DURACIÓN
60 minutos
COSTO
Gratuito
Quiénes comparten la sesión
Ponentes
Dos profesionales que ya están aplicando IA dentro de procesos reales de QA.
Rodrigo Flores Ruiz
Senior QA Engineer y Software Quality Chapter Lead en Stori · Brightest Global Ambassador
Más de 10 años de experiencia en QA. Actualmente desarrolla e integra soluciones impulsadas por IA para optimizar los procesos de testing y calidad de software.
Ana Ochoa
Practice Manager en Testing IT Consulting
23 años de experiencia en pruebas de software. Especialista en gestión de pruebas, prácticas ágiles y formación de profesionales de QA. Cuenta con certificaciones ISTQB® Advanced Level, Agile Tester e IREB®.
DE QUÉ TRATA
El ciclo completo: cuatro etapas
La mayoría se queda en “generar”. El resultado son casos genéricos y alucinaciones que nadie revisa. Estas cuatro etapas son las que cambian el resultado.
Etapa 1 · RAG + SDD
Alimentar
Dar a la IA contexto real del producto: especificaciones, requerimientos, historias de usuario y criterios de aceptación como fuente de verdad.
Etapa 2 · Reglas
Calibrar
Incorporar definiciones, estándares y criterios propios de QA para que la IA trabaje bajo reglas claras y no bajo suposiciones.
Etapa 3 · GenAI
Generar
Usar IA generativa para crear casos de prueba, escenarios y perfiles de usuario sobre la base que ya construiste.
Etapa 4 · Humano
Verificar
Revisar lo generado, detectar omisiones y evidenciar alucinaciones. El criterio del tester sigue siendo el último filtro.
Alimentar → Calibrar → Generar → Verificar. Ese es el cheat code.
PRINCIPALES APRENDIZAJES
Lo que vas a poder aplicar el jueves
La mayoría se queda en “generar”. El resultado son casos genéricos y alucinaciones que nadie revisa. Estas cuatro etapas son las que cambian el resultado.
01
Contexto que sí sirve
Cómo darle a la IA el contexto de tu producto con RAG y specification-driven development, en lugar de prompts sueltos.
02
Tus reglas, no las suyas
Cómo traducir los estándares y criterios de tu equipo de QA en reglas que la IA respete al generar.
03
Criterio para validar
Cómo detectar omisiones y alucinaciones antes de que lleguen a un reporte o a una decisión de liberación.
✓
Casos de prueba, escenarios y perfiles de usuario generados con contexto real
✓
Meta-prompting aplicado al testing
✓
Skills de IA para tareas recurrentes de QA
✓
Buenas prácticas para implementarlo sin romper tus procesos
DINÁMICA DE CIERRE
QA Challenge: tú contra la IA
Recibes acceso a una página preparada con bugs y tienes un tiempo determinado para encontrar y documentar la mayor cantidad de bugs válidos. Después comparamos tus hallazgos contra los de una IA.
Bugs que la IA detectó y las personas no. Dónde la máquina es implacable.
Solo la IA
Bugs que encontraron los participantes y la IA no. Dónde tu criterio sigue ganando.
Solo las personas
Bugs que la IA reportó pero que realmente no existen. Alucinaciones, en vivo y con evidencia.
Falsos positivos
PREMIOS DEL QA CHALLENGE
Patrocinados por Brightest
Los tres primeros lugares recibirán premios para continuar su camino de certificación ISTQB AI, patrocinados por Brightest.
Voucher para presentar el examen de certificación ISTQB AI.
Voucher del examen
1° lugar
Descuento para presentar el examen de certificación ISTQB AI.
Descuento en el examen
2° lugar
Descuento para presentar el examen de certificación ISTQB AI.
Descuento en el examen
3° lugar
Porcentajes de descuento de segundo y tercer lugar por confirmar.