QPAM: potenciando estrategias de calidad a nivel de equipo

¿Cómo saber si nuestras prácticas de calidad tienen propósito y son efectivas en nuestro contexto? En esta charla exploraremos el modelo QPAM (Quality Practices Assessment Model) como una herramienta para reflexionar, en equipo, sobre cómo construimos calidad.
QPAM no busca medir ni clasificar, sino hacer visible lo que muchas veces queda fuera de foco: cómo colaboramos, qué priorizamos y qué impacto tienen nuestras decisiones cotidianas. Compartiré cómo facilitar estas conversaciones en nuestros equipos, no para seguir un checklist, sino para activar conversaciones honestas sobre lo que hacemos, lo que no hacemos y por qué, y alinear nuestras prácticas con el contexto técnico y de negocio.
También abriremos la pregunta sobre el lugar de este tipo de modelos en tiempos de IA: cuando parte del trabajo se automatiza, ¿qué lugar sigue ocupando la conversación, la cultura y la toma de decisiones humana en la construcción de calidad?

1. q a d r i v e . c o m
QPAM: potenciando
estrategias de calidad a
nivel de equipo
Claudia Badell
[email protected]
TestingUy| 4 de Septiembre 2025

2. q a d r i v e . c o m
Co-fundé y co-organicé
TestingUy (2014-2024)
•+20años de experiencia entesting
•Software Testing Consultant
•Product Development Team Lead
•Senior Quality Engineer, TeamLead
•Senior Quality Engineer
•Test Manager
•Tester
•Analista de Requerimientos
•Docente en la Facultad de Ingeniería,
Universidadde la República
Ingeniera en
Computación
Master Trainery Traductora al
Español del curso Holistic Testing:
estrategias para equipos ágiles
jigsolabs.com
Travelfreak
valijasready.com
Oradora en conferencias internacionales,
meetups, webinars y podcasts
Software Quality Expert
qadrive.com

3. q a d r i v e . c o m
¿Por qué este tema?1
Agenda
El modelo QPAM2
Reflexiones en el contexto de IA3

4. q a d r i v e . c o m
¿Por qué este tema?

5. q a d r i v e . c o m
•Se basa en reglas explícitas
programadas línea por línea
•Código manual escrito en
lenguajes tradicionales (C#,
Java, etc)
•Comportamiento predecible y
control total
•Rol del humano: escribe todas
las reglas y define cada
instrucción
Software 1.0
•Se basaen aprendizaje automático
•Los modelos se entrenan con datos
en lugar de reglas explícitas
•Incluye datasets+ algoritmos de ML
y arquitectura de redes neuronales
•Rol del humano: prepara datos y
diseña modelos/arquitecturas.
•Ejemplos: reconocimiento de voz,
clasificación de imágenes,
traductores automáticos.
Software 2.0
•Se basa en modelos generativos
•Se construye sobre modelos pre-
entrenados
•Usa ingeniería de prompts, contextos,
fine-tuning y RAG
•Rol del humano: diseña prompts,
orquesta agentes y conecta datos.
•Ejemplos: ChatGPT, asistentes
conversacionales avanzados, copilotos
de programación, agentes autónomos
Software 3.0
Paradigmas de desarrollo de software
Fuente: Andrej Karpathy. Artículo: Software 2.0

6. q a d r i v e . c o m
Desafíos que seguimos viendo en equipos con
Software 1.0 (en algunos casos ☺)
•El equipo cumplecon los criterios de aceptación, pero el producto no resuelve la necesidad
real del usuario.
•Las conversaciones sobre calidad no incluyen a todo el equipo ni consideran su contexto.
•Se busca optimizar la “eficiencia” en las actividades de testingsin reflexionar sobre el valor
que realmente aportan las prácticas o herramientas.

7. q a d r i v e . c o m
Sistemas híbridos que no
parten de cero

8. q a d r i v e . c o m
Necesitamos definir estrategias de pruebas
contextualizadas, con una mirada integralde la
calidad y alineadas a los objetivos del negocio.

9. q a d r i v e . c o m
El modelo QPAM

10. q a d r i v e . c o m
Janet Gregory Selena Delesie
https://leanpub.com/qualityassessmentpracticesmodelqpam
Autorasde QPAM: Quality
Practices Assessment Model

11. q a d r i v e . c o m
¿En qué consiste el modelo de QPAM?
Aspectos de calidad
1. Ciclos de retroalimentación (Feedback loops)
2. Cultura
3. Aprendizaje y mejora (Learning and improvement)
4. Enfoque de desarrollo
5. Responsabilidad sobre la calidad y las pruebas (Quality and test ownership)
6. Amplitud de las pruebas (Test breadth)
7. Calidad del código y deuda técnica
8. Automatización de pruebas y herramientas
9. Pipeline de despliegue
10. Gestión de defectos

12. q a d r i v e . c o m
De los aspectos a conversaciones con propósito
Aspectos de calidad Puntos de conversación
6. Amplitud de las pruebas (Test breadth)
•Estrategia de prueba
•Técnicas de testingutilizadas
•Atributos de calidad
•Pruebas de aceptación (UAT)
•Cobertura de pruebas y reportes
•Para cada uno de estos puntos de conversación, nos proponen preguntas concretas
para reflexionar en nuestros equipos.
•Para cada aspecto, proponen puntos de conversación.

13. q a d r i v e . c o m
Radarpara cada aspecto
Aspectos de calidad Puntos de conversación
2. Cultura
•Seguridad psicológica
•Cultura de calidad
•Horas de trabajo
Dimensiones
1. Iniciando (Beginning)
2. Unificando (Unifying)
3. Practicando (Practicing)
4. Innovando (Innovating)
•Para cada punto de conversación y dimensión, describen cómo
se “ve” un equipo en ese contexto. (Matriz)
•Con esta matriz + las preguntas, el equipo puede acordar en
qué dimensión está para cada punto de conversación.

14. q a d r i v e . c o m
¿Cómo aplicar QPAM en tu
equipo?
https://leanpub.com/facilitatingqualityassessments
Preparación1
Obtener la información2
Realizar el assessment3
Evaluar los resultados y en caso que aplique,
reporte según el nivel de detalle acordado en el
equipo para luego poder hacer seguimiento.
4

15. q a d r i v e . c o m
Ejemplo de visualización global

16. q a d r i v e . c o m
Reflexiones en el
contexto de IA

17. q a d r i v e . c o m
Lo que siguesiendo esencial y se requiere aún más
•Estrategias de pruebas basadas en riesgos, adaptadas al contexto y alineadas a los
objetivos del negocio.
•Colaboración interdisciplinaria.
•Testing desde etapas tempranas (shift-left).
•El rol de la automatización.
•Aprendizaje continuo: monitoreo y observabilidad.
•Exploración guiada por el contexto y juicio humano.
•Softskillscomo el pensamiento crítico.
•Involucramiento de nuestros usuarios y personas del dominio.

18. q a d r i v e . c o m
Lo que tenemos que adaptar ya que cambia el cómo
Algunos ejemplos:
•Oráculos: de resultados exactos a criterios contextuales de evaluación.
•Juego de datos de entrada.
•Pruebas de regresión.
•AutomatizacIón.
•Monitoreo y Observabiliad.
•Seguridad.

19. q a d r i v e . c o m
Lo que tenemos que incorporar explícitamente
Algunos ejemplos:
•Nuevos criterios de evaluación para nuestros oráculos.
•Calidad de datos.
•Ética.
•Privacidad.
•Gobernanza de datos.
•Aspectos legales.

20. q a d r i v e . c o m
¡Nodejemosde preguntarnos!
•Seamos estratégicos con las habilidades y prácticas que incorporemos en nuestros
equipos, para que estén alineadas con nuestras estrategias de pruebas.
•Demos espacio a la experimentación y planifiquémosla.
•Promovamos conversaciones con propósito. Hablemos en equipo sobre qué queremos
resolver, los riesgos y los trade-offsdetrás de cada decisión.

21. q a d r i v e . c o m
¿Qué conversaciones necesita hoy
tu equipo para fortalecer sus
estrategias de pruebas?

22. q a d r i v e . c o m
¿Preguntas?
¡Gracias!
Claudia Badell
[email protected]
q a d r i v e . c o m