La Perspectiva de Muffins: Por Qué el Design Thinking es Esencial para el Éxito en Agile (Parte 2)

En la Parte 1, exploramos cómo priorizar la velocidad por encima del diseño centrado en el usuario dentro de metodologías Agile puede conducir a problemas de calidad. También analizamos las principales razones que provocan estos problemas, como:

1. Pérdida de información entre la fase de requisitos y la fase de desarrollo (Scrum)
2. Design Thinking no extendido completamente al marco de trabajo Scrum
3. Equipos Scrum que a menudo descuidan los principios del Design Thinking
4. Retos al realizar pruebas dentro del mismo Sprint
5. Cuando se omite el diseño → se omiten pruebas de casos complejos y de borde

En este blog, Parte 2, abordaremos dos recomendaciones clave para reconciliar velocidad y calidad: ‘Diseño Generativo + Automatización’ y ‘Automatización No-Code potenciada por IA, LLMs y SLMs’.

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Mantener el equilibrio entre Velocidad y Calidad sigue siendo un reto constante para casi todas las organizaciones. ¿Nuestra recomendación?

1. Diseño Generativo + Automatización

No subestimes la importancia del diseño. Muchos equipos —especialmente Desarrolladores y Testers— omiten esta fase crítica por la presión del tiempo. Aunque tecnologías emergentes como la IA pueden apoyar y acelerar el proceso de diseño, es vital mantener supervisión humana.

Al involucrarse activamente en el diseño y pruebas desde el inicio, los equipos pueden asegurarse de que el producto cumpla con las expectativas del usuario y los estándares de calidad, incluso bajo los límites estrictos de un Sprint. Este enfoque colaborativo permite ciclos de retroalimentación más rápidos, detección temprana de errores y ajustes oportunos al producto final antes de su liberación.

2. Automatización No-Code con Capacidades de IA + LLMs y SLMs

Las pruebas manuales siguen siendo populares y necesarias, especialmente para productos complejos o de alto riesgo que son difíciles de automatizar. Aunque herramientas basadas en código como Selenium o Cypress se utilizan ampliamente, el auge de herramientas Low-Code y No-Code ha hecho las pruebas mucho más accesibles. En particular, las plataformas No-Code han ganado impulso ya que no requieren conocimientos extensos de programación. Aun así, estas herramientas siguen en sus primeras etapas de evolución. Por otro lado, el entusiasmo por los Large Language Models (LLMs) y Small Language Models (SLMs) continúa creciendo. Aunque por ahora son más herramientas de apoyo que soluciones completas, su potencial para transformar el testing es indiscutible.

"Un enfoque híbrido, utilizando herramientas No-Code con capacidades de IA, como las habilitadas por LLMs, puede permitir a los equipos generar casos de prueba y automatizar su ejecución dentro del mismo sprint."

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¿Por qué la Automatización No-Code puede ser una solución poderosa?

A medida que la huella de software se expande y la brecha de talento se ensancha, la automatización de pruebas sin código surgiría como un facilitador fundamental. Al empoderar a los equipos no técnicos para crear y ejecutar pruebas, las organizaciones pueden acelerar sus ciclos de desarrollo, mejorar la calidad del software y mantener una ventaja competitiva.

1. Pruebas Aceleradas: Al simplificar la creación y ejecución de pruebas, estas plataformas reducen significativamente los tiempos de validación y permiten ciclos de liberación más rápidos.
2. Mayor Cobertura de Pruebas: Permiten abordar escenarios complejos, lo que se traduce en mayor cobertura y calidad.
3. Testing Democratizado: Cualquier miembro del equipo —incluso sin perfil técnico— puede crear y ejecutar pruebas, ampliando la capacidad de testing en la organización.

Muffins: Plataforma de Automatización de Pruebas No-Code potenciada por IA

Muffins ofrece una suite de herramientas que permiten a los equipos Agile incorporar principios de Design Thinking en todo el ciclo de desarrollo. Al dar prioridad al diseño en cada fase, Muffins ayuda a lograr tanto velocidad como calidad.

El Enfoque de Muffins: Combinar Diseño Generativo + Automatización para un Óptimo Balance entre Velocidad y Calidad

El éxito en Agile no depende solo de la automatización. El diseño de pruebas, que requiere inteligencia humana, sigue siendo un componente crítico. Para acelerar este proceso, proponemos un enfoque en dos pasos:

1. Diseño de Pruebas Generado por IA y Revisado por Humanos
Usa herramientas de diseño generativo para automatizar la creación de casos de prueba. Los testers revisan y refinan estos casos, cambiando su rol de “escritores” a “revisores” de pruebas.

2. Ejecución Automatizada y Gestión de DefectosUna vez finalizado el diseño de pruebas, la ejecución y gestión de defectos se automatiza completamente. Esto permite a los testers centrarse en actividades de mayor valor, como el análisis de escenarios complejos y casos de borde, mientras el sistema se encarga de tareas repetitivas como planificación, ejecución y seguimiento de pruebas.

The downstream tasks of automation and defect management are more mechanical and repetitive – therefore, they are ideal for automation. By automating repetitive tasks and leveraging AI-powered tools, we can boost efficiency and ensure better test coverage, ultimately improving product quality.

"Los testers deben enfocarse en tareas donde la inteligencia humana es esencial."

Los testers a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo de ciclos ágiles, entregas frecuentes y bucles de retroalimentación acelerados. Los métodos tradicionales —con esfuerzo manual en análisis, diseño, ejecución y gestión de defectos— son ineficientes y consumen mucho tiempo.

Las entradas incorrectas o defectuosas en la automatización a menudo generan resultados defectuosos.

¿Cómo resolverlo?

1. Priorizar Actividades Humanas Críticas

El pensamiento crítico, la creatividad y el conocimiento del dominio son fundamentales para el éxito de Agile. . Los casos de prueba bien diseñados por expertos evitan defectos críticos y mejoran la experiencia del cliente.

2. Usar Automatización para Tareas Repetitivas

La automatización puede simplificar tareas mecánicas, pero no reemplaza la empatía, intuición ni creatividad del tester humano. Un enfoque equilibrado permite que los testers se enfoquen en actividades estratégicas y de alto impacto.

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