En este episodio Oz conversa con Gina Paola Cárdenas (QA Manager, +12 años de experiencia) y Luis Contreras (Automation Lead en Capgemini, certificado ISTQB) sobre lo que realmente pasa cuando metes agentes de IA al proceso de testing. El 77.7% de los equipos de QA ya se movió a un enfoque AI-first y hay empresas donde el 85% del testing ya no es manual — pero sin criterio técnico, estrategia y gobierno, la IA acelera el caos en lugar de la productividad. Hablan de qué SÍ funciona (análisis de riesgos, self-healing, generación de datos), del peligro de la "pereza de pensar" y la falsa cobertura, de por qué los modelos alucinan entre 3% y 18% y suenan más seguros cuando se equivocan, y de cómo el rol del QA se vuelve más crítico que nunca.
00:00 Intro: 77.7% de QA ya es AI-first
02:27 ¿Qué cambió con la IA en QA?
05:42 El criterio técnico como barrera
06:28 El hype vs la realidad: ¿nos reemplaza?
09:27 Qué SÍ funciona: análisis de riesgos con IA
12:20 Self-healing: scripts que se autocorrigen
16:24 Resistencia de los equipos
18:18 Scrum ya murió (y los marcos que siguen)
20:18 El ejemplo de las velas: evolución de roles
22:37 El superpoder del economista en QA
26:20 El riesgo: pereza de pensar y falsa cobertura
30:56 Pruebas de integración con IA
33:52 IA, usabilidad y accesibilidad
36:25 Alucinaciones: 3-18% y suenan seguras
40:13 "Los de QA no son ingenieros de verdad" + el mercado de $112B
41:24 Backlog refinement con criterio crítico
43:34 Sistemas críticos: rayos X, carros, vidas
46:07 Consejos para QAs: prompt engineering e instinto probador
50:01 Cierre
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