Una falla de software puede costarle millones a una empresa, pero el daño a la reputación puede ser irreversible.
En Argentina, por ejemplo, más del 40 % de las empresas pierde entre 1 y 5 millones de dólares al año por fallas técnicas.
Sin embargo, el verdadero impacto no se limita a lo económico. Está en la reputación, la confianza de su público y mercados, y en la continuidad operativa.
No obstante, no se trata sólo de evitar fallas del sistema. Es también proteger la experiencia del usuario. El QA garantiza la calidad del software y es un seguro reputacional.
La combinación de buenas prácticas en QA, automatización y equipos capacitados permite evitar interrupciones. También ahorrar costos y proteger el activo más valioso. La marca.
Según el State of Software Quality Report 2025, patrocinado por Ecosistemas Global, las organizaciones con alto grado de automatización y madurez en QA reportan +32% de satisfacción del cliente, -24% en costos operativos y -11% en el tiempo de llegada al mercado.
Estas métricas son particularmente relevantes en momentos de fuerte tráfico digital. Donde la experiencia del usuario y la resiliencia del sistema son críticas.
En Chile, según la muestra, la participación del comercio electrónico en las ventas minoristas alcanzó 12,3 % el año pasado y movió USD 11.500 millones, con un crecimiento del 8%.
Así, un error grave, por caída del sistema durante horas críticas, podría afectar entre el 0,5 % y 2 % de las ventas del día.
Peor aún, una sola falla de 2 horas podría representar, en un día de gran venta, pérdidas de entre decenas y centenas de millones de dólares. O su equivalente en moneda local.
De acuerdo al reporte antes señalado, el 82% de los profesionales afirma que la Inteligencia Artificial (IA) es clave para el futuro del ciclo de vida del QA.
A modo de ejemplo, una entidad bancaria puede reducir un 92% el tiempo de testing (de 32 horas a 2,5) gracias a la automatización. Esto, evitando errores y liberando versiones cada 15 días, sin comprometer la calidad.
De igual forma, una aseguradora puede lograr un ahorro proyectado del 95% en regresiones. Liberando así al equipo de QA para tareas estratégicas.
El uso de algoritmos de IA para generar scripts y escenarios de prueba acelera los tiempos de desarrollo. También incrementan la cobertura del testing y reduce errores humanos.
La experiencia sigue siendo esencial para definir qué debe testearse y cómo interpretar los resultados.
La estrategia de pruebas debe contemplar también los factores de seguridad, especialmente en sectores más expuestos como fintech, salud o e-commerce. Así, el QA combinado con pruebas de penetración representa un seguro corporativo para prevenir vulnerabilidades antes de que se conviertan en brechas visibles.
Lo cierto, entonces, es que hoy el desafío ya no es solo tecnológico, es reputacional, estratégico y humano. Las empresas que entiendan esto tendrán una ventaja sostenible en un entorno cada vez más dinámico.
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Rodrigo Cabot, gerente de I+D en Ecosistemas Global
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