De cero a QA con Agentes de IA: el Camino Completo (y por qué empiezar sin IA)
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Agentes de IAAI Signaldot-ai_agentsdot-artificial_intelligenceEspanholidioma-esyt-ljmDpebyNa8
Vídeo em Espanhol, publicado pelo canal Saitest.
Sobre este contenido: El resumen, los puntos principales y los temas que aparecen a continuación se generan automáticamente a partir de la transcripción del vídeo. Reflejan el contenido, las opiniones, afirmaciones y predicciones presentadas en el vídeo y no representan una posición, validación o verificación de hechos por parte de IA Dots.
Resumen del vídeo
El vídeo presenta la ruta completa de formación de Apex Galaxy para convertirse en un Ingeniero de Calidad Agéntico (Agentic Quality Engineer), detallando el proceso de aprendizaje que va desde los fundamentos del testing manual y con herramientas sin inteligencia artificial hasta la dirección y supervisión de agentes de IA en entornos de desarrollo reales.
Puntos principales
- El primer paso consiste en recursos gratuitos como el curso interactivo Testing al grano 3.0, simuladores en Jira y minicursos en formato deck.
- La saga cero propone un mes de práctica uno a uno con un mentor sin utilizar inteligencia artificial, enfocándose en desarrollar el criterio propio antes de delegar tareas.
- El segundo paso involucra ciclos de sprints de cuatro semanas para testear productos reales en desarrollo utilizando Jira y Xray.
- El dojo constituye el tercer paso, donde el trabajo lo ejecuta un agente de IA y el alumno lo dirige utilizando un método propio llamado IQL y herramientas como Agentic QA Boilerplate.
- El dojo se divide en la saga 1 para sprint testing manual y la saga 2 enfocada en automatización y arquitectura Kata, ofreciendo diversas certificaciones al completarlas.
- La plataforma utiliza entornos de trabajo reales como Slack para la comunidad, Jira como tablero y GitHub para la gestión del código.
Temas
Control de calidad QAIngeniería de calidad agénticaAutomatización de pruebasMetodología IQLJira y XrayAgentes de inteligencia artificialDesarrollo de software
Transcripción del vídeo
Texto de los subtítulos disponibles; puede contener errores.
A quien empieza en QA, le pido un mes sin hallar, en plena ola de agentes. Y es justo ese mes el que después le deja dirigirlos. En este vídeo te muestro el camino completo de Apex Galaxy, de cero a Agentic Quality Engineer. Qué hay en cada paso, para quién es y por qué va en ese orden, con las pantallas reales, para que veas lo que hay del otro lado. Antes de arrancar, ubícate. [música] Este camino sirve a tres personas distintas. Si empiezas QA desde cero, el vídeo entero es para ti. [música] Si ya haces QA manual y sientes que el sprint testing se te come la semana, presta atención a la saga uno. Si ya automatizas, pero la IA te escribe tests que no siguen ninguna arquitectura, lo tuyo es la saga dos. [música] Y si quieres la ruta completa, la vas a ver de punta a punta. El primer paso es gratis y no te pide cuenta. Se llama Testing al grano 3.0 y es un curso interactivo dentro de la web. Siete módulos y 26 lecciones, cada una con su quiz. Ahí aprendes el idioma de Jira, la metodología iQL y cómo cazar y reportar un bug. Después de la teoría está el simulador. Cinco misiones dentro de un Jira, sobre una mini app con bugs plantados a propósito. Refinas requerimientos antes de que exista el código, planificas, cazas los bugs, los reportas como profesional y firmas el sign off. Para seguir están los decks gratis. Mini cursos interactivos con quizzes y playgrounds en vivo, sin registro. Los hay de fundamentos de test management, como shift left, testing por capas o diseño de casos de prueba, y de test automation, como play right, git y terminal o integración continua para testing. Eliges uno y aprendes en minutos. Con la teoría clara viene la saga cero. Son cuatro semanas de práctica uno a uno con un mentor que en Apex llamamos senpai. Trabajas una historia real dentro de un sprint de Jira y Xray y el senpai te guía paso a paso. Una o dos clases por semana, seguimiento por Slack o WhatsApp entre clase y clase, y revisa cada entregable tuyo como lo haría un QA Lead real. Tú haces, él revisa, corrige y te desafía. Durante todo ese mes, la saga cero se hace sin IA, a propósito. Al empezar firmas un pacto. Este mes, cero IA para testear. Hoy un agente te arma decenas de casos de prueba en segundos. Todos con cara de estar listos. Alguien tiene que mirar esa lista y decir cuáles sobran, cuáles faltan y cuál prueba lo equivocado. Eso solo lo ve quien ya escribió esos casos con sus propias manos. Por eso el orden, primero el criterio, después la herramienta. Primero sabes hacerlo, después sabes delegarlo. Cuando llegues al dojo y le pases el trabajo a un agente, vas a saber qué le estás delegando y cómo revisar lo que te devuelve. Y eso es lo que hoy se le pide a un QA que trabaja con IA, que dirija, que juzgue y que decida. Y antes de la primera semana, el Senpai revisa tus quizzes de testing al grano. Por eso ese curso va primero. En la primera semana entiendes el problema, refinas los criterios de aceptación y escribes tu plan de pruebas, escenario por escenario. En la segunda sales de cacería, exploras, encuentras bugs y los reportas en Jira con evidencia. En la tercera cierras, retest, [música] priorización por riesgo y el sign off de la historia. Y en la cuarta, la prueba de fuego. Una segunda historia completa, tú solo, mientras el Senpai observa y evalúa. Al terminar, recibes tu constancia de participación y cruzas al dojo. Hasta aquí, ya sabes hacerlo. Lo que todavía no tienes es haberlo hecho con un equipo, sobre un producto que alguien está construyendo. [música] Ese es el segundo paso, y para eso están los sprints, ciclos de cuatro semanas donde testeas productos reales en desarrollo. Entras al workspace con Jira y Xray, Tomas historias de usuario etiquetadas por nivel, del 1 al 4, y los bugs que encuentras se reportan, se priorizan y se corrigen en el staging del proyecto. En el camino hay sesiones grupales de breakpoints para destrabarte con el equipo y te llevas un portfolio con tickets de Jira reales. Y si en algún momento necesitas a alguien al lado, la tutoría sigue disponible. Sesiones 1 a 1 por horas con un tutor del nivel que necesitas, para tu sprint o para tu trabajo real. Hasta aquí todo lo hiciste tú. En el paso que sigue, el trabajo lo hace un agente y tú lo diriges. Ese tercer paso, el más importante, es el dojo. Su nombre completo es Dojo Agentic Quality Engineer. Un Agentic Quality Engineer trabaja con agentes de IA sobre un producto real. El agente ejecuta, la evidencia lo prueba y la persona decide. Los agentes no te reemplazan, tú los diriges. En el dojo testeas un software real en desarrollo activo, con Jira, GitHub, sprints y clases en vivo, y con un método propio, el IQL, que va del shift left hasta producción. Todo corre sobre la Agentic QA Boilerplate, el template de código abierto de Apex, donde la IA ejecuta el flujo de QA y tú decides. El protagonista es Cloud Code, con Open Code como alternativa. El IQL ordena el trabajo en ocho stages, del shift left a la observación en producción. En cada uno, un agente ejecuta los skills y la persona decide en los puntos que el método marca. Y el Agentic QA Boilerplate trae esos skills listos, uno por etapa del ciclo de QA, conectados a Jira y Xray. Lo instalas con un solo comando y es el mismo repositorio que usas en el dojo. El dojo tiene dos partes. La saga 1, sprint testing, es para el QA manual que quiere dar el salto a trabajar de forma agéntica. Son cuatro semanas en vivo más el onboarding. Shift left, la trifuerza de interfaz, API y base de datos, box y test management y un sprint completo en Jira. Incluye además la clase 5, tu primer playwright. Al cerrarla en una revisión uno a uno, puedes obtener dos certificaciones, Agentic Quality Analyst Engineer y Jira y Xray Test Management Expertise. La saga 2, Automation, es para el QA Automation que quiere trabajar de forma agéntica. Son 6 semanas en vivo, playwright, la arquitectura Kata, automatización de API, integración continua, regresión y observabilidad. A Kata le dedicamos casi la mitad del curso. Cierra con otras dos certificaciones, Agentic Quality Automation Engineer y Playwright Test Automation Expertise. Las dos sagas juntas son el Dojo completo, 10 semanas de clases en vivo los miércoles, tres sprints y las cuatro certificaciones. [música] Cada sprint tiene su planning, su demo y su retro. Todas las clases quedan grabadas en la doyoteca con acceso permanente. [música] Ahí cada clase tiene dos caminos para completarla, usando el harness o construyendo el tuyo con tu IA. Y de bonus, la clase grabada de una edición anterior. Si quieres entrar directo a la saga 2, te pedimos la saga 1 completada o experiencia en QA que puedas demostrar y te evaluamos. Y lo que haces en el Dojo queda como evidencia, tu trabajo en GitHub y en Jira que puedas mostrar. Y todo esto pasa en un entorno de trabajo real. Slack es la comunidad, un canal por edición, otro de consultas, los de automation y story review, donde se revisan las historias. Jira es tu tablero, historias, box y sprints como en cualquier empresa, con Xray para los casos de prueba. Y GitHub es donde vive el código, la organización de Apex Galaxy con el Agentic QA Boilerplate abierto para que lo clones hoy. Si quieres verlo por dentro antes de decidir nada, hay tres demos que abre 50. La doyoteca demo es el onboarding real del doyo. Siete vídeos cortos tal como los ve un alumno. La demo de agentic QA manual es un simulador de un jueves de sprint. 10 historias para el viernes y una gente que las prueba mientras tú lo diriges. Y la de agentic QA automation es un martes antes del release. Un agente escribe tus pruebas sobre cata, otros las revisan y la regresión corre mientras tú decides. Entonces, ¿dónde empiezas? Si vienes de [música] cero, testing al grano, los decks y la saga cero. Si haces QA manual, la saga uno. Si ya automatizas, la saga dos. Y si quieres todo el camino, el doyo completo con los sprints para sumar experiencia. Todo está en apexgalaxy.com y los enlaces de cada paso van en la descripción. [música]
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Assuntos: Agentes de IA. Publicado no YouTube em 2026-10-18.
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