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Somos una escuela de informática orientada a la programación y testing de automatización.

02/11/2026

🔥 Mobile AUTOMATION CAMBIÓ PARA SIEMPRE🔥
Nuevo Noviembre 2026 ! 100% IA + MCP + Agentes + Playwright: Automatización Inteligente de Tests en Noviembre 2026
Si seguís automatizando como en 2023, ya estás quedando atrás. Hoy los equipos más competitivos no solo automatizan… diseñan suites inteligentes que se adaptan, se generan y se mantienen solas con IA.

Sin Saber Programar.
CLAUDE + OPENAI + GEMINI + DEEPSEEK

Este entrenamiento intensivo está pensado para testers manual o de automatización que quieren dominar:
🚀 Mobile Playwright con 100% Inteligencia Artificial aplicada al testing real.

💡 Lo que vamos a construir juntos:
🧠 Generación de Tests con IA: prompts + Skills + Agentes que crean escenarios, selectores y casos automáticamente para apps nativas de Android y IOs.
⚡ Mobile Playwright Inteligente: estrategias self-healing, robustez ante cambios y debugging asistido por IA.
🔎 Agentes de Testing: uso de agentes de programacion para crear suites completas desde requisitos.
🔗 Integración real: cómo conectar Mobile + Playwright + IA.

🎯 No es teoría: es todo práctica aplicada a problemas reales de automatización moderna.
Salís con herramientas listas para usar en tu trabajo.

📅 Inicio: 14 de Noviembre de 2026
🕒 Modalidad: 4 clases en vivo -
• Sábados 14:30 a 16 hs
(Horario Argentina)

⚠️ Cupos limitados para poder trabajar con casos reales y acompañamiento en vivo.
Toda la info: https://institutoweb.com.ar/mobile

30/10/2026

10 validaciones que no pueden faltar en tus tests de API (Parte 1) 🚀

En el desarrollo moderno, las APIs son la columna vertebral de cualquier sistema. Si una API falla, la experiencia de usuario y los microservicios asociados se caen como piezas de dominó.

Automatizar pruebas de API no es solo enviar un request y ver si devuelve datos; implica verificar contratos, rendimiento y consistencia.

Aquí les comparto los primeros 10 chequeos fundamentales que toda suite de testing automatizado debería incluir:
1️⃣ Status Code (200 OK): Confirmar que el código HTTP sea el esperado.
2️⃣ Formato de respuesta: Validar que el Content-Type y la sintaxis (JSON/XML) sean correctos.
3️⃣ Campos esperados: Garantizar que no falte ningún atributo obligatorio en la estructura.
4️⃣ Exactitud de los datos: Verificar que los tipos de datos y valores coincidan con la lógica de negocio.
5️⃣ Tiempo de respuesta: Asegurar que la latencia esté dentro de límites aceptables (p. ej. < 200ms).
6️⃣ Parámetros de entrada: Comprobar que los query params o body se procesen íntegramente.
7️⃣ Método HTTP: Validar que cada endpoint responda únicamente a los verbos permitidos (GET, POST, PUT, DELETE).
8️⃣ URL del Endpoint: Evitar inconsistencias de ruteo o versiones (/v1 vs /v2).
9️⃣ Headers de respuesta: Verificar metadatos clave como políticas de seguridad, caché y CORS.
🔟 Tamaño del Payload: Controlar que el volumen de datos no sature la red ni degrade el cliente.

Garantizar estos 10 puntos en tu pipeline de CI/CD ayuda a prevenir errores críticos antes de llegar a producción.
¿Qué otra validación consideras indispensable en tu día a día?

29/10/2026

💼 ¿Qué tipo de fallas comprometen la estabilidad de tus APIs? ⚙️

¿Vas a hacer testing?, comenzá por acá: institutoweb.com.ar

En el ecosistema de microservicios y desarrollo backend, garantizar la calidad de una API es crítico. Sin embargo, los errores suelen repetirse si no contamos con una estrategia integral de pruebas.

Basado en los hallazgos más comunes de testing, aquí te comparto los 8 tipos de bugs principales que debemos evitar:

1️⃣ Funcionalidad duplicada: Múltiples APIs haciendo exactamente lo mismo.
2️⃣ Funcionalidad faltante: Requerimientos de negocio que no fueron implementados.
3️⃣ Compatibilidad: Problemas de integración con lenguajes, frameworks o plataformas específicas.
4️⃣ Manejo de errores: Respuestas poco claras ante solicitudes inválidas o inesperadas.
5️⃣ Seguridad: Brechas donde usuarios no autorizados pueden acceder a los endpoints.
6️⃣ Fiabilidad: Caídas de disponibilidad que afectan la estabilidad general.
7️⃣ Rendimiento: Tiempos de respuesta elevados, especialmente bajo picos de carga.
8️⃣ Documentación: Falta de claridad o escasez de guías para los consumidores de la API.
Identificar estos puntos a tiempo en el ciclo de desarrollo marca la diferencia entre una aplicación robusta y un sistema frágil.

👉 ¿Qué otro tipo de error agregarías a esta lista en tu día a día? ¡Te leo en los comentarios!

28/10/2026

Los 12 principios del Manifiesto Ágil (Agile Manifesto) se mantienen vigentes desde su redacción original, sirviendo como guía fundamental para el desarrollo ágil de software:

1. Satisfacción del cliente mediante entregas tempranas y continuas:
Nuestra mayor prioridad es satisfacer al cliente mediante la entrega temprana y continua de software con valor.
2. Aceptación de cambios en los requisitos:
Aceptamos que los requisitos cambien, incluso en etapas tardías del desarrollo. Los procesos ágiles aprovechan el cambio para proporcionar ventaja competitiva al cliente.
3. Entrega frecuente de software funcional:
Entregar software funcional frecuentemente, entre dos semanas y dos meses, con preferencia al periodo de tiempo más corto posible.
4. Colaboración diaria entre el negocio y los desarrolladores:
Los responsables de negocio y los desarrolladores deben trabajar juntos de forma cotidiana a lo largo de todo el proyecto.
5. Construcción de proyectos alrededor de individuos motivados:
Construir proyectos en torno a personas motivadas. Darles el entorno y el apoyo que necesitan, y confiarles la ejecución del trabajo.
6. Conversación cara a cara como método más eficaz:
El método más eficiente y efectivo de comunicar información al equipo de desarrollo y entre sus miembros es la conversación cara a cara.
7. Software funcionando como medida primaria de progreso:
El software funcionando es la medida principal de progreso.
8. Desarrollo sostenible a un ritmo constante:
Los procesos ágiles promueven el desarrollo sostenible. Los patrocinadores, desarrolladores y usuarios deben ser capaces de mantener un ritmo constante de forma indefinida.
9. Atención continua a la excelencia técnica y al buen diseño:
La atención continua a la excelencia técnica y al buen diseño mejora la agilidad.
10. Simplicidad como arte de maximizar el trabajo no realizado:
La simplicidad —el arte de maximizar la cantidad de trabajo no realizado— es esencial.
11. Equipos autoorganizados para mejores arquitecturas y diseños:
Las mejores arquitecturas, requisitos y diseños emergen de equipos autoorganizados.
12. Reflexión y ajuste a intervalos regulares:
A intervalos regulares, el equipo reflexiona sobre cómo ser más eficaz para a continuación ajustar y perfeccionar su comportamiento en consecuencia.

27/10/2026

Por qué QA debe estar presente en los 6 pasos de resolución de problemas (y no solo en el último)

Durante años se asoció al testing únicamente con la etapa final: validar un cambio una vez implementado. Sin embargo, cuando analizamos el ciclo metodológico para resolver problemas en sistemas, el verdadero valor de QA se multiplica si interviene desde el paso 1:

✔️1. Definición del problema:

Identificar la insatisfacción y los cambios en entradas/salidas.

El rol de QA: Cuestionar premisas, detectar ambigüedades en los requerimientos y definir desde el inicio qué significa realmente "éxito" con criterios de aceptación medibles.

✔️2. Comprensión y descomposición del sistema:

Mapear subsistemas, contratos e interdependencias.

El rol de QA: Entender la arquitectura y el flujo de datos. Si no comprendemos cómo se comunican las partes, es imposible diseñar pruebas de integración o predecir efectos colaterales.

✔️3. Elaboración de alternativas:

Evaluar opciones técnicas y de negocio según costos y factibilidad.

El rol de QA: Evaluar la testabilidad y el riesgo de cada opción. Una solución puede parecer más barata en desarrollo, pero inviable o complejísima de validar y automatizar.

✔️4. Elección de la mejor alternativa:

Seleccionar el camino a seguir.

El rol de QA: Aportar una matriz de riesgo técnico/funcional para fundamentar la decisión con foco en la calidad a largo plazo.

✔️5. Puesta en práctica de la solución:

Desarrollo, refactorización y despliegue.

El rol de QA: Aplicar Shift-Left Testing. Creación de pruebas tempranas (unitarias, contratos, API, integración continua) en paralelo al código, asegurando feedback inmediato.

6. Revisión del impacto y validación continua:

Testing exhaustivo, feedback de usuarios reales, métricas de observabilidad y performance.

El rol de QA: Validar que la solución no solo resuelva el problema inicial sin generar regresiones, sino que mantenga la estabilidad del sistema en producción.

El testing moderno no es un filtro de salida; es un lente analítico que guía toda la toma de decisiones.

¿En cuál de estas etapas suele sumarse QA en tu equipo?

26/10/2026

La IA escribe código en segundos. La ingeniería de software define si ese código sirve.

Cualquiera puede abrir un LLM o un asistente de código y generar un endpoint funcional en 10 segundos. La velocidad de desarrollo se disparó, pero con ella también se multiplicó el riesgo: más deuda técnica, alucinaciones sutiles y fallas estructurales a escala.

Hoy más que nunca, la diferencia entre un prototipo desechable y un producto escalable no está en la velocidad de tipeo, sino en dos pilares que deben existir desde el día cero:

Ingeniería de Software sólida:

La IA no entiende el contexto del negocio, los trade-offs de arquitectura ni la mantenibilidad a largo plazo. Pensar en modularidad, desacoplamiento y patrones antes de pedirle código a un modelo es lo que evita que el sistema colapse en la primera refactorización.

Testing desde el inicio (Shift-Left Testing):

Si delegamos la generación de código a un modelo probabilístico, los tests automatizados dejan de ser un extra y se convierten en nuestra única red de contención objetiva. Pruebas unitarias, de integración, performance y seguridad desde la concepción del feature garantizan que lo que la IA generó realmente resuelve el problema y no introduce regresiones invisibles.

La inteligencia artificial es un copiloto extraordinario, pero la responsabilidad, el criterio arquitectónico y la validación de calidad siguen siendo 100% humanas.

Programar rápido es fácil. Construir software resiliente sigue siendo un arte de ingeniería.

¿Cómo cambió la IA la forma en que su equipo aborda el testing y la arquitectura hoy? Los leo en comentarios. 👇

21/10/2026

La IA programa en segundos… pero ¿quién asegura que no rompa todo en producción? 🤖⚠️

El ciclo de vida del software (SDLC) cambió para siempre. Hoy cualquier asistente de IA puede crearte una función, una base de datos o una API completa en un parpadeo.

Pero hay una trampa: velocidad no significa calidad.

Si delegamos código a la IA sin un testing estricto desde el minuto cero, estamos multiplicando bugs invisibles y deuda técnica.

¿Cómo cambia el juego el Testing Temprano (Shift-Left) en la era de la IA? 🔍

1️⃣ Especificaciones blindadas: La IA solo es tan buena como el contexto que recibe. Probar y pulir los requerimientos antes de generar código evita el 80% de los errores lógicos.

2️⃣ Tests antes que código (TDD): Diseñá los casos de prueba y los contratos primero. Dejá que la IA intente satisfacerlos. El test es tu árbitro imparcial.

3️⃣ Filtro de alucinaciones: Un modelo puede inventar librerías obsoletas o patrones inseguros con total seguridad sintáctica. Las pruebas automáticas de integración y seguridad son tu red de contención.

4️⃣ El nuevo valor del dev: El programador ya no vale por cuánto código escribe por minuto, sino por su criterio para diseñar, validar y asegurar la arquitectura del sistema.

La IA es un copiloto brillante, pero el control de calidad sigue siendo 100% humano. 🚀🛡️

¿Ya usás IA en tu día a día? ¿Cómo validás que lo que te devuelve sea realmente confiable? Contame abajo. 👇

19/10/2026

La IA programa a 300 km/h, pero el testing sigue a 40 km/h 🦕

La aceleración del desarrollo impulsado por IA destapó una realidad incómoda en las organizaciones: el cuello de botella ya no es escribir código. El verdadero atasco hoy está en validarlo.

Cuando los desarrolladores triplican su volumen de entrega apoyados en copilotos y agentes, pero el proceso de revisión, QA y pruebas sigue operando con flujos tradicionales o manuales, ocurren dos cosas:

1. El equipo de testing queda desbordado y frena los despliegues.
2. O peor: el negocio presiona por salir a producción y se relajan los filtros, liberando software lleno de alucinaciones y regresiones.

Acelerar el testing no significa recortar pruebas ni trabajar horas extra; significa modernizar la ingeniería de calidad con soluciones concretas:

IA para probar lo que la IA construye (AI-Driven Testing):
Usar modelos no solo para generar código fuente, sino para sintetizar casos de prueba de borde ( edge cases ), generar datos de prueba complejos ( synthetic data ) y mantener scripts de automatización rotos por cambios menores de interfaz ( self-healing tests ).

Pipelines de CI/CD con Smart Test Selection :
Ejecutar suites completas de horas en cada pull request es inviable. Implementar herramientas de análisis de impacto de código (Test Impact Analysis) para correr únicamente los tests afectados por los cambios, dejando las pruebas exhaustivas para ejecuciones asincrónicas.

Shift-Left radical con Pruebas de Contrato (Contract Testing):
Validar contratos de API y esquemas de datos de forma temprana e independiente. Desacopla a los equipos y permite verificar integraciones en milisegundos sin depender de despliegues en entornos intermedios lentos o inestables.

Quality Gates automatizados y "Confianza Cero":
Linters avanzados, análisis estático (SAST), detección de dependencias y pruebas de mutación que bloquean el paso antes de que el código llegue a manos de un revisor humano. El humano debe validar la lógica de negocio, no cazar errores de sintaxis o null pointers.

La velocidad del software impulsado por IA solo se convierte en valor de negocio si el aseguramiento de la calidad corre a la misma velocidad.

¿Cómo están manejando el volumen de validación en su equipo sin frenar la salida a producción?

04/10/2026

inscribite en: https://institutoweb.com.ar/ia

24/09/2026

🔥 Testing conIA + Playwright: Inicia el 10 de OCTUBRE 2026 🔥

Sin Saber Programar.
CLAUDE + OPENAI + GEMINI + DEEPSEEK

Este entrenamiento intensivo está pensado para testers manual o de automatización que quieren dominar Playwright con 100% Inteligencia Artificial aplicada al testing real.

💡 Lo que vamos a construir juntos:
🧠 Generación de Tests con IA: prompts + Skills + Agentes que crean escenarios, selectores y casos automáticamente.
⚡ Playwright Inteligente: estrategias self-healing, robustez ante cambios y debugging asistido por IA.
🔎 Agentes de Testing: uso de planners/generators/healers para crear suites completas desde requisitos.
🔗 Integración real: cómo conectar Jira + Playwright + GitHub con IA a pipelines y flujos.

🎯 No es teoría: es todo práctica aplicada a problemas reales de automatización moderna.
Salís con herramientas listas para usar en tu trabajo.

📅 Inicio: 10 de Octubre de 2026
🕒 Modalidad: 4 clases en vivo -
• Sábados 14:00 a 15.30 hs
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⚠️ Cupos limitados para poder trabajar con casos reales y acompañamiento en vivo.
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