Por qué creamos Saucinco

La creamos porque nos tocaba una y otra vez la misma reunión. Alguien pone un porcentaje de casos aprobados en una diapositiva. Noventa y tantos por ciento. Todos asienten, y nadie en la sala sabe decir qué casos fallaron ni si eran los que un cliente iba a encontrar primero. La versión sale a producción con un número.

El informe llega después de la decisión que debía informar. El equipo de pruebas se vendió por cabezas, así que el cliente paga por personas y recibe un estado que nadie firma. Y «humano en el circuito» aparece en una diapositiva como frase, sin que nadie sepa decir quién es ese humano ni qué tiene permiso de detener.

Nada de esto es descuido de nadie. Es como se ha empaquetado el servicio durante mucho tiempo, y alcanzaba mientras el ritmo era más lento.

La IA no rompió nada de esto. Le quitó la holgura. El código se redacta en minutos y las pruebas en segundos, así que la pregunta que ya era difícil, si es seguro salir a producción, ahora hay que responderla sobre mucho más código, muchas más veces. Un porcentaje de aprobados a fin de mes era una respuesta débil antes. Frente a un pipeline que despliega todos los días no es ninguna respuesta.

Creemos que eso es lo más interesante que está pasando en nuestro oficio, y construimos la empresa alrededor de eso. El trabajo de volumen se está yendo a la máquina: primeros borradores de casos, triage, encontrar el hueco de cobertura. Usamos IA exactamente para eso, y no lo escondemos. Lo que no se mueve es el criterio. Alguien tiene que mirar la evidencia y decir, con su nombre, si el flujo por el que un cliente paga está verificado en este ciclo.

Por eso las empresas que van a importar en los próximos años no serán las que tengan más herramientas. Serán las que puedan decir, en cada ciclo y en palabras sencillas, qué está verificado, qué está verificado con un riesgo conocido, qué no está verificado y qué no se miró. Cuatro respuestas. Queremos ser quienes las dan.

Un porcentaje de casos aprobados no es evidencia. Evidencia es qué se ejecutó, dónde, contra qué build y qué pasó, guardado donde usted pueda verlo mientras el trabajo todavía ocurre.

Cada ciclo termina en un veredicto: verificado, verificado con riesgo residual, no verificado o no evaluado. Nunca un porcentaje en lugar de uno de esos.

La decisión de salir a producción sigue siendo suya. Le decimos qué dice la evidencia, incluso cuando no es lo que esperaba oír, y usted decide.

El código de pruebas es suyo. Lo que construimos en su ambiente es suyo, documentado, el día que nos vamos.

La IA va en el trabajo de volumen y lejos de la decisión.

«Apasionado» aparece delante de «profesional de QA» en muchos sitios web. Quítele la palabra y mire qué queda. Para nosotros son tres hábitos. Curiosidad: las ganas de probar el camino que nadie escribió. Memoria: haber visto esa falla antes, en otra industria, y saber dónde buscar. Y temple: decirlo cuando algo no está bien, la semana en que se encuentra y no la semana después del lanzamiento.

Somos un equipo bilingüe que trabaja desde Medellín y Melbourne, con clientes donde sea que estén. Una sola forma de trabajar en los dos lugares, y los mismos cuatro veredictos en español y en inglés.

Cover es el servicio hacia el que construimos. Flujos de negocio acordados siguen verificados mientras el sistema cambia, con un estado de un responsable asignado en cada ciclo. Map y Pod son las dos formas de entrar.

Map es una evaluación de alcance fijo de cuánto le está costando la regresión en las plataformas que ya opera, y dónde vale la pena corregirla. Termina en una decisión sobre por dónde empezar.

Pod construye la capacidad de preproducción que todavía no existe, en su ambiente y a su nombre. No es un equipo que usted hereda al final. Después Cover toma el relevo y mantiene los flujos verificados.

Ver los tres servicios