¿Cuántos defectos en producción nacen de requerimientos ambiguos?
Para evitar esto, se deben analizar variables masivas bajo presión y entornos sin marcos ágiles sólidos, esto supone un desafío.
Como solución a este cuello de botella en el SDLC, se propone un enfoque Shift-Left con arquitecturas de agentes de IA agnósticas compatibles con agentes de IDE y CLI, que automatiza el refinamiento autónomo de requerimientos y libera al equipo de tareas repetitivas. Favorece el AI-native development, al refinar la especificación y la verificación para los agentes.

Se presentará una demo de un equipo sintético (2 agentes y 1 orquestador) refinando un backlog técnico, en tiempo real, con Antigravity. Se desglosarán los siguientes ejes:
-Diseño Multi-Agente: descomposición de problemas de QA en modelos jerárquicos y atómicos versus un agente centralizado.
-Flujos avanzados: protocolos de handoff, gestión de dependencias secuenciales y validaciones cruzadas anti-alucinaciones.
-Gobernanza: integración del patrón Human-in-the-loop (HITL) y métricas de rendimiento sobre skills.
-Buenas prácticas: estructuración escalable del contexto (límites, hooks determinísticos, estructuras jerárquicas).

Al finalizar, los asistentes sabrán diseñar, desplegar y evaluar sistemas de agentes autónomos para QA sin frameworks complejos. Obtendrán el criterio arquitectónico para agentizar tareas analíticas multivariable, mitigando riesgos, incertidumbre metodológica y asegurando consistencia técnica.
Sobre Leticia Gainza: Software Quality Engineering Consultant - SDET, certificada por ISTQB.

Especializada en calidad preventiva, automatización y adopción profesional de inteligencia artificial. Cuenta con más de 7 años de experiencia diseñando estrategias de calidad funcionales y no funcionales para productos fintech, plataformas cloud, microservicios y soluciones basadas en datos.
Actualmente desarrolla arquitecturas multiagente, skills y plugins, y evalúa sistemas de IA para optimizar procesos de QA y desarrollo AI-native de manera verificable, auditable, gobernable y escalable.

Y además colabora como Sr. QA Engineer en la empresa "Xseed Solution", contribuyendo al desarrollo de entregas de calidad para los proyectos y colaborando con equipos de gestión y desarrollo de software.

Participa activamente en la comunidad tecnológica compartiendo metodologías, prácticas de QA y marcos de adopción profesional eficiente y ético de IA. Ver menos