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Visión del Proyecto

Desarrollar una plataforma integral de gestión de pruebas impulsada por IA, concebida como el motor central que orquesta calidad y desarrollo. El objetivo principal es asegurar trazabilidad absoluta desde la toma inicial de requerimientos —kickoff, documentos, propuestas y notas— hasta la validación final, autogenerando casos de uso, planes de prueba y especificaciones de desarrollo para eliminar la desalineación entre Producto, QA y Desarrollo. La clave del éxito es que la IA no opere como un simple asistente de texto, sino como un agente integrado al pipeline, capaz de procesar dependencias, proponer artefactos, mantener consistencia entre módulos y alimentar los flujos operativos del proyecto.

Resumen Ejecutivo

La solución propuesta es una plataforma de gestión de calidad y pruebas impulsada por IA, diseñada para transformar requerimientos iniciales en casos de uso, planes de prueba, especificaciones técnicas, ciclos de ejecución, evidencia y reportes de calidad. El foco no es construir una herramienta aislada de QA, sino un motor de trazabilidad y validación conectado al ecosistema existente de Flagare:

• identity.flagare para autenticación, SSO y roles.
• argos.flagare como sistema principal e irremplazable de gestión de proyectos, tickets, carga de trabajo y registro de tiempos.
• notifications.flagare para alertas, eventos críticos y comunicación operacional.

La plataforma permitirá que QA, Desarrollo y Producto trabajen sobre una misma fuente de verdad. Cada requerimiento quedará conectado con sus casos de uso, escenarios de prueba, criterios de aceptación, dev specs, ambiente de ejecución, evidencia, bugs y resolución final.

Problema que resuelve

El origen de esta solución nace de una realidad operacional concreta: no existe un equipo QA dedicado. La validación de calidad recae principalmente en los mismos developers, que deben cumplir un rol multifunción: analizar, desarrollar, probar, validar, corregir y documentar. Esto genera un riesgo importante: si el proceso de QA no está estandarizado, cada developer puede interpretar los criterios de prueba de forma distinta, validar con distintos niveles de profundidad o depender de conocimiento contextual que no siempre está documentado. Actualmente, los proyectos suelen perder alineación entre lo que se solicita, lo que se desarrolla y lo que finalmente se valida. Esto genera:

• Requerimientos ambiguos o incompletos.
• Casos de prueba inconsistentes.
• Validaciones dependientes del criterio individual de cada developer.
• Ausencia de un estándar formal de QA ejecutable por perfiles no especializados.
• Dependencia excesiva del conocimiento de una persona específica.
• Bugs difíciles de reproducir.
• Falta de evidencia clara para validar entregas.
• Poca trazabilidad entre tickets, pruebas y decisiones.
• Dificultad para medir calidad real antes de liberar.

Propuesta de valor

La plataforma busca convertir el QA en un proceso operacional, guiado y repetible, incluso sin contar con un equipo QA dedicado. Su valor principal es entregar a los developers una forma clara de ejecutar validaciones con criterios consistentes, evidencia trazable y pasos suficientemente detallados para reducir la subjetividad del proceso. Permite que:

• La IA estructure información inicial en artefactos accionables.
• El equipo valide y congele casos de uso antes de construir.
• Los planes de prueba se generen desde el requerimiento y no al final del desarrollo.
• Las dev specs se deriven de los criterios que el software debe cumplir.
• Cualquier developer pueda ejecutar pruebas con instrucciones claras y reproducibles.
• La revisión de calidad deje de depender solo de experiencia individual o memoria del proyecto.
• La ejecución manual quede respaldada por evidencia, grabaciones y logs.
• Cuando el proyecto lo permita, Playwright e IA ejecuten pruebas total o parcialmente.
• La calidad del proyecto pueda observarse en tiempo real mediante dashboards y reportes.

Motivación de la Solución

La plataforma nace para resolver una brecha organizacional: el equipo no cuenta con QA dedicado, pero igualmente necesita asegurar calidad, trazabilidad y validación formal antes de liberar cambios. En este contexto, los developers cumplen un rol multifunción. No solo construyen la solución, también deben validar que lo construido responda al requerimiento, ejecutar pruebas, registrar evidencia, detectar fallos y confirmar correcciones. Por eso, el objetivo no es simplemente crear una herramienta de gestión de pruebas, sino aterrizar el QA como un proceso guiado, estandarizado y ejecutable por developers. La solución debe permitir que una persona desarrolladora pueda responder con claridad:

• Qué se debe probar.
• Por qué se debe probar.
• Con qué datos se debe probar.
• En qué ambiente se debe probar.
• Qué resultado se espera.
• Qué evidencia debe quedar registrada.
• Cuándo una prueba se considera aprobada, fallida o bloqueada.
• Qué impacto tiene el resultado sobre el proyecto o ticket asociado.

Esto reduce la dependencia de un perfil QA especializado y transforma la validación en una práctica integrada al flujo de desarrollo.

Alcance de la Solución

Alcance funcional inicial

La primera versión debe cubrir el flujo completo desde la planificación hasta la ejecución controlada de pruebas. Incluye:

1. Gestión de proyectos de QA
• Alta de proyectos.
• Asociación con tickets o proyectos de argos.flagare.
• Definición de responsables, roles y permisos.
• Configuración de ambientes de prueba.
2. Ingesta de requerimientos
• Carga de documentos, notas, minutas o textos base.
• Extracción asistida por IA de contexto funcional.
• Identificación de actores, flujos, reglas de negocio, supuestos y riesgos.
• Generación de casos de uso iniciales.
3. Validación de casos de uso
• Revisión humana de propuestas generadas por IA.
• Ajustes colaborativos.
• Control de versiones.
• Congelamiento de casos aprobados.
4. Plan de pruebas
• Generación de escenarios desde casos de uso.
• Definición de criterios de aceptación.
• Priorización por riesgo, módulo o impacto.
• Matriz de cobertura.
• Clasificación de pruebas manuales, automatizables o híbridas.
5. Dev specs
• Generación de especificaciones técnicas asociadas a casos y pruebas.
• Definición de reglas de negocio, contratos, validaciones y flujos esperados.
• Definición de tests unitarios esperados para el código.
• Relación entre spec, componentes de aplicación, repositorio y cobertura mínima requerida.
• Vinculación con tickets de desarrollo.
• Entrega de información accionable al developer.
6. Preparación del ambiente
• Registro de ambiente objetivo.
• URLs, servidores, conexiones, configuraciones y dependencias.
• Datos de prueba, usuarios, roles y permisos requeridos.
• Aplicaciones, servicios y repositorios involucrados.
• Branch, commit, tag o release candidate bajo prueba.
• Estado de pipelines y tests unitarios asociados.
• Checklist de readiness antes de iniciar un ciclo.
7. Ejecución de pruebas
• Ejecución manual guiada paso a paso.
• Estados por prueba: Not run, Pass, Fail, Blocked, Retest required.
• Evidencia adjunta: screenshots, videos, logs y archivos.
• Grabación de pantalla o sesión del navegador cuando sea posible.
• Registro de bugs y bloqueos.
8. Automatización progresiva
• Generación sugerida de scripts Playwright.
• Ejecución automatizada cuando existan condiciones técnicas suficientes.
• Captura de videos, traces, screenshots, consola y errores de red.
• Revisión humana de resultados críticos.
9. Observabilidad y reportes
• Dashboard de estado del ciclo.
• Métricas de cobertura, avance, fallos y bloqueos.
• Estado por developer, módulo, ticket o proyecto.
• Reportes formales de calidad para stakeholders.

Fuera de alcance inicial

Para mantener foco en un MVP viable, se recomienda dejar fuera de la primera etapa:

• Automatización universal de cualquier flujo sin preparación previa.
• Reemplazo de argos.flagare como sistema de gestión de proyectos, tickets o registro de tiempos.
• Ejecución de pruebas mobile nativas.
• Gestión avanzada de performance testing.
• Gestión completa de seguridad ofensiva o pentesting.
• Edición visual avanzada de scripts Playwright.
• Entrenamiento de modelos propios desde cero.

Estos puntos podrían abordarse en fases posteriores.

Cómo se Logrará

La solución se logrará mediante una arquitectura modular donde cada componente cumple un rol claro dentro del pipeline de calidad.

1. Pipeline de artefactos

El sistema convertirá entradas poco estructuradas en artefactos progresivamente más formales:

1. Documento, minuta o requerimiento.
2. Casos de uso.
3. Escenarios de prueba.
4. Criterios de aceptación.
5. Dev specs.
6. Tickets vinculados.
7. Ciclos de QA.
8. Evidencia y resultados.
9. Bugs, bloqueos y resolución.
10. Reporte de calidad.

Cada paso mantendrá relación con el anterior para asegurar trazabilidad completa.

2. IA con validación humana

La IA asistirá en generación, clasificación y análisis, pero los puntos críticos deberán pasar por revisión humana. La IA podrá:

• Resumir documentos.
• Extraer requerimientos.
• Detectar ambigüedades.
• Proponer casos de uso.
• Generar escenarios de prueba.
• Sugerir criterios de aceptación.
• Generar dev specs.
• Clasificar pruebas como manuales o automatizables.
• Analizar evidencia, logs y resultados.
• Sugerir causa probable de fallos.
• Generar reportes ejecutivos.

El equipo humano deberá aprobar:

• Casos de uso finales.
• Planes de prueba.
• Dev specs críticas.
• Resultados automatizados sensibles.
• Cierre de bugs relevantes.
• Reportes formales.

3. Estandarización de pruebas

Cada escenario tendrá una estructura obligatoria:

• Objetivo.
• Precondiciones.
• Ambiente requerido.
• Datos de prueba.
• Usuario o rol necesario.
• Pasos de ejecución.
• Resultado esperado por paso.
• Criterio de aprobación.
• Evidencia requerida.
• Tipo de ejecución:
• Manual.
• Automatizable.
• Semi-automatizada.
• No automatizable.
• Relación con caso de uso, ticket y dev spec.

Esto permitirá que cualquier QA o developer ejecute una prueba bajo el mismo estándar.

4. Ejecución manual con evidencia

La plataforma guiará al usuario durante la ejecución y capturará evidencia. Debe permitir:

• Avanzar paso a paso.
• Marcar resultados por paso.
• Adjuntar evidencia por paso o por prueba.
• Grabar pantalla o navegador.
• Registrar comentarios.
• Crear bugs desde el punto exacto del fallo.
• Asociar automáticamente ambiente, ciclo, usuario y timestamp.

5. Automatización con Playwright

Cuando el proyecto tenga UI estable, datos controlados y selectores confiables, la plataforma podrá generar y ejecutar pruebas con Playwright. El flujo esperado será:

1. IA identifica si el caso es automatizable.
2. Genera script base Playwright.
3. Developer o QA revisa y ajusta el script.
4. El script se asocia al escenario de prueba.
5. La plataforma ejecuta el script en ambiente definido.
6. Playwright captura video, trace, screenshots y errores.
7. IA analiza resultado y propone diagnóstico.
8. QA o Desarrollo aprueba el resultado final.

6. Integraciones operativas

La plataforma no reemplaza los sistemas existentes. Se integra con ellos:

• identity.flagare: login, roles, permisos y control de acceso.
• argos.flagare: sincronización de tickets, estados, asignaciones, bugs y bloqueos, manteniendo siempre a Argos como fuente principal de gestión de proyectos y registro de tiempos.
• GitLab: integración con repositorios, pipelines, jobs de CI/CD y resultados de tests unitarios para alimentar la observabilidad técnica y de calidad.
• notifications.flagare: eventos críticos, alertas y notificaciones por flujo.
• GitLab: consulta de repositorios, ramas, commits, merge requests, pipelines y resultados de tests unitarios.
• Storage de archivos: evidencia, videos, traces y documentos.
• Bus o cola de eventos: procesamiento asíncrono, generación IA y notificaciones.

Arquitectura Técnica Propuesta

Stack base

Componentes principales

Frontend React

Responsable de las vistas por rol:

• AI Workspace.
• Test Execution Hub.
• Portal del Desarrollador.
• Centro de Observabilidad.
• Preparación de ambientes.
• Revisión de evidencia.
• Gestión de ciclos.

Recomendaciones:

• React + TypeScript.
• Vite como bundler.
• TanStack Query para manejo de estado servidor.
• React Router para navegación.
• Tailwind o sistema de diseño existente.
• Componentes reutilizables para tablas, formularios, stepper de pruebas y visor de evidencia.

Backend Node.js + TypeScript

Responsable de la lógica de negocio, seguridad, trazabilidad e integraciones. Puede implementarse con:

• NestJS, si se busca arquitectura más estructurada.
• Express/Fastify, si se busca menor overhead y más control.

Responsabilidades:

• API REST o GraphQL.
• Gestión de proyectos.
• Casos de uso.
• Planes de prueba.
• Dev specs.
• Ciclos y ejecuciones.
• Evidencia.
• Integración con identity.flagare.
• Integración con argos.flagare.
• Integración con notifications.flagare.
• Integración con GitLab.
• Consulta de pipelines, jobs, cobertura y resultados de tests unitarios.
• Orquestación de IA.
• Orquestación de Playwright.
• Auditoría y permisos.

PostgreSQL

Base principal del sistema. Debe almacenar:

• Proyectos.
• Requerimientos.
• Documentos.
• Casos de uso.
• Escenarios.
• Planes de prueba.
• Dev specs.
• Ambientes.
• Configuraciones.
• Ciclos.
• Ejecuciones.
• Bugs.
• Bloqueos.
• Eventos.
• Auditoría.
• Relaciones de trazabilidad.

Recomendaciones:

• Uso de UUIDs.
• JSONB para metadata flexible de IA, evidencia y configuración.
• Índices por proyecto, ticket externo, estado, ciclo y relaciones.
• Tablas de auditoría para cambios críticos.
• Posible uso de pgvector si se requiere búsqueda semántica interna y si la infraestructura lo permite.

Redis

Uso recomendado:

• Cache de consultas frecuentes.
• Control de jobs.
• Rate limiting.
• Locks para evitar ejecuciones duplicadas.
• Colas con BullMQ o similar.
• Estado temporal de procesos IA o ejecución Playwright.

Storage de evidencia

Se utilizará Amazon S3 como storage principal para evidencia y archivos asociados al proceso de QA. Debe almacenar:

• Documentos cargados.
• Screenshots.
• Videos.
• Grabaciones de sesión.
• Traces de Playwright.
• Logs exportados.
• Adjuntos de bugs.

La base de datos debe guardar metadata y referencias, no archivos pesados directamente. Recomendaciones:

• Separar buckets o prefijos por ambiente, proyecto y tipo de evidencia.
• Definir políticas de retención por tipo de archivo.
• Usar lifecycle policies para mover evidencia antigua a clases de menor costo.
• Evitar almacenamiento indefinido de videos si no son requeridos por auditoría.
• Registrar tamaño, duración, tipo, propietario, ciclo y caso asociado.
• Controlar acceso mediante URLs firmadas y permisos por rol.

Workers

Procesos asíncronos para tareas pesadas:

• Procesamiento de documentos.
• Generación IA de artefactos.
• Ejecución Playwright.
• Análisis de evidencia.
• Generación de reportes.
• Emisión de eventos.
• Sincronización con argos.flagare.

Estrategia IA con AWS Bedrock

Objetivo

Usar IA de forma costo-eficiente, seleccionando modelos según complejidad de la tarea y evitando usar modelos grandes para tareas simples.

Principio de optimización

No todas las tareas requieren el mismo modelo. La plataforma debe usar una estrategia de model routing:

• Modelos pequeños para clasificación, extracción simple y normalización.
• Modelos medianos para generación estructurada.
• Modelos avanzados para razonamiento complejo, análisis de ambigüedades y generación de specs críticas.
• Embeddings para recuperación de contexto y búsqueda semántica.
• Caché y reutilización de resultados cuando el input no cambia.

Modelos recomendados en Bedrock

La selección final debe validarse según disponibilidad regional, precios vigentes y calidad requerida.

Optimización de tokens y costos

Estrategias recomendadas:

• Dividir documentos grandes en chunks.
• Usar RAG para enviar solo contexto relevante.
• Resumir documentos una vez y reutilizar resúmenes versionados.
• Cachear respuestas por hash de input.
• Evitar reenviar todo el proyecto en cada solicitud.
• Separar prompts por tarea.
• Usar salidas JSON estructuradas para reducir reprocesamiento.
• Aplicar límites de contexto por fase.
• Usar modelos pequeños por defecto y escalar solo cuando la tarea lo requiera.
• Mantener trazabilidad de costo por proyecto, ciclo y usuario.
• Registrar tokens de entrada/salida por ejecución IA.
• Permitir reintentos controlados y no automáticos ilimitados.
• Reusar artefactos aprobados como contexto canónico.

Patrón RAG recomendado

Para reducir tokens, el sistema debe usar recuperación de contexto:

1. Documentos y artefactos se procesan y fragmentan.
2. Se generan embeddings.
3. Se guardan vectores en PostgreSQL con pgvector o motor vectorial compatible.
4. Ante una tarea IA, se recuperan solo fragmentos relevantes.
5. El modelo genera respuesta con referencias a fuentes.
6. La salida se guarda como artefacto versionado.

Estimación y Control de Costos

Esta sección debe mantenerse como referencia inicial para presentar la solución. Los valores exactos deben validarse con precios vigentes de AWS, región utilizada, volumen real de uso y políticas internas de infraestructura.

Componentes de costo principales

Los costos variables más relevantes serán:

1. Amazon S3
• Almacenamiento de documentos.
• Screenshots.
• Videos de ejecución manual.
• Videos y traces de Playwright.
• Logs y adjuntos de bugs.
• Requests de subida, lectura y descarga.
• Transferencia de datos si aplica.
2. AWS Bedrock
• Tokens de entrada.
• Tokens de salida.
• Generación de embeddings.
• Análisis de documentos.
• Generación de casos de uso.
• Generación de planes de prueba.
• Generación de dev specs.
• Análisis de logs, evidencia y resultados.
3. Procesamiento
• Workers Node.js.
• Ejecuciones Playwright.
• Procesamiento de documentos.
• Jobs de IA.
• Sincronización con GitLab, Argos y notificaciones.
4. Base de datos y cache
• PostgreSQL.
• Redis.
• Almacenamiento de metadata, auditoría, trazabilidad y resultados.

Estimación inicial de Amazon S3

El mayor impacto en S3 vendrá de la evidencia multimedia, especialmente videos de sesiones manuales o automatizadas. Supuestos referenciales:

Ejemplo de consumo mensual:

Para una primera etapa, el costo de S3 debería mantenerse bajo si se controla la retención de videos y traces. La recomendación es definir desde el MVP una política de retención, por ejemplo:

• Screenshots y logs: 6 a 12 meses.
• Videos de pruebas exitosas: 30 a 90 días.
• Videos de pruebas fallidas o bugs críticos: 6 a 12 meses.
• Traces Playwright: 30 a 90 días, salvo fallos críticos.
• Evidencia asociada a entregas formales: retención según política del proyecto.

Estimación inicial de uso de IA

El costo de IA dependerá principalmente de:

• Tamaño de documentos cargados.
• Cantidad de iteraciones de refinamiento.
• Número de casos de uso generados.
• Número de escenarios de prueba.
• Complejidad de dev specs.
• Uso de modelos pequeños, medianos o avanzados.
• Cantidad de análisis de logs/evidencia.
• Uso de embeddings y RAG.

Escenarios referenciales:

Estrategia para reducir costo de IA

La plataforma debe incorporar control de costos desde el diseño:

• Usar Amazon Nova Micro / Claude Haiku para tareas simples.
• Usar Nova Lite/Pro o Claude Sonnet solo cuando la complejidad lo justifique.
• No enviar documentos completos si ya existen resúmenes aprobados.
• Usar RAG para recuperar solo fragmentos relevantes.
• Cachear resultados por hash del documento, prompt y versión.
• Versionar artefactos aprobados y reutilizarlos como fuente canónica.
• Separar generación inicial, refinamiento y aprobación.
• Medir tokens por proyecto, usuario, ciclo y tipo de tarea.
• Definir límites por proyecto o ambiente.
• Mostrar costo estimado antes de reprocesar documentos grandes.
• Ejecutar análisis profundo solo bajo acción explícita del usuario.

Indicadores de costo a reportar

El Centro de Observabilidad debe incluir una vista de costos operativos o, al menos, métricas base para control interno:

• Tokens de entrada por proyecto.
• Tokens de salida por proyecto.
• Costo estimado de IA por proyecto.
• Costo estimado por tipo de operación IA.
• Volumen almacenado en S3 por proyecto.
• Volumen de videos almacenados.
• Cantidad de traces Playwright almacenados.
• Evidencia generada por ciclo.
• Costo estimado por ciclo de QA.
• Tendencia mensual de uso.

Recomendación para presentación

Para presentar la solución, se recomienda explicar que el costo será controlado mediante tres decisiones de diseño:

1. Modelo correcto para la tarea correcta: no usar modelos avanzados para tareas simples.
2. Contexto mínimo necesario: RAG, resúmenes y caché para reducir tokens.
3. Retención inteligente de evidencia: S3 con lifecycle policies para evitar crecimiento indefinido.

Arquitectura de Datos y Trazabilidad

El modelo debe estar diseñado para responder siempre:

• Qué originó una prueba.
• Qué prueba valida un requerimiento.
• Qué dev spec implementa una prueba.
• Qué ticket está asociado.
• En qué ambiente se ejecutó.
• Qué evidencia respalda el resultado.
• Qué bug se generó.
• Quién aprobó o modificó cada artefacto.

Entidades técnicas sugeridas

• projects
• requirements
• source_documents
• use_cases
• test_plans
• test_scenarios
• acceptance_criteria
• dev_specs
• external_tickets
• test_environments
• environment_variables
• test_cycles
• test_executions
• execution_steps
• evidence_files
• bugs
• blockers
• playwright_scripts
• ai_jobs
• ai_artifacts
• audit_logs
• integration_events
• notifications
• gitlab_repositories
• gitlab_pipelines
• unit_test_reports
• application_builds

Auditoría

Todo cambio relevante debe registrar:

• Usuario.
• Fecha.
• Acción.
• Valor anterior.
• Valor nuevo.
• Artefacto afectado.
• Origen del cambio:
• Usuario.
• IA.
• Integración.
• Automatización.
• Justificación o comentario cuando aplique.

Fases de Implementación

Fase 1 — MVP funcional

Objetivo: validar el flujo completo manual asistido por IA. Incluye:

• Proyectos.
• Ingesta básica de requerimientos.
• Generación IA de casos de uso.
• Generación de escenarios y criterios.
• Preparación de ambiente.
• Ejecución manual guiada.
• Evidencia básica.
• Bugs y bloqueos.
• Dashboard inicial.
• Integración base con identity.flagare.
• Sincronización mínima con argos.flagare.
• Eventos básicos hacia notifications.flagare.

Fase 2 — Dev specs y trazabilidad avanzada

Objetivo: conectar QA con Desarrollo de forma más profunda. Incluye:

• Generación de dev specs.
• Relación completa requerimiento → caso → prueba → spec → ticket.
• Portal del Desarrollador.
• Auditoría avanzada.
• Reportes formales.
• Mejoras de permisos por rol.
• Matriz de cobertura.

Fase 3 — Automatización Playwright

Objetivo: incorporar ejecución automatizada progresiva. Incluye:

• Clasificación de pruebas automatizables.
• Generación de scripts sugeridos.
• Revisión y aprobación de scripts.
• Ejecución Playwright desde workers.
• Captura de video, trace, screenshots y logs.
• Análisis IA de resultados.
• Reporte de automatización.

Fase 4 — Optimización y escalamiento

Objetivo: robustecer operación, costos y analítica. Incluye:

• Optimización de prompts y model routing.
• Métricas de costo IA por proyecto.
• Búsqueda semántica avanzada.
• Reutilización de artefactos entre proyectos.
• Reportes ejecutivos avanzados.
• Integraciones bidireccionales más completas.
• Alertas predictivas de riesgo.

Riesgos y Consideraciones

Riesgos funcionales

• La IA puede generar casos incompletos si el contexto inicial es pobre.
• Los equipos podrían aprobar artefactos sin revisión suficiente.
• Pruebas mal estandarizadas pueden producir falsos resultados.
• Automatizar demasiado pronto puede generar ruido en vez de valor.

Mitigación:

• Mantener revisión humana.
• Exigir estructura mínima por artefacto.
• Versionar y auditar aprobaciones.
• Iniciar automatización solo con casos estables.

Riesgos técnicos

• Costos altos por uso indiscriminado de modelos grandes.
• Crecimiento no controlado de costos S3 por videos, traces y evidencia multimedia.
• Fallos de ambiente pueden confundirse con fallos del producto.
• Grabación de pantalla puede depender de permisos del navegador.
• Playwright requiere selectores, datos y ambientes estables.
• Evidencia multimedia puede crecer rápidamente en storage.

Mitigación:

• Model routing.
• RAG y caché.
• Lifecycle policies en S3.
• Retención diferenciada por tipo de evidencia.
• Checklist de ambientes.
• Retención configurable de evidencia.
• Separación entre fallo de producto, ambiente y automatización.
• Workers aislados para ejecución Playwright.

Riesgos de seguridad

• Manejo de credenciales de ambientes.
• Evidencia con datos sensibles.
• Acceso a videos, logs o documentos privados.
• Integraciones con sistemas internos.

Mitigación:

• No guardar secretos en texto plano.
• Usar referencias a vault o secret manager.
• Control de acceso por rol.
• Auditoría de descargas y visualización.
• Cifrado en tránsito y reposo.
• Políticas de retención de evidencia.

Criterios de Éxito

La plataforma será exitosa si logra:

• Reducir ambigüedad entre Producto, QA y Desarrollo.
• Compensar la ausencia de un equipo QA dedicado mediante procesos guiados y estandarizados.
• Aumentar trazabilidad entre requerimientos, pruebas y tickets.
• Permitir que cualquier developer ejecute pruebas siguiendo el estándar.
• Mejorar la calidad de la evidencia asociada a bugs.
• Reducir tiempo de preparación de planes de prueba.
• Disminuir retrabajo por criterios de aceptación poco claros.
• Entregar visibilidad ejecutiva del estado real de calidad.
• Automatizar progresivamente pruebas repetibles sin elevar costos innecesarios.
• Controlar el gasto de IA mediante modelos adecuados, RAG y caché.

Ecosistema e Integraciones

identity.flagare

Plataforma de identidad existente. Proveerá:

• SSO.
• Control de acceso basado en roles.
• Permisos diferenciados por perfil:
• Product Manager.
• QA.
• Developer.
• Stakeholder.

argos.flagare

Aplicación de operaciones existente, similar a un Jira custom. La nueva plataforma deberá integrarse con argos.flagare mediante sincronización bidireccional. Responsabilidades principales:

• La app de operaciones mantiene el control del proyecto, tickets, prioridades y carga de trabajo.
• La app de QA gestiona ciclos de prueba, bugs, bloqueos, evidencia y validaciones asociadas a esos tickets.
• Los cambios críticos deben reflejarse entre ambos sistemas para mantener trazabilidad operacional.

notifications.flagare

Sistema de notificaciones existente. Consumirá eventos emitidos por la app de QA vía webhooks o bus de mensajes. Eventos relevantes:

• Cambios de estado críticos.
• Asignaciones a desarrolladores.
• Fallos en ciclos de prueba.
• Bugs bloqueantes.
• Casos listos para revisión.
• Cierre o reapertura de defectos.

Flujo Funcional Principal

1. Ingesta de Requerimientos y Casos de Uso

Objetivo: transformar material inicial no estructurado en casos de uso claros, trazables y accionables. Entradas posibles:

• Documentos iniciales.
• Notas de kickoff.
• Propuestas comerciales o funcionales.
• Minutas de reuniones.
• Historias de usuario.
• Tickets existentes en la app de operaciones.

Rol de la IA:

• Procesar el contexto.
• Identificar actores, objetivos, restricciones y reglas de negocio.
• Estructurar casos de uso.
• Detectar dependencias y ambigüedades.
• Proponer ramificaciones:
• Happy paths.
• Edge cases.
• Flujos de error.
• Casos no cubiertos.
• Supuestos pendientes de validación.

Resultado esperado:

• Casos de uso versionados.
• Preguntas abiertas.
• Riesgos funcionales.
• Dependencias detectadas.
• Trazabilidad hacia documentos y tickets origen.

2. Creación del Plan de Pruebas

Objetivo: convertir los casos de uso validados en escenarios de prueba detallados. Rol de la IA:

• Generar escenarios de prueba.
• Definir criterios de aceptación.
• Sugerir cobertura mínima.
• Priorizar casos críticos.
• Identificar pruebas regresivas.
• Proponer datos de prueba.
• Agrupar pruebas por ciclo, módulo, riesgo o responsable.

Resultado esperado:

• Plan general de QA.
• Escenarios de prueba.
• Criterios de aceptación.
• Matriz de cobertura.
• Casos listos para ejecución.

3. Generación de Dev Specs

Objetivo: traducir los casos de uso y el plan de pruebas en especificaciones técnicas accionables para desarrollo. Rol de la IA:

• Convertir flujos funcionales en requerimientos técnicos.
• Generar specs por módulo o ticket.
• Identificar contratos, endpoints, eventos y validaciones necesarias.
• Alinear implementación con criterios de aceptación.
• Reducir ambigüedad entre QA y Desarrollo.

Resultado esperado:

• Especificaciones técnicas por ticket.
• Reglas de negocio formalizadas.
• Condiciones de validación.
• Criterios técnicos para pasar QA.
• Referencias cruzadas entre caso de uso, prueba y ticket de desarrollo.

4. Preparación del Ambiente de Pruebas

Objetivo: centralizar toda la información necesaria para preparar, validar y ejecutar el plan de pruebas en un ambiente específico, evitando dependencias informales o instrucciones dispersas. Esta sección debe permitir documentar y versionar la configuración del ambiente antes de iniciar un ciclo de QA. Información requerida:

• Tipo de ambiente:
• Local.
• Desarrollo.
• QA.
• Staging.
• Producción controlada.
• Server externo.
• URLs y endpoints relevantes.
• Servidores involucrados.
• Credenciales o referencias seguras a secretos.
• Conexiones necesarias:
• Base de datos.
• APIs internas.
• APIs externas.
• Servicios de autenticación.
• Storage.
• Colas o bus de mensajes.
• Servicios de terceros.
• Configuraciones requeridas:
• Variables de entorno.
• Feature flags.
• Parámetros por cliente o proyecto.
• Versiones de servicios.
• Branch, commit o release candidate.
• Datos de prueba necesarios:
• Usuarios.
• Roles.
• Permisos.
• Registros base.
• Fixtures.
• Seeds.
• Dependencias previas:
• Migraciones aplicadas.
• Jobs ejecutados.
• Integraciones habilitadas.
• Servicios levantados.
• Accesos validados.
• Checklist de preparación del ambiente.
• Validaciones previas al ciclo:
• Login funcional.
• Servicios disponibles.
• Conectividad correcta.
• Datos mínimos presentes.
• Permisos correctos.
• Notificaciones operativas.
• Integraciones sincronizando.

Resultado esperado:

• Ambiente listo para ejecutar el plan de pruebas.
• Registro auditable de configuración usada en cada ciclo.
• Reducción de falsos negativos por errores de ambiente.
• Capacidad de reproducir una ejecución bajo las mismas condiciones.

5. Ejecución de Ciclos y Evidencia

Objetivo: permitir que QA, Desarrollo o cualquier perfil autorizado ejecute pruebas dentro de la plataforma siguiendo un estándar suficientemente definido, sin depender de conocimiento tribal o interpretación individual. Principio operativo:

• Cada prueba debe estar documentada con pasos claros, datos requeridos, precondiciones, resultado esperado y criterios de aceptación.
• Cualquier developer debe poder ejecutar la prueba y obtener el mismo criterio de validación que QA.
• La plataforma debe guiar la ejecución paso a paso, evitando ambigüedad.
• La evidencia debe capturarse como parte natural del flujo, no como una tarea manual posterior.

Funcionalidades necesarias:

• Registro de estado por caso:
• Pass.
• Fail.
• Blocked.
• Not run.
• Ejecución guiada paso a paso:
• Precondiciones.
• Datos de prueba.
• Pasos esperados.
• Resultado esperado por paso.
• Criterios para aprobar o fallar.
• Captura de evidencia:
• Logs.
• Screenshots.
• Videos.
• Grabaciones de sesión.
• Archivos técnicos.
• Grabación de pantalla:
• Grabación del navegador durante la ejecución manual.
• Grabación de la sesión de prueba cuando el navegador lo permita.
• Asociación automática del video al caso, ciclo, usuario ejecutor y resultado.
• Marcadores temporales para identificar el momento exacto de un fallo.
• Reportar bugs asociados a tickets.
• Vincular fallos con escenarios de prueba y criterios de aceptación.
• Reabrir ciclos o casos según resultado.
• Sincronizar bloqueos con argos.flagare.

Resultado esperado:

• Historial de ejecución.
• Evidencia auditable.
• Bugs trazables.
• Métricas de avance y calidad.
• Validación final sustentada por datos.
• Pruebas suficientemente estandarizadas para ser ejecutadas por QA o Desarrollo.

Módulos Principales de la Aplicación

1. AI Workspace

Espacio de planificación colaborativa donde ocurre la estructuración inicial del proyecto. Capacidades principales:

• Carga y análisis de documentos.
• Extracción automática de casos de uso.
• Refinamiento colaborativo de propuestas de IA.
• Gestión de preguntas abiertas.
• Validación y congelamiento de casos de uso.
• Generación inicial de plan de pruebas.
• Control de versiones de artefactos generados.

Usuarios principales:

• Product Manager.
• QA Lead.
• Stakeholders.
• Analistas funcionales.

Valor clave:

• Convierte información ambigua en artefactos estructurados, revisables y trazables.

2. Test Execution Hub

Entorno optimizado para la ejecución de ciclos de QA y validaciones reproducibles por cualquier perfil autorizado. Capacidades principales:

• Ejecución de casos de prueba.
• Ejecución guiada paso a paso.
• Actualización rápida de estados.
• Captura y carga de evidencia.
• Grabación de pantalla o sesión del navegador cuando sea posible.
• Registro de observaciones.
• Gestión de bloqueos.
• Creación y seguimiento de bugs.
• Asociación de defectos con tickets externos.
• Soporte para imágenes, videos y logs.
• Preparación de casos para ejecución automatizada cuando el proyecto lo permita.

Usuarios principales:

• QA.
• QA Lead.
• Developer.
• Product Manager.

Valor clave:

• Centraliza la operación diaria de QA y convierte cada ejecución en información auditable, reproducible y entendible por QA o Desarrollo.

3. Portal del Desarrollador

Vista enfocada para que el equipo de desarrollo revise únicamente la información accionable. Capacidades principales:

• Ver casos asignados.
• Leer dev specs generadas.
• Revisar criterios de aceptación.
• Consultar resultados de QA.
• Reproducir evidencia de bugs.
• Revisar logs, videos y pasos para reproducir.
• Actualizar estado de resolución.
• Navegar hacia tickets relacionados en la app de operaciones.

Usuarios principales:

• Developers.
• Tech Lead.
• Engineering Manager.

Valor clave:

• Reduce ruido operativo y entrega al equipo técnico la información necesaria para construir, corregir y validar.

4. Centro de Observabilidad

Dashboard vivo para medir la salud del proyecto, la calidad del ciclo actual y el grado de automatización de las pruebas. Capacidades principales:

• Cobertura funcional.
• Porcentaje de éxito del ciclo actual.
• Estado de avance por desarrollador.
• Bugs abiertos, resueltos y bloqueantes.
• Casos fallidos por módulo.
• Trazabilidad requerimiento → caso de uso → prueba → bug → resolución.
• Estado de apps, repositorios y pipelines GitLab.
• Estado de tests unitarios por aplicación, branch, commit o release candidate.
• Cobertura de tests unitarios cuando esté disponible.
• Exportación de reportes formales de calidad.
• Alertas sobre riesgos de entrega.

Usuarios principales:

• QA Lead.
• Product Manager.
• Stakeholders.
• Delivery Manager.
• Engineering Manager.

Valor clave:

• Permite tomar decisiones de entrega con base en datos y evidencia.

Automatización con Playwright e IA

Cuando el proyecto lo permita, la plataforma debe ser capaz de ejecutar total o parcialmente el plan de pruebas usando Playwright e IA.

Objetivo

Transformar escenarios de prueba definidos en ejecuciones automatizadas, manteniendo la misma trazabilidad que una ejecución manual.

Capacidades esperadas

• Generar scripts base de Playwright a partir de escenarios aprobados.
• Ejecutar pruebas automatizadas contra ambientes definidos.
• Usar IA para interpretar instrucciones funcionales y mapearlas a acciones del navegador.
• Capturar automáticamente:
• Resultado de ejecución.
• Screenshots.
• Videos.
• Traces.
• Logs de consola.
• Errores de red.
• Asociar cada ejecución automatizada al ciclo, caso de prueba, criterio de aceptación y ticket correspondiente.
• Detectar diferencias entre comportamiento esperado y comportamiento observado.
• Marcar pruebas como:
• Automatizable.
• Parcialmente automatizable.
• Manual requerida.
• No automatizable.
• Permitir revisión humana antes de aceptar resultados críticos.

Alcance inicial sugerido

La automatización no debe reemplazar el flujo manual desde el inicio. Debe incorporarse progresivamente:

1. Primero, estandarizar casos y pasos.
2. Luego, permitir ejecución manual guiada con evidencia.
3. Después, generar scripts Playwright sugeridos.
4. Finalmente, ejecutar ciclos automatizados o semi-automatizados con IA.

Consideraciones técnicas

• Requiere ambientes de prueba estables.
• Requiere datos de prueba controlados.
• Requiere selectores confiables o contratos de UI.
• Debe soportar grabación de video y trace viewer de Playwright.
• Debe separar fallos reales del producto de fallos por ambiente, datos o automatización.
• Debe permitir que QA o Desarrollo revisen y aprueben los resultados generados por IA.

Modelo de Trazabilidad

La plataforma debe mantener una cadena de trazabilidad completa:

1. Requerimiento inicial.
2. Caso de uso.
3. Escenario de prueba.
4. Criterio de aceptación.
5. Dev spec.
6. Ticket de desarrollo.
7. Ambiente de pruebas.
8. Configuración del ambiente.
9. Ciclo de QA.
10. Resultado de ejecución.
11. Evidencia.
12. Bug o bloqueo.
13. Resolución.
14. Validación final.

Esta trazabilidad debe permitir responder preguntas como:

• ¿Qué requerimiento originó este bug?
• ¿Qué caso de uso cubre este escenario?
• ¿Qué ticket implementa esta funcionalidad?
• ¿Qué evidencia demuestra que el flujo fue validado?
• ¿Qué parte del plan de pruebas está bloqueada?
• ¿Qué riesgos quedan antes de liberar?

Roles Iniciales

Entidades Core del Sistema

Estados Iniciales Sugeridos

Estados de Caso de Uso

• Draft.
• En revisión.
• Validado.
• Congelado.
• Obsoleto.

Estados de Escenario de Prueba

• Generado.
• En revisión.
• Aprobado.
• Requiere cambios.
• Retirado.

Estados de Ejecución

• Not run.
• Pass.
• Fail.
• Blocked.
• Retest required.
• Passed after fix.

Estados de Bug

• Nuevo.
• Asignado.
• En desarrollo.
• Listo para retest.
• Reabierto.
• Resuelto.
• Cerrado.

Eventos Clave del Sistema

La aplicación debe emitir eventos para integraciones y observabilidad. Ejemplos:

• requirement.ingested
• use_case.generated
• use_case.approved
• test_plan.generated
• test_case.failed
• test_case.blocked
• bug.created
• bug.assigned
• bug.ready_for_retest
• bug.reopened
• cycle.completed
• quality_report.generated

Principios de Diseño

1. Trazabilidad primero: ningún artefacto crítico debe existir aislado.
2. IA como agente de pipeline: la IA debe procesar entradas, dependencias y resultados, no solo generar texto.
3. Validación humana en puntos críticos: los artefactos generados deben poder revisarse antes de congelarse.
4. Integración con operación existente: la app no reemplaza la gestión de proyecto, la complementa.
5. Evidencia auditable: cada validación debe poder justificarse con datos, archivos o registros.
6. Vistas por rol: cada perfil debe ver solo la información relevante para su flujo.
7. Métricas accionables: los reportes deben ayudar a decidir si avanzar, bloquear o liberar.

Recomendación de MVP

Para una presentación inicial, se recomienda proponer un MVP enfocado en demostrar el valor del flujo completo sin intentar automatizar todo desde el primer release.

MVP recomendado

1. Crear proyecto.
2. Cargar requerimiento o documento.
3. Generar casos de uso con IA.
4. Validar y congelar casos.
5. Generar escenarios de prueba.
6. Preparar ambiente de pruebas.
7. Ejecutar pruebas manuales guiadas.
8. Capturar evidencia.
9. Registrar bugs y bloqueos.
10. Mostrar dashboard de avance y cobertura.
11. Sincronizar estados mínimos con argos.flagare.
12. Emitir notificaciones críticas por notifications.flagare.

Resultado demostrable

Al finalizar el MVP, debe ser posible presentar un flujo donde:

• Un requerimiento entra al sistema.
• La IA propone estructura funcional.
• El equipo valida los casos.
• Se genera un plan de pruebas.
• Un developer o QA ejecuta una prueba guiada.
• La plataforma graba o adjunta evidencia.
• Se genera un bug trazable.
• El bug se vincula con un ticket.
• El dashboard refleja el impacto.
• Se puede exportar un reporte de calidad.

Próximos Pasos

Definición funcional

• [ ] Definir alcance del MVP.
• [ ] Priorizar módulos para primera versión.
• [ ] Identificar tipos de documentos soportados en la ingesta.
• [ ] Definir flujo de aprobación de casos de uso.
• [ ] Definir estructura base del plan de pruebas.
• [ ] Definir formato de dev specs.

Arquitectura e integración

• [ ] Definir modelo de integración con identidad externa.
• [ ] Diseñar sincronización bidireccional con la app de operaciones.
• [ ] Definir contrato de eventos para notificaciones.
• [ ] Diseñar almacenamiento de evidencia multimedia.
• [ ] Definir permisos por rol.
• [ ] Definir modelo de ambientes de prueba.
• [ ] Definir manejo seguro de credenciales y secretos.
• [ ] Definir checklist de preparación de ambiente por ciclo.

Producto y UX

• [ ] Diseñar navegación principal.
• [ ] Definir vistas por rol.
• [ ] Crear wireframes de AI Workspace.
• [ ] Crear wireframes de Test Execution Hub.
• [ ] Crear wireframes de Portal del Desarrollador.
• [ ] Crear wireframes de Centro de Observabilidad.

Datos y trazabilidad

• [ ] Diseñar modelo de entidades.
• [ ] Definir relaciones entre requerimientos, casos, pruebas, specs y tickets.
• [ ] Definir reglas de versionado.
• [ ] Definir auditoría de cambios.
• [ ] Definir métricas principales del dashboard.

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