🚀 Flagare QA Flow — Presentación ejecutiva

Una plataforma complementaria a argos.flagare para estandarizar QA, trazabilidad, evidencia y observabilidad en equipos donde los developers también validan calidad.

🧭 Resumen ejecutivo

La solución propone una plataforma de QA asistida por IA que convierte requerimientos, documentos o minutas en artefactos claros y ejecutables:

• Casos de uso.
• Planes de prueba.
• Criterios de aceptación.
• Dev specs.
• Preparación de ambientes.
• Ejecución guiada.
• Evidencia.
• Bugs y bloqueos.
• Reportes de calidad.

🎯 Idea central: ordenar y estandarizar el QA sin reemplazar las herramientas actuales ni crear una carga adicional para el equipo.

⚠️ Problema a resolver

Actualmente no existe un equipo QA dedicado. La revisión de calidad recae principalmente en developers multifunción.

Esto genera riesgos:

✅ Objetivo de la solución

Crear un motor de trazabilidad y validación que acompañe el ciclo completo desde el requerimiento hasta la validación final.

La plataforma debe permitir

• 📝 Ingresar documentos, minutas o requerimientos.
• 🤖 Generar casos de uso con IA.
• 🧪 Crear planes de prueba claros y ejecutables.
• 🛠️ Generar dev specs alineadas a criterios de aceptación.
• 🌐 Preparar ambientes de prueba con toda la información necesaria.
• ▶️ Ejecutar pruebas manuales guiadas.
• 🎥 Registrar evidencia, videos, screenshots, logs y resultados.
• 🧬 Integrarse con GitLab para visualizar pipelines y tests unitarios.
• 📊 Reportar estado de calidad en un dashboard ejecutivo.
• ⚙️ Automatizar progresivamente pruebas con Playwright e IA.

🧱 Rol dentro del ecosistema Flagare

🧩 Esta aplicación no reemplaza argos.flagare. Flagare QA Flow es una capa complementaria enfocada en QA, evidencia, trazabilidad y observabilidad de calidad.

💎 Propuesta de valor

La plataforma permite que cualquier developer pueda ejecutar pruebas con un estándar común.

📦 Alcance ejecutivo del MVP

Incluye

1. Crear proyecto de QA vinculado a Argos.
2. Cargar requerimiento, documento o minuta.
3. Generar casos de uso con IA.
4. Revisar, ajustar y aprobar casos de uso.
5. Generar escenarios y plan de pruebas.
6. Definir criterios de aceptación.
7. Generar dev specs base.
8. Registrar ambiente de pruebas.
9. Ejecutar pruebas manuales guiadas.
10. Adjuntar evidencia, screenshots, videos o logs.
11. Registrar bugs y bloqueos.
12. Consultar pipelines y tests unitarios desde GitLab.
13. Visualizar dashboard de cobertura, avance y calidad.
14. Emitir notificaciones críticas.

No incluye en primera etapa

• Reemplazar Argos.
• Automatizar todos los casos desde el inicio.
• Testing mobile nativo.
• Performance testing avanzado.
• Pentesting o seguridad ofensiva.
• Entrenamiento de modelos propios.
• Editor avanzado de scripts Playwright.

🔄 Flujo propuesto

flowchart TD
    A[Documento / Minuta / Ticket] --> B[IA estructura requerimientos]
    B --> C[Casos de uso]
    C --> D[Plan de pruebas]
    D --> E[Dev specs]
    E --> F[Preparación de ambiente]
    F --> G[Ejecución guiada]
    G --> H[Evidencia / Bugs / Bloqueos]
    H --> I[Observabilidad ejecutiva]

Lectura del flujo

1. Ingreso del requerimiento: se carga un documento, minuta o ticket base.
2. IA estructura contexto: detecta reglas, actores, riesgos y supuestos.
3. Casos de uso: se generan flujos principales, alternativos y errores.
4. Plan de pruebas: se crean escenarios y criterios de aceptación.
5. Dev specs: se traducen criterios a especificaciones accionables.
6. Ambiente: se documentan URLs, servidores, configuraciones, datos y versión.
7. Ejecución: developer o QA ejecuta pruebas guiadas paso a paso.
8. Observabilidad: se consolidan resultados, evidencia, bugs, pipelines y tests unitarios.

🧩 Módulos principales

📊 Vista ejecutiva sugerida

pie title Indicadores de calidad del ciclo
    "Pruebas aprobadas" : 62
    "Pruebas fallidas" : 18
    "Bloqueadas" : 10
    "Pendientes" : 10

Indicadores principales

⚙️ Automatización progresiva

La automatización se incorpora por madurez, no por obligación.

flowchart TD
    A[1. Estandarizar pruebas manuales] --> B[2. Capturar evidencia ordenada]
    B --> C[3. Identificar casos automatizables]
    C --> D[4. Generar scripts Playwright sugeridos]
    D --> E[5. Ejecutar pruebas automatizadas]
    E --> F[6. Analizar resultados con IA]
    F --> G[7. Aprobar resultados críticos]

⚙️ La plataforma evita forzar automatización cuando el proyecto aún no tiene datos, ambientes o selectores suficientemente estables.

🏗️ Arquitectura tecnológica

🤖 Uso de IA con AWS Bedrock

AWS Bedrock se utilizará para asistir el proceso, no para reemplazar la validación humana.

Usos principales

• Resumir documentos.
• Extraer requerimientos.
• Generar casos de uso.
• Crear escenarios de prueba.
• Sugerir criterios de aceptación.
• Generar dev specs.
• Analizar logs y resultados.
• Proponer diagnósticos.
• Generar reportes ejecutivos.

Selección de modelos

💰 Costos y control operacional

Los costos principales estarán asociados a:

1. Uso de modelos IA en AWS Bedrock.
2. Almacenamiento de evidencia en Amazon S3.
3. Procesamiento de workers y ejecución Playwright.
4. Base de datos, Redis e infraestructura base.

Controles recomendados

💡 En una primera etapa, el costo de S3 debiese mantenerse controlado si se limita la retención de videos y traces.

📈 Métricas de éxito

flowchart TD
    A[Menos ambigüedad] --> B[Mejor evidencia]
    B --> C[Mayor trazabilidad]
    C --> D[Menos retrabajo]
    D --> E[Mayor confianza para liberar]

La solución será exitosa si permite:

• Ejecutar QA sin depender de un equipo especializado.
• Reducir ambigüedad en criterios de aceptación.
• Aumentar trazabilidad entre requerimiento, ticket, prueba y bug.
• Mejorar la calidad de evidencia.
• Disminuir retrabajo por validaciones incompletas.
• Detectar riesgos de liberación antes de producción.
• Incorporar tests unitarios y pipelines GitLab al análisis de calidad.
• Automatizar gradualmente casos repetibles.
• Controlar costos de IA y almacenamiento.

🗺️ Roadmap ejecutivo

🧾 Mensaje para presentación

✅ Esta plataforma no busca reemplazar las herramientas actuales ni crear una carga adicional para el equipo.

Busca ordenar y estandarizar el QA en un contexto donde los developers también validan calidad.

La solución convierte el proceso de prueba en un flujo claro, guiado y trazable, apoyado por IA, evidencia y observabilidad. De esta forma, el equipo puede liberar con mayor confianza, menor ambigüedad y mejor visibilidad del estado real del proyecto.