--- title: "Testing de software: cómo cambia en la era de la IA" description: "Testing de software con IA: cómo evaluar aplicaciones basadas en IA mediante modelos probabilísticos, métricas, pruebas avanzadas y una gobernanza adecuada" image: https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/SoftwareDevelopment_9.jpg --- [kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/item-2020-dicembre/logo-Blog-v2.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/es/news) - [Ita](https://newsroom.kireygroup.com/news/software-testing-come-cambia-nell-era-dell-ai?hsLang=it) - [Eng](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/software-testing-how-it-changes-in-the-era-of-ai?hsLang=en) - Esp [Kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) # Get your daily dose of tech! ## We Shape Your Knowledge # [Previsión complementaria: del cumplimiento normativo a la competitividad, el reto de los fondos pasa por servicios digitales y tecnologías modulares](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/prevision-complementaria-el-reto-de-los-fondos-pasa-por-servicios-digitales-y-tecnologias-modulares?hsLang=es) Por Michela Sertorio, Business Line Manager - BU Pension Funds en Kirey. [Descubre más](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/prevision-complementaria-el-reto-de-los-fondos-pasa-por-servicios-digitales-y-tecnologias-modulares?hsLang=es) 7 MIN READ 26 octubre 2026 ### Latest News - [Previsión complementaria: del cumplimiento normativo a la competitividad, el reto de los fondos pasa por servicios digitales y tecnologías modulares](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/prevision-complementaria-el-reto-de-los-fondos-pasa-por-servicios-digitales-y-tecnologias-modulares?hsLang=es) - [Costes de inferencia: cómo evitar que los agentes de IA disparen el gasto de forma exponencial](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/costes-de-inferencia-como-evitar-que-los-agentes-de-ia-disparen-el-gasto?hsLang=es) - [Kirey Advisory en el workshop de ABI Lab sobre Procesos, Operaciones y Organización](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/kirey-advisory-en-el-workshop-de-abi-lab-sobre-procesos-operaciones-y-organizacion?hsLang=es) - [Kirey refuerza su presencia en SAP: Mind The Value obtiene el estatus de Reselling Partner](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/kirey-refuerza-su-presencia-en-sap-mind-the-value-obtiene-el-estatus-de-reselling-partner?hsLang=es) - [El lado oscuro del multicloud: cómo evitar que el workload placement genere deuda técnica](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/el-lado-oscuro-del-multicloud-como-evitar-que-el-workload-placement-genere-deuda-tecnica?hsLang=es) - [Shadow AI: 4 de cada 5 empleados usan herramientas no gobernadas por la empresa](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/shadow-ai-4-de-cada-5-empleados-usan-herramientas-no-gobernadas-por-la-empresa?hsLang=es) - [Desarrollo de Software](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/desarrollo-de-software) / # Testing de software: cómo cambia en la era de la IA #### Kirey [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/it.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/news/software-testing-come-cambia-nell-era-dell-ai?hsLang=it)    [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/en.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/software-testing-how-it-changes-in-the-era-of-ai?hsLang=en) 7 MIN READ 17 marzo 2026 - Share on: - - - - [All](https://newsroom.kireygroup.com/news?hsLang=es) - Categories + - [Ciberseguridad](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/ciberseguridad) - [Cloud](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/cloud) - [Inteligencia Artificial](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/inteligencia-artificial) - [Corporate](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/corporate) - [Desarrollo de Software](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/desarrollo-de-software) - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/data-value) - [Advisory](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/advisory) - [Innovation](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/innovation) - [Bienestar y servicios sociales](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/bienestar-y-servicios-sociales) - [Monitoring](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/monitoring) - [Responsabilidad Social Corporativa](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/responsabilidad-social-corporativa) - [Press & PR](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/tag/press) La inteligencia artificial no reduce la importancia del testing de software; de hecho, la refuerza. Lo que cambia es la forma en que el software se valida y se gobierna: las aplicaciones basadas en IA introducen nuevas complejidades que llevan el testing más allá de la simple verificación funcional y abren retos que merecen un análisis cuidadoso. ## **Qué cambia en el testing de software para aplicaciones basadas en IA** En el software tradicional, basado en lógica determinista, el testing parte de la idea de que **el comportamiento del sistema es predecible y repetible**. Dada la misma entrada, el sistema debe producir la misma salida, y las distintas dimensiones de la calidad del software (funcionalidad, rendimiento, seguridad, experiencia de usuario, accesibilidad y fiabilidad) pueden validarse frente a requisitos y umbrales claramente definidos. Por tanto, la validación es principalmente binaria: el **comportamiento** cumple los **requisitos** o no los cumple. ## **Por qué el testing de IA no puede seguir reglas rígidas** Probar aplicaciones basadas en IA no puede ser una disciplina rígida, porque no existe un único tipo de IA ni una única forma de uso. Los modelos presentan distintos niveles de predictibilidad, autonomía y riesgo, y por ello requieren **enfoques de validación específicos**. Desde un punto de vista tecnológico, pueden distinguirse dos grandes categorías representativas: machine learning e IA generativa. 1. **Machine Learning** Si la aplicación utiliza algoritmos de machine learning (por ejemplo, sistemas de detección de fraude), el testing comienza evaluando métricas consolidadas como precisión, exactitud y F1 score. Sin embargo, también es necesario comprobar la capacidad del modelo para generalizar bien con nuevos datos, evitando el *overfitting* —cuando el modelo funciona bien solo con los datos de entrenamiento— y el *underfitting*, cuando el modelo es demasiado simple para captar la complejidad del problema. 2. **IA generativa e IA agéntica** Con la IA generativa y la IA agéntica, la complejidad aumenta porque la validación de la salida no puede basarse en **una comparación directa con un único resultado esperado y formalizado**. Dada la misma entrada, el sistema puede producir respuestas diferentes, todas potencialmente correctas desde una perspectiva informativa, pero no necesariamente equivalentes en términos de calidad, relevancia o adecuación contextual. Existen métricas automáticas para comparar salidas con referencias conocidas, pero la intervención humana (HITL, Human-in-the-Loop) se vuelve central. Cuando el sistema combina lógica determinista y modelos probabilísticos dentro de una misma arquitectura (un fenómeno típico en la IA agéntica), el testing se vuelve aún más complejo. Es necesario verificar tanto **la calidad de los nodos individuales de la arquitectura agéntica como las interacciones entre ellos**. ## **Testing de sistemas basados en IA: una metodología en 5 fases** En la era de la IA, no existe un único método de validación que funcione en todos los casos. Las aplicaciones introducen variables relacionadas con los datos, el contexto y el comportamiento del modelo, lo que hace ineficaces los marcos de testing rígidos. **Por tanto, el enfoque correcto es estratégico**: es necesario entender qué sistema se está analizando, qué decisiones toma, su nivel de autonomía y los riesgos que introduce. Estos factores determinan la elección de las metodologías de validación más adecuadas, que incluso pueden coexistir dentro del mismo proyecto. ### **Validación de datos** El primer paso suele ser la validación de datos, es decir, la verificación de la calidad, consistencia e imparcialidad de los conjuntos de datos. Identificar sesgos estadísticos o anomalías en los datos de entrenamiento es la primera defensa frente a resultados distorsionados o discriminatorios en el futuro. ### **Verificación de la robustez del modelo** Una vez asegurada la calidad de los datos, la atención se desplaza a la **validación del modelo** (model testing). Además de métricas fundamentales como exactitud y precisión, también es esencial probar la robustez, es decir, la capacidad del modelo para proporcionar respuestas fiables incluso cuando se enfrenta a entradas degradadas o con ruido. Por ejemplo, los llamados *invariance tests* verifican que pequeñas perturbaciones irrelevantes no cambian las predicciones del modelo, mientras que otras pruebas comprueban si el modelo ha aprendido las relaciones correctas a partir de interacciones pasadas. En un sistema de scoring crediticio, por ejemplo, si todos los demás factores se mantienen iguales, aumentar los ingresos debería mejorar la puntuación; si esto no ocurre, algo falla en la lógica aprendida por el modelo. Junto con ello, también se utilizan prácticas avanzadas de testing, como **el análisis de sesgos presentes en las respuestas y metodologías de red-teaming**, que adoptan un enfoque adversarial para exponer vulnerabilidades lógicas y comportamientos inesperados. ### **Integración del sistema y seguridad** La fase de testing del sistema y de integración verifica cómo el modelo se integra en la arquitectura global de la aplicación. Esto incluye monitorizar la latencia de la API y asegurar que las salidas del modelo sean correctamente interpretadas por las interfaces de usuario. **La seguridad también adquiere una importancia crucial en esta fase**: probar una aplicación de IA significa protegerla frente a amenazas específicas como el *prompt injection* o el *data poisoning*. ### **Factor humano y validación dinámica** La frontera final del testing es la validación experiencial, a menudo **definida como Human-in-the-Loop**. Debido a la naturaleza no determinista de la IA, el juicio humano sigue siendo esencial para evaluar la relevancia contextual y los aspectos éticos de las respuestas. Por último, el testing no termina con el despliegue: mediante ciclos continuos de feedback y monitorización en tiempo real, **el sistema se perfecciona constantemente a partir del uso real**, transformando el testing en un proceso vivo e iterativo. ## **Nuestro enfoque: Calidad, testing e IA para soluciones valiosas** Cuando apoyamos a las empresas en sus procesos de transformación digital, partimos de una premisa clara: el valor de la innovación depende de la capacidad para generar resultados tangibles, incluso cuando las soluciones no se rigen por una lógica estrictamente determinista. Por esta razón, junto con las capacidades de [desarrollo de software](https://www.kireygroup.com/es/competencies/desarrollo-de-software) y **gestión integral del ciclo de vida de las aplicaciones**, donde el testing desempeña un papel central, combinamos sólidas capacidades en **diseño y desarrollo** de [soluciones basadas en IA](https://www.kireygroup.com/es/competencies/data-e-ia) orientadas a casos de uso concretos. En estos proyectos, integramos ciencia de datos, ingeniería de software y experiencia en gobernanza de aplicaciones para construir soluciones que ofrezcan beneficios medibles y sostenibles a lo largo del tiempo. [Contacta con nosotros](https://www.kireygroup.com/es/contacto) para descubrir cómo podemos acompañarte en tu camino para convertirte en una empresa cada vez más orientada a los datos. - [Noticias anteriores](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/giovanni-ciarlariello-es-el-nuevo-ceo-de-kirey?hsLang=es) - [Ver todas las noticias](https://newsroom.kireygroup.com/news?hsLang=es) - [Noticias posteriores](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/estrategia-de-datos-una-guia-practica-para-alinear-datos-negocio-y-arquitectura-it?hsLang=es) #### [Modernización de sistemas legacy en banca: descubr...](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/modernizacion-sistemas-legacy-banca-coste-real-tecnologias-obsoletas?hsLang=es) El sector bancario es uno de los mayores inversores del mundo en transformación digital e innovación... 11 MIN READ 17 marzo 2026 #### [Test-Driven Development para mejorar la calidad, l...](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/test-driven-development-para-mejorar-la-calidad-los-costes-y-la-sostenibilidad-del-software?hsLang=es) En el desarrollo de software, la atención tiende a centrarse en las fases de análisis, diseño e impl... 15 MIN READ 17 marzo 2026 #### [Secure Code: el método para garantizar la segurida...](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/secure-code-el-metodo-para-garantizar-la-seguridad-de-las-aplicaciones?hsLang=es) En Italia, en el último año los ataques informáticos han aumentado un 15% (Clusit). 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