La Quality Sense Conf 2025 reunió a miles de personas de la industria TI, con speakers de Alemania, Argentina, Bolivia, Brasil,  Canadá, Chile, Costa Rica, Ecuador, Estados Unidos, México, Perú, Uruguay y Venezuela, en un día lleno de conocimiento y aprendizaje compartido.

Fue una jornada en la cual la comunidad se detuvo a repensar sus prácticas, se corrió del uso frenético de la tecnología y se centró en el uso consciente de la IA, con foco en la calidad y los seres humanos en el centro de las decisiones.

La cuarta edición de la Quality Sense Conf fue una invitación al cuestionamiento y pensamiento profundo sobre el impacto de la IA en el ciclo de desarrollo de software y el rol de las personas, para poder aprovechar su máximo potencial con responsabilidad y efectividad.

Organizada por Abstracta, la Quality Sense Conf 2025 fue llevada a cabo el 11 de noviembre en el hotel Radisson de Montevideo, Uruguay, con la participación de casi 400 personas de forma presencial y más de 3000 de modo virtual. Contó con la presencia de referentes y organizaciones de diferentes partes del mundo, en calidad de sponsors, speakers o asistentes.

Hubo 24 charlas y dos keynotes, realizadas de forma accesible, con subtítulos en tiempo real y traducción simultánea en español e inglés, y transmitidas de forma online para quienes no podían acercarse. Las temáticas estuvieron divididas en 4: General, Fintech & Banking, Innovation y testing & AI. 

“En 2025, estamos viviendo un cambio de paradigma. Pasamos de lo que es la Inteligencia Artificial Generativa a lo que es Agentic AI, con agentes que pueden tomar decisiones para cumplir objetivos de forma autónoma o semiautónoma, según los niveles de autonomía que les brindemos”, destacó Sofía Palamarchuk, CoCEO de Abstracta.

En este artículo, te contamos todo sobre el evento, revivimos el lanzamiento de Abstracta Intelligence, la liberación open source de Tero y las charlas más inspiradoras.

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Crónica de un día lleno de aprendizaje

La energía positiva vibró desde el primer momento. Media hora antes de la hora del inicio, ya había personas registrándose en el evento de forma presencial mediante el AI Kiosk, un tótem con IA incorporada, construido por Abstracta en conjunto con Parconier, para llevar los agentes de IA al mundo físico de forma innovadora. 

El AI Kiosk no solo recibió a cada una de las personas participantes presenciales en el evento, sino que también respondió preguntas sobre la agenda del día en lenguaje natural de forma personalizada.

Federico Toledo, Chief Quality Officer de Abstracta, fue el encargado de dar la bienvenida oficial, la cual marcó el espíritu colaborativo y networking que caracterizó a la jornada completa. Logró esto mediante una invitación a conversar y conectarse con personas desconocidas para comenzar interacciones inesperadas y reales.

“Estamos construyendo un espacio caracterizado por la excelencia técnica y conocimiento bidireccional, con referentes que traen su experiencia de diferentes partes del mundo y se llevan todo el conocimiento construido por especialistas locales”, introdujo Federico.

“La calidad es la base de la confianza digital. Hemos trabajado con cientos de clientes a nivel mundial. Lo que sucedió en este tiempo y especialmente en los últimos 4 años es impresionante, y decidimos ser protagonistas de estos cambios”, enfatizó.

Federico Toledo anunció la publicación de su libro Introducción a las pruebas de sistemas de información en inglés de forma gratuita. Puedes descargarlo en este enlace.

Una revelación en vivo: liberación open source en tiempo real

La keynote de inicio estuvo a cargo de Sofía Palamarchuk y Matías Reina, CoCEOs de Abstracta, quienes hicieron el gran anuncio del evento: el lanzamiento de Abstracta Intelligence, una plataforma de inteligencia centrada en las personas, que ayuda a las empresas a cerrar la brecha de “Quality Intelligence”, es decir la desconexión entre lo que la IA produce y lo que los equipos necesitan comprender para tomar decisiones de entrega de software de forma segura y alineada con su valor. 

El anuncio estuvo cargado de emoción dado que Sofía realizó un breve repaso sobre la historia que llevó a Abstracta hasta este momento para lograr hacer semejante aporte a la industria:

• Abril de 2023: Primera masterclass interna sobre prompt engineering y ChatGPT a nivel interno en Abstracta, brindada por Sofía, con asistencia libre de toda la compañía.
  
• Mayo de 2023: Primera hackathon interna, un encuentro entre equipos de distintas áreas de Abstracta con el objetivo de usar ChatGPT para resolver tareas de la vida diaria en la empresa. Presentación de ideas y creación de prototipos ante un jurado. Posterior implementación paulatina de muchas de las ideas exploradas en la hackatón.

“A través de tanta experimentación, nos dimos cuenta de que los LLMs, entrenados con millones de datos, vienen con sesgos y problemas que se arrastran si no los cuidamos. Por eso, creamos nuestra guía de adopción responsable de la IA y compromiso ecológico, la cual fuimos alimentando con los años”, recordó.

• Mayo de 2023: Alianza con Microsoft. Acceso a la tecnología de Microsoft y trabajo conjunto con Microsoft AI Co-Innovation Lab, único en América Latina y ubicado en Uruguay.
   
• Mediados de 2023: Lanzamiento de nuestra plataforma PrivateGPT.

Para poder aprovechar el máximo potencial de todo lo aprendido, era preciso una plataforma segura en la cual poder trabajar con tranquilidad. Por ello, explicó Sofía, el equipo de innovación de Abstracta desarrolló PrivateGPT, una plataforma segura con acceso a variedad de modelos, con la posibilidad de compartir prompts con el resto del equipo y usarlos de forma segura en múltiples proyectos.

• Octubre de 2023: Desarrollo de copiloto para Bantotal, con apoyo de Microsoft. Bantotal es un core bancario usado en decenas de bancos para millones de personas en América Latina, quienes acceden a sus cuentas gracias a Bantotal.
  
• Octubre de 2024: Lanzamiento de Abstracta Copilot en la Quality Sense Conf de Colombia, una herramienta potenciada con Inteligencia Artificial para mejorar las pruebas de software, desarrollada por Abstracta en colaboración con el Co-Innovation Lab de Microsoft. Fue una generalización de lo que ya habíamos logrado con el copiloto para Bantotal, pero aplicado a otros sistemas, para responder a lo que estábamos precisando en QA.

Luego de un año lleno de desafíos y aprendizajes, en 2025 llegó el lanzamiento de Abstracta Intelligence, con Tero como su plataforma open source. 

Qué distingue a Abstracta Intelligence

Abstracta Intelligence es una plataforma segura en la cual es posible trabajar con datos privados, por lo cual cada vez más entornos altamente regulados están aprovechando sus potencialidades. La solución se integra con herramientas del stack existente de las empresas y permite compartir agentes con diferentes equipos, lo cual favorece una experiencia de trabajo mucho más sinérgica y colaborativa. 

A modo de ejemplo, integra herramientas y entornos de entrega tales como Jira, Postman, Playwright, Selenium, pipelines de CI/CD, AS/400 y sistemas core bancarios, entre otros, con una capa de comprensión potenciada por IA (con RAG  y prompts) y el conocimiento de los equipos de desarrollo y calidad.

De esta manera, ayuda a lograr un debugging 50% más rápido, lanzamientos de software 30% más veloces y un aumento del 30%  en la productividad de los equipos.

“Para Abstracta, es importante que las personas sigamos teniendo un rol protagónico, porque somos las que traen el pensamiento crítico, la empatía y contexto para tomar las mejores decisiones”, subrayó Sofía.

Brecha de Quality Intelligence

Sofía profundizó sobre la brecha existente entre lo que la IA puede hacer y lo que los equipos necesitan resolver, la Quality Intelligence Gap. “Parte de nuestro trabajo de este año fue ver no cómo automatizar más sino entender qué tenemos que probar y su impacto en el usuario y negocio, ya que estas son cosas que hoy la IA no puede responder”.

“Estuvimos trabajando en la Quality Intelligence Gap desde que liberamos Abstracta Copilot. Nos dimos cuenta de que más allá de que hay agentes que puedan resolver tareas de forma autónoma, los humanos tenemos un rol muy importante por nuestro conocimiento del negocio, contexto y ambiente en el cual estamos desarrollando el software. Todo esto es fundamental para cerrar esta brecha”, destacó.

Abstracta Intelligence integra esas 3 capas: los sistemas, el contexto y las personas, para conectar la experiencia humana con lo que la IA puede hacer de forma más eficiente.

Demo en la Quality Sense Conf

Luego de la presentación de Abstracta Intelligence, Matías Reina realizó una demo sobre Tero, nuestro framework de código abierto en el cual se sostiene nuestra solución. 

¿Cómo probamos software cuando no tenemos documentación completa? Matías tomó este caso frecuente para mostrar cómo aprovechar esta plataforma para lograr potenciar los resultados.

Tero permite a los equipos crear y utilizar agentes de desarrollo y calidad de forma colaborativa, mientras que Abstracta Intelligence amplía esa base incorporando copilotos empresariales, marcos de gobernanza y marcos de adopción que facilitan una integración efectiva y sostenible.

Roger Abelenda, CTO de la compañía, fue el encargado de hacer la liberación open source de Tero. La emoción del momento del lanzamiento es algo difícil de replicar en palabras. La liberación gratuita y de código abierto de semejante herramienta es algo que no tiene precedentes en la industria.

Para conocer más sobre Abstracta Intelligence y todo lo que implica, te invitamos a leer nuestro artículo.

Tracks paralelos: Tracks paralelos: innovación en múltiples frentes

Además de la charla de bienvenida y las keynotes, el evento contó con 4 tracks paralelos divididos temáticamente, realizados de forma simultánea en diferentes salas del 2do y 3er piso del hotel Radisson de Montevideo. A continuación, vamos a sintetizar cada una de ellas.

Track 1#: General

Tero en acción: construye, protege y acelera la calidad con IA

Roger Abelenda y Anyeelen Cuayatto de Abstracta mostraron cómo trabajar con Tero para construir y compartir agentes de inteligencia artificial. Compartieron en detalle varios agentes de alto impacto en el workflow diario de generación de pruebas y reporte de fallos, con integración de diferentes herramientas, y explicaron cómo esta plataforma puede convertirse en una aliada para incorporar inteligencia artificial de forma segura y colaborativa.

AI Kiosk: la aventura de llevar agentes de IA al mundo físico

Fabián Baptista (Abstracta) y Pablo Brera (Parconier) contaron cómo diseñaron y construyeron el AI Kiosk, un tótem interactivo con IA incorporada que recibió a las personas en el hall de la Quality Sense Conf. Compartieron cómo llevaron a la práctica test-driven development (TDD) e integración de sensores en un producto que combina software y hardware para elevar la interacción de las personas con asistentes de IA.

Testing de sistemas con LLMs e interacción con el mundo físico: aprendizajes al construir AI Kiosk

Guillermo Amorín y Sebastián Lorenzo de Abstracta exploraron el diseño e implementación del AI Kiosk desde una perspectiva de ingeniería y robótica, centrada en la interacción con el mundo físico y el testing. Discutieron los desafíos que presenta probar aplicaciones que utilizan LLMs, así como la complejidad de lograr que el software interactúe de manera efectiva con el entorno real. 

Cómo iniciar la práctica de testing en un equipo en funcionamiento

Matt Harrell (Givebacks, Carolina del Norte, Estados Unidos) y Alexa Altez (Abstracta) revelaron cómo pasaron de no tener nada de testing formalizado a construir un equipo dedicado que hoy cubre pruebas funcionales, automatización, métricas, reportes y un enfoque de calidad que atraviesa a toda la organización. Compartieron los desafíos de impulsar una cultura de calidad desde cero y las lecciones de trabajar codo a codo para generar valor continuo en múltiples áreas, con shift left y shift right del testing.

Manteniendo el toque humano en tiempos de IA y LLMs

En esta charla, Kyle Siemens (Brightest, Berlín, Alemania) profundizó en por qué la colaboración humana, la empatía y, muy particularmente, el pensamiento crítico siguen siendo esenciales aunque la inteligencia artificial  automatice cada vez más procesos. Habló de cómo aprovechar la IA de forma responsable mientras se fomentan habilidades que las máquinas no pueden replicar, tales como la creatividad, juicio ético y conexión humana genuina. 

Generando confianza bajo presión: transformación rápida de QA para un cliente del sector médico regulado

Steven Winter (Scorpion Computer Services, California, Estados Unidos) compartió cómo en menos de 90 días logró transformar una aplicación médica que estaba en crisis, bajo absoluta presión y sin documentación, y restablecer la confianza en ingeniería y liderazgo. De este modo, ofreció un marco práctico para construir un programa de QA creíble y de alto valor bajo presión.

Track 2#: Fintech & Banking

Mocking Works! Simulación de Microservicios para Banca con SoapUI

Desde el sector bancario, Oscar Islas (Nova Solutions, México) compartió la perspectiva que forjó en más de 10 años como analista en la banca mexicana. Expuso el modo en que, a través de un proceso iterativo, implementó una solución de bajo costo y alto impacto usando un proxy, la versatilidad del lenguaje Groovy y el potencial oculto de una herramienta clásica como SoapUI para construir un framework de virtualización a medida.

Observabilidad para gestionar la calidad de sistemas en producción

Andrei Guchin (Abstracta) entrevistó a Anisbert Suarez (de PedidosYa), Karime Salomón (de IDT Corporation), Gustavo Mazeikis (de la IMM) y Gustavo Sousa (de Datadog) para entender cómo se vive e implementa la observabilidad en distintos contextos. El panel compartió algunos de los aprendizajes más relevantes de la última edición de WOPR Latam, celebrada en noviembre en Uruguay, y destacó desafíos y oportunidades que surgieron al aplicar la observabilidad en escenarios reales.

De apagar incendios a generar valor: cómo alinear negocio y tecnología en banca

Gabriel Montero (Peregrinus, Uruguay) invitó a reflexionar sobre la relevancia de pasar de la urgencia a la consciencia y de la productividad aparente a la productividad real. Propuso prácticas de liderazgo y calidad que alinean negocio y tecnología usando IA con consciencia, para automatizar y simplificar sin caer en más deuda y desperdicio.

Observing Quality: Observability-driven Testing en sistemas financieros

Mark Tomlinson (Performacology, Pennsylvania, Estados Unidos) compartió su trabajo en FreedomPay y cómo han mejorado la automatización de pruebas para anomalías de transacciones de pago y rastreo de excepciones en el código y sistemas. Además, brindó algunos tips sobre primeros pasos, buenas prácticas, valor comercial de la IA en pruebas y automatización, y más.

De la automatización a la colaboración: un copiloto para la banca

Matías Reina (Abstracta) y Noelia de los Santos (Bantotal, Uruguay) hablaron sobre la realidad compleja actual del sector financiero, la cual se halla atravesada por regulaciones estrictas y una presión constante por innovar sin comprometer la estabilidad. Explicaron que la colaboración inteligente entre equipos se vuelve un catalizador real del cambio. Hicieron mención de cómo un copiloto especializado para core bancario es capaz de convertirse en un aliado estratégico para enfrentar la complejidad de los sistemas financieros. 

AI en acción: transformar prompts en ejecución de pruebas confiable

Tiago Soares (Perforce, Brasil) se enfocó en demostrar cómo la Inteligencia Artificial está transformando la calidad del software gracias a la posibilidad de crear y ejecutar pruebas directamente desde prompts en lenguaje natural, sin escribir ni una sola línea de código. Tiago expuso resultados de pruebas reales obtenidos mediante su enfoque, analizó su impacto en eficiencia y cobertura, y habló sobre la relevancia de todo esto hacia el futuro en entornos altamente regulados.

Track Innovation

Del bug al burnout: lecciones de calidad de vida para QA y líderes de tecnología

Thiago Castor (Double IT, Brasil) propuso una mirada distinta sobre el burnout en los equipos de QA y liderazgo, no como una falla individual sino como un bug sistémico que emerge de la presión constante, los plazos imposibles y la cultura de culpa. A través de herramientas prácticas y casos reales, exploró cómo rediseñar la calidad para que no solo proteja al producto sino también a quienes lo construyen.

Cómo desarrollar software con velocidad y calidad de manera eficiente en entornos bancarios y fintech

En este panel, Amílcar Perea (CUTI, Uruguay) Fernanda Aizcorbe (Abstracta), Martín Barreto (BigCheese, Uruguay) y Mercedes Quintero (Qualitas, Colombia) conversaron sobre cómo hacer para lograr velocidad y calidad a la vez de forma eficiente y sostenible en la industria financiera. Intercambiaron ideas sobre estrategias para acelerar ciclos de desarrollo sin comprometer la seguridad ni la estabilidad y cómo escalar prácticas de DevOps y testing, abordaron el rol de la automatización, la IA y la ingeniería de calidad, y trataron los desafíos del mundo híbrido, con entornos legacy y Cloud.

¿Cómo vender soluciones en testing y liderar el cambio?

Julio César Oropeza (TransUnion, Costa Rica), Claudia Badell (QAdrive), Matías Fornara (Abstracta) y Mercedes Remedi como moderadora (Tandem, Uruguay), analizaron con gran dinamismo cómo lograr que las ideas de calidad se conviertan en acciones reales. Hablaron sobre cómo identificar la raíz de los problemas, comunicar y “vender” propuestas de calidad de forma efectiva, sumar alianzas en distintos niveles de organización y sostener el cambio más allá de acuerdos iniciales. 

Redefiniendo el rol del tester y del analista de negocio en la era de la IA

En este panel, Arcadio Abad Márquez, como moderador (Abstracta), Anyeelen Cuayatto (Abstracta), Inge Eichhorns (Akzio, Chile) , Luis González (Abstracta) y Pablo Demarque (ANEP, Uruguay) conversaron sobre cómo la irrupción de la inteligencia artificial está cambiando radicalmente la forma en que se diseña y logra la calidad en software. Invitaron a repensar la identidad profesional, profundizaron en cómo están evolucionando los roles de testers y analistas y cuáles son las responsabilidades que se hallan en transformación. 

De la experimentación al impacto: cómo desplegar IA con propósito en tu empresa

Vera Babat, como moderadora (Abstracta), Fabián Baptista (Abstracta), Jeunisse Danae Calle Medina (BCP, Perú), Karime Salomón (IDT Corporation, Bolivia) y Natalia Nario (QAlified, Uruguay) plantearon una pregunta clave: ¿cómo pasar de la experimentación aislada al impacto real en las organizaciones?

Compartieron sus experiencias en la adopción de inteligencia artificial y ahondaron en cómo conectar las experiencias de integración de IA con los propósitos tanto de las personas como de las organizaciones, con redes más resilientes. 

Nuevos modelos de negocios en empresas de servicios tecnológicos en el contexto de la IA

Marcel Mordezki (ORT, Uruguay) profundizó en cómo la inteligencia artificial está impactando en los modelos de negocio de la industria de servicios tecnológicos, así como en la organización del trabajo y la creación de valor. Analizó cómo la automatización de tareas de programación, testing y desarrollo tradicional tensionan el modelo de software factory mientras que, a su vez, abren espacios para nuevas dinámicas. Asimismo, abordó diferentes modelos emergentes.

Track Testing & AI

Cómo testear lo impredecible: el nuevo desafío de QA frente a la IA

Alexandra Zamora, (Digital Loop, Ecuador) analizó los desafíos de hacer pruebas de modelos de IA generativa, donde no hay respuestas únicas. Mostró cómo evoluciona el rol de QA frente a sistemas generativos, con estrategias reales como el uso de datasets de validación para pruebas controladas y validaciones automáticas con criterios semánticos. También revisó por qué las métricas como faithfulness, answer relevancy y semantic similarity son clave para lograr calidad en los productos.

Automatizando pruebas de IA Generativa: veamos cómo lograrlo

Renzo Parente (Abstracta) se centró en el desafío de probar sistemas cuyas respuestas cambian en cada ejecución, en un contexto en el cual los LLMs están llegando a productos reales. Realizó demos de  herramientas open source, como Promptfoo, para probar sistemas basados en LLMs y construir pipelines que se adapten a respuestas dinámicas y variantes. Compartió cómo diseñar pruebas efectivas adaptadas a respuestas no deterministas, con integración de IA en procesos de testing.

Quality-Driven AI: Benchmarks y Pruebas Tradicionales para Agentes de IA Generativa

Damián Pereira (Endava, Uruguay) mostró cómo diseñar una estrategia de testing para agentes de IA generativa, con base en su experiencia en construir y validar el API Automation Agent, una herramienta open source que genera suites de automatización completas de forma autónoma, a partir de especificaciones OpenAPI y colecciones de Postman. Mostró su arquitectura, los desafíos de la generación dinámica de código y una demo que hizo fallar en vivo, en busca de evidenciar sus límites. 

Tu backlog habla, tu IDE escucha: Cómo testear (y más) con MCP al mando

Charly Gauto (Mercadolibre, Argentina) propuso distintos interrogantes ante la audiencia: “¿Y si el backlog hablara? ¿Y si tu IDE pudiera entender el contexto, escribir tests, sugerir edge cases y ayudarte a testear software sin perder el foco?”. Mostró cómo automatizar pruebas de manera AI-First usando los MCP Server de Playwright y GitHub, orquestado por IDEs auténticos y potenciado mediante reglas de prompting. 

Test Management: de las planillas de cálculo a la gestión integral inteligente

Alejandra Viglietti (Abstracta) y Federico Martínez (Abstracta) acercaron una problemática relevante en la industria: cómo la gestión de pruebas sigue recayendo en el uso de planillas que resultan engorrosas, poco colaborativas y difíciles de mantener, a pesar de en un entorno tecnológico en constante evolución. Como respuesta a esta problemática, mostraron el modo en que herramientas especializadas, potenciadas por IA, mejoran la visibilidad, eficiencia y calidad.

Potenciando la accesibilidad en el ciclo de desarrollo a través de la Inteligencia Artificial

Arcadio Abad Márquez (Abstracta) y Renzo Parente (Abstracta) hablaron de la accesibilidad del software como un aspecto crucial en el desarrollo de software. Profundizaron en la relevancia de la integración de la IA en el ciclo de desarrollo para mejorar la accesibilidad de las aplicaciones con un enfoque “shift left”, en busca de lograr que sea más eficiente y menos costoso. Presentaron cómo la IA puede ayudar a verificar los criterios de las WCAG y ser una aliada en la creación de entornos digitales inclusivos.

Cierre de la jornada

Pocas veces jornadas tan extensas llegan a sala llena hasta el último minuto del día. Federico Toledo fue quien ofreció la charla de cierre y despedida.

“Siempre estuvimos en un entorno de incertidumbre en TI, pero ahora con la Inteligencia Artificial se intensifica”, manifestó. Y se enfocó en cinco desafíos actuales:

1. Hype vs realidad: Brecha entre promesas de soluciones con IA y resultados obtenidos, que generan frustración y presiones.

Federico habló de la importancia de adoptar IA de forma responsable y colaborativa para lograr maximizar las chances de éxito en esa integración al workflow diario. “Si no lo adoptamos de forma responsable, tenemos daños y pérdidas de todo tipo: tiempo, dinero, costos ocultos, frustración por promesas incumplidas y más”.

2. Adopción limitada: Resistencia cultural y falta de claridad. Sensación de estar corriendo desde atrás, lo cual genera malestar. 

“Si bien toda tecnología evoluciona de forma exponencial, la adopción de las empresas no va al mismo ritmo. Es importante adoptarla, pero de forma consciente. El cambio tiene que hacerse de forma gradual, hacerlo de modo estratégico y dar visibilidad a los pequeños logros”.

3. Obsesión por ahorrar horas: El precio oculto de la velocidad

“Pareciera que tenemos que aumentar la productividad sin saber para qué. Muchas veces, nos confundimos y creemos que estar ocupados es ser productivos. Y si nos queda un hueco de tiempo, hacemos más tareas, en vez de detenernos a pensar, lo cual necesitamos para hacer una adopción más efectiva. No tenemos que perder de vista que la calidad es un maratón, es a largo plazo, y hay que gestionar la energía de forma adecuada”.

4. Falta de fundamentos: Bases sólidas en riesgo

En este punto, Federico usó un reporte para poder explicar el riesgo que conlleva la falta de existencia de una definición común para entender qué es la productividad. Esto implica mucho riesgo, porque, por ejemplo, generar más código puede traer grandes problemas en producción si se trata de código en el cual no tenemos confianza. 

“Esa aparente velocidad termina repercutiendo negativamente en la productividad real. Es importante adoptar inteligencia artificial, pero hacerlo de manera adecuada”.

5. Esfuerzos aislados: Trabajando en silos

En este último punto, Federico habló de la relevancia de no trabajar de forma individual en desafíos que pueden ser comunes a otros equipos y, en cambio, aprovechar el trabajo existente, con el objetivo de lograr mejores resultados. 

Un ejemplo de esto son los agentes para casos de prueba: puede ser mucho más efectivo realizar cambios sobre un agente que ya funciona para personalizarlo a las necesidades de otro proyecto que iniciar uno desde cero.

“Con esa visión es que creamos Tero y lo dejamos open source. Básicamente, lo vemos como un laboratorio abierto para la comunidad. Comenzó siendo un laboratorio abierto para la empresa. Lo podemos explotar a nivel de comunidad, para conectar aprendizajes. Hoy la plataforma ya viene con 10 agentes, la idea es que los puedan usar pero también mejorar y devolver a la comunidad”.

Luego de compartir múltiples ejemplos y tips para líderes (recomendamos ver la charla completa en nuestro canal de Youtube), Federico finalizó su charla reforzando la importancia de trabajar con un mindset de colaboración y de compartir conocimiento, para lograr maximizar las chances del éxito en la adopción responsable de inteligencia artificial.

Quiénes somos

Fundada en 2008 en Uruguay, Abstracta es una empresa líder global en ingeniería de calidad de software y transformación con IA. Contamos con oficinas en Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Chile, Uruguay y Colombia, y ayudamos a las empresas a desarrollar software de calidad de manera más rápida e inteligente.

Creemos que fortalecer los lazos de forma activa nos permite avanzar y mejorar el software de nuestros clientes. Por eso, a lo largo del tiempo,  hemos establecido alianzas con referentes de la industria como Microsoft, Datadog, Tricentis, Perforce BlazeMeter, Sauce Labs y PractiTest. 

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