Blog de Pruebas de Software

La seguridad MCP decide lo que tu agente de IA hereda de cada servidor en el que confía. Descubre los incidentes de 2026, los principales riesgos y qué revisar antes de conectarlo.

Las pruebas de penetración de IA muestran lo que un atacante puede hacer que haga tu función de IA. Descubre qué cubren, qué incluye el informe y qué determina el coste.

La seguridad de la IA agéntica empieza con una pregunta: ¿a qué puede llegar un agente engañado? Conoce los riesgos, los permisos adecuados y cómo probarlos.

Cuando las pruebas fallan porque los datos cambiaron sin avisar, o un lanzamiento espera días a que se refresque una base de datos, el equipo está pagando el coste de una gestión de datos de prueba deficiente. Según el informe de gestión de datos de prueba 2026 de Perforce Delphix, el 99% de las empresas espera más de un día hábil para obtener una copia completa y actualizada de producción de sus datos de prueba, y el 42% espera semanas o meses.

La evaluación de vulnerabilidades, la evaluación de riesgos y las pruebas de penetración responden a preguntas distintas. Conoce el proceso y su lugar en el QA.

Implementar un modelo de aprendizaje automático (LLM) sin una estrategia de evaluación adecuada es un riesgo que la mayoría de los equipos no perciben. El 67 % de las organizaciones a nivel mundial ya utilizan LLM en producción, pero la mayoría aún se basa en métricas de evaluación diseñadas para la traducción automática de 2018 o, directamente, omite la evaluación estructurada. El resultado es predecible: fallos que acaparan titulares, chatbots que ofrecen consejos ilegales y actualizaciones de modelos que provocan errores silenciosos que nadie nota hasta que los usuarios empiezan a abandonar la plataforma.

Las pruebas de calidad de software reúnen tres trabajos: QA, QC y testing. Descubre cómo los define el ISTQB, cómo encajan y qué contratar.

Si su equipo cambia un prompt, sustituye un modelo o vuelve a fragmentar una base de conocimiento, alguien tiene que decidir si ese cambio puede salir a producción. Sin un marco de evaluación de LLM, esa decisión depende de unas cuantas comprobaciones manuales y de la opinión de quien haya revisado las respuestas por última vez, algo que aguanta en una demo y se rompe con la primera actualización del modelo.