La mayoría de los equipos de desarrollo ve a la Inteligencia Artificial (IA) simplemente como una herramienta para generar código rápido. Sin embargo, más allá de los asistentes de programación, existe una revolución menos ruidosa pero igualmente impactante en el ámbito del Quality Assurance (QA). Aunque la IA suele asociarse a predicciones complejas o generación de texto, su integración en la ingeniería de calidad se basa en principios técnicos concretos: eficiencia, detección temprana de anomalías y resiliencia en la automatización. Desde la ingeniería de software, comprender cómo auditar y aprovechar la IA es hoy un requisito fundamental…