Tu primer día de trabajo,10 semanas antes.
Operas AGENTES de IA sobre software real de diferentes rubros cuyo dueño responde tus bugs. Terminas con CERTIFICACIÓN y EXPERIENCIA REAL para tu perfil, no solo con apuntes.
// DÓNDE TRABAJAN HOY
Consultoras IT y empresas de producto donde trabajan los QAs que formamos
Más de 3.000 profesionales formados desde 2020. Se forman con nosotros, las consultoras IT los contratan y terminan trabajando en los proyectos de sus clientes. Estas son algunas de las empresas donde trabajan hoy.
// Lo que ya te está pasando
Cuatro frases que probablemente dijiste en tu última retrospectiva
“La regresión nos come la semana antes de cada release.”
Y cuando aparece algo urgente, lo que se recorta es exactamente lo que después se rompe.
“El pipeline está en rojo hace dos semanas. Le damos otra corrida y pasa.”
Ya nadie mira los reportes. Tienes automatización, pero no confías en ella.
“Solo probamos por la interfaz.”
Los bugs de datos y los contratos rotos entre servicios los descubre producción.
“Compramos licencias de IA para el equipo y no vemos retorno.”
Nadie sabe darle contexto al agente ni cuándo desconfiar de lo que devuelve.
Ninguno de estos es un problema de esfuerzo. Son problemas de método.
Adáptate o Quédate Atrás
La IA y la competencia cambiaron las reglas. Ya no basta con teoría - exigen experiencia demostrable.
Ya no basta con teoría
Exigen experiencia demostrable en herramientas reales
IA es obligatoria
Las empresas asumen que la dominas
Ventana limitada
La competencia aumenta cada mes
UPEX te da la experiencia que las empresas exigen
Jira, GitHub, Slack, XRay, IA y otras herramientas en proyectos reales. Mientras otros estudian teoría, tú ya tienes experiencia profesional.
El mismo dato, de los dos lados de la mesa: si estás buscando trabajo, esto es tu ventaja competitiva. Si contratas o lideras un equipo, esto es tu brecha.
Tu Ruta en 3 Pasos
Un camino claro y probado hacia tu carrera en Quality Engineering
Aprende
Cursos en vivo y grabados con metodología IQL. Desde fundamentos QA hasta automatización avanzada.
Practica
Workspace profesional con Jira, GitHub, Xray y Slack. Proyectos reales en equipos Scrum.
Aplica en producción
Portfolio verificable y certificación por entregas. Si estás buscando trabajo, es tu evidencia. Si ya trabajas, es lo que llevas a tu equipo el lunes siguiente.
// El diferenciador
Qué es Agentic Quality Engineering
Una práctica con nombre propio: el QA opera agentes de IA sobre un producto real y firma cada decisión.
La IA trabaja, la persona decide
Los agentes no corren solos de punta a punta: cada subagente reporta lo que hizo y una persona aprueba o corrige. La máquina hace lo mecánico; el ingeniero decide.
Primero el criterio, después el agente
La segunda clase es la última sin herramientas de IA: primero se aprende a leer código y a refinar criterios; recién después entra el agente.
El framework se lo lleva instalado
agentic-qa-boilerplate: repositorio público con licencia MIT, 14 skills, 6 MCPs, cuatro pipelines y la arquitectura KATA (Komponent · Action · Test) en cuatro capas. Se instala con un comando.Sobre un producto que tiene dueño
El sistema bajo prueba está desplegado, con repositorio público, backlog en Jira, criterios en Gherkin y deuda técnica. El sensei —el instructor que dicta el programa— es su Product Owner: responde los bugs que reporta tu equipo.
Diez semanas en vivo sobre ese producto
- Refinamiento de criterios de aceptación hasta volverlos testeables
- Una historia probada entera: interfaz, base de datos y API
- Automatización en Playwright
- Regresión corriendo en integración continua
- Agentes de IA operados con contexto controlado
Esas diez semanas se dividen en dos Sagas, y así se nombran en toda la página: cada Saga tiene sus semanas, su evaluación con rúbrica y sus propios certificados.
// Lo que ya te está pasando
3 problemas concretos, y qué parte del programa entrena cada uno
No hay un módulo genérico de "buenas prácticas". Cada problema de esta lista tiene una clase con nombre, un entregable que se revisa y un criterio de evaluación con puntaje.
// Saga 2 · Automation · Clase 8
La regresión deja de comerse la semana
“La regresión nos come la semana antes de cada release”
El problema, como suena en tu equipo
“La regresión nos come la semana antes de cada release”
Qué se entrena
- 🚀 DevOps for QA · Semanas 8-9
- Clase 8 · CI/CD & Regression Strategy
Construye un pipeline real en GitHub Actions con las tres suites separadas —humo, sanidad y regresión completa— y sus tres disparadores: manual, por agenda y por push. Manejo de secretos y entornos, selección y priorización de qué caso entra en cada suite, triage de los tests que fallan de forma intermitente en vez de reintentarlos, y reporte de Allure integrado a Xray con trazabilidad desde el caso hasta el resultado.
+ Clase 6
Qué queda como evidencia
- Entregable · Clase 8Pipeline GitHub Actions + Allure + Xray reporting + regression suite priorizada
- Rúbrica · Saga 2 · AutomationCI/CD y regresión — Regression suite25 / 100 pts · aprueba con 70 · 2 semanas de reentrega
- En el portafolio
.github/workflows/tests.yml - En el portafolio
reports/allure-report/ - El framework completo se instala con un comando y queda en el repositorio de la persona:
agentic-qa-boilerplate, público y con licencia MIT.Ver el framework en GitHub
Qué sabe hacer tu empleado después
Deja la regresión corriendo sola por agenda en integración continua, y decide con criterio qué caso entra en el humo de cada deploy y qué se ejecuta una vez por noche.
Lo que este bloque no hace
No migra la suite que tu equipo ya tiene. El criterio se entrena sobre el proyecto del programa; llevarlo a tu repositorio es trabajo posterior.
// Saga 1 · Sprint Testing · Clase 2
El retrabajo se corta en el refinamiento
“Las historias llegan a desarrollo con criterios ambiguos y el retrabajo aparece recién en QA”
El problema, como suena en tu equipo
“Las historias llegan a desarrollo con criterios ambiguos y el retrabajo aparece recién en QA”
Qué se entrena
- 📚 Foundations · Semanas 1-2
- Clase 2 · Shift-Left Testing
Lectura crítica de código sin herramientas, priorización por Valor-Costo-Riesgo, y conversión de criterios de aceptación ambiguos en contratos testeables en formato Given-When-Then.
Qué queda como evidencia
- Entregable · Clase 2ATP refinados con criterios de aceptación testeables
- Rúbrica · Saga 1 · Sprint TestingShift-Left — ACs testeables20 / 100 pts · aprueba con 70 · 2 semanas de reentrega
- En el portafolio
02-shift-left/atp-refinado.md
Qué sabe hacer tu empleado después
Entra a un refinamiento y frena una historia mal escrita antes de que se desarrolle, con el argumento por escrito.
// Saga 1 · Sprint Testing · Clase 4
El estado de calidad del sprint se defiende con números
“Cuando dirección pregunta cómo está la calidad este sprint, no tengo un número”
El problema, como suena en tu equipo
“Cuando dirección pregunta cómo está la calidad este sprint, no tengo un número”
Qué se entrena
- ⚔️ Sprint Testing · Semanas 3-4
- Clase 4 · Bugs & Test Management
Anatomía del reporte de bug con severidad, prioridad, reproducción y evidencia; tableros de defectos con campos personalizados y JQL avanzado; retesteo con sign-off formal; documentación de casos formales en Xray.
Qué queda como evidencia
- Entregable · Clase 4Dashboard de defectos + bugs retesteados con sign-off + ATCs formales documentados en Xray con veredicto ROI (Candidate/Manual/Deferred)
- Rúbrica · Saga 1 · Sprint TestingGestión de defectos — Dashboard30 / 100 pts · aprueba con 70 · 2 semanas de reentrega
- En el portafolio
04-defect-management/dashboard-defectos.png - En el portafolio
04-defect-management/bugs-retesteados.md - La rúbrica nombra las métricas por su nombre: escape rate y reopen rate. Es el bloque con más peso de la Saga 1.
Qué sabe hacer tu empleado después
Publica un tablero que su manager puede leer solo, y defiende el estado de calidad del sprint con dos métricas en vez de con una sensación.
Lo que este bloque no hace
El progreso y la evidencia son por persona, y el líder del equipo entra al Jira del programa para verlas: quién trabaja qué historia, con qué trazabilidad y con qué resultado. Lo que se revisa es el trabajo real, no un tablero agregado.
Hay 9 problemas más mapeados, con su evidencia.
Ver el mapa completo// Antes de hacer clic
Cuánto tiempo le saca a tu equipo
- Duración
- 10 semanas
- Dedicación total por persona
- 8 a 10 horas semanales, incluyendo la práctica entre clases
- Sesiones en vivo
- 10 clases de 2 h + 2 ceremonias de cierre de 2 h
- Idioma de las clases
- Español. La documentación técnica del proyecto está en inglés
Hasta acá, lo que resolvemos para un equipo.
Desde acá abajo hablamos contigo, si estás construyendo tu carrera.
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