Scrum: Un verdadero marco de trabajo

Scrum: Un verdadero marco de trabajo 2
Scrum: Un verdadero marco de trabajo 3

El marco de trabajo de Scrum entra dentro de las metodologías ágiles y es aplicable a todo tipo de proyectos, independientemente de su complejidad. Está estructurado de tal manera que es compatible con el desarrollo de productos y servicios en todo tipo de industria. Los principios de Scrum son fáciles de entender e implementar, además toda su filosofía está basada en el manifiesto ágil, por lo que se obtienen resultados muy rápidos.

¿En tu compañía implementan Scrum o alguna otra metodología ágil?

Para que conozcas más al respecto, presentamos los principales valores de Scrum:

– Compromiso: En todo equipo de Scrum hay metas grupales e individuales que es necesario alcanzar para lograr los objetivos planteados. 

– Coraje: Es la capacidad que tiene cada uno de los miembros para afrontar los retos que se presenten y la fortaleza para resolver las situaciones imprevistas. 

– Foco: Es importante  que cada miembro se encuentre enfocado en cumplir tanto con los objetivos individuales como los colectivos en el tiempo estipulado. 

– Apertura: Si quieres tener un equipo de alto rendimiento motivado, innovador y productivo la apertura hacia los cambios es clave. 

– Respeto: Cuando hay respecto, el equipo tiene lo necesario para desempeñar sus funciones sin ningún impedimento, aumentando el compromiso y la productividad.

Scrum y las metodologías ágiles transforman el ambiente de trabajo para hacer de este algo estable y productivo

 

Scrum: Un verdadero marco de trabajo 4

¿Cuál es el impacto de Scrum en los equipos de trabajo?

Crea autonomía y poder de decisión: Los involucrados deciden cómo ejecutar las tareas, en qué momento hacerlo y el tiempo de duración de cada una. El enfoque reside en brindar una potestad y confiar en las habilidades del equipo para mantener el ritmo del trabajo. 

Desarrollan objetivos pensando en el cliente: Las evaluaciones continuas están determinadas por factores previamente estipulados con el cliente, enfocadas en mejorar o aumentar su satisfacción. De acuerdo con una encuesta realizada por Scrum Alliance, el 46% de las empresas establecen satisfacer las necesidades del cliente como una de sus prioridades. 

Se enfocan en las mejoras continuas del Proyecto: Se establecen gracias a datos reales obtenidos dentro del tiempo de trabajo, estas pueden impactar lo suficiente para generar cambios en la dirección que lleva el proyecto.

En Q-Vision Technologies, asesoramos a las empresas en la implementación de metodologías ágiles como Scrum, y adicionalmente podemos capacitar a tu equipo de trabajo en las mismas, con cursos y certificaciones para Scrum Master, Scrum Developer y Scrum Product Owner.

Contáctanos para saber más.

Email: comercial@qvision.us 

Whatsapp: (+57) 300 2550265

Smart Process Automation SPA, la combinación perfecta entre RPA, Machine Learning & BI

Smart Process Automation SPA, la combinación perfecta entre RPA, Machine Learning & BI 6
Smart Process Automation SPA, la combinación perfecta entre RPA, Machine Learning & BI 7

En este artículo aprenderemos sobre la evolución de RPA (Robotic Process Automation) y el potencial que puede ofrecer a cualquier organización que busque aumentar su productividad y al mismo tiempo reducir sus costos operativos.

 

Todos sabemos que la forma de trabajo está cambiando y un número creciente de empresas están comenzando a evaluar cómo serían sus futuras fuerzas laborales, recursos y apoyo tecnológico. Parte de esa evaluación incluye identificar qué capacidades y herramientas serán más necesarias para aumentar constantemente la eficiencia y productividad de su equipo a una fracción del costo.

Recientemente se introdujo un modelo y una solución de TI, conocido como RPA (Robotic Process Automation) y hemos visto muchos artículos sobre su uso y los beneficios para las organizaciones al implementar esta respuesta revolucionaria ante esta creciente necesidad.

 

Vale la pena mencionar que la mayoría de las organizaciones confunden RPA con Inteligencia Artificial (AI) y no es correcto. En palabras simples, RPA puede replicar las acciones del teclado y el mouse, y puede automatizar varias tareas repetitivas, laboriosas y basadas en reglas. Es capaz de realizar numerosas tareas como abrir correos electrónicos y archivos adjuntos, recopilar y analizar estadísticas de redes sociales y seguir las reglas y acciones en función de “si dichos dato entonces toma tal acción” (if/then).

 

Similar a los macros de muy alta velocidad, la secuencia de comandos de un entorno de escritorio y, a menudo, se usa para literalmente hacer clic en botones, seleccionar opciones, mover un mouse y replicar las acciones de un humano con un robot de software que sigue el proceso de secuencia de comandos. Realmente no hay inteligencia, solo un conjunto de reglas, acciones if/then. Como vemos, RPA está diseñado para utilizar datos estructurados para acciones rápidas y repetitivas que no requieren mucho análisis contextual, puede realizar acciones detalladas en tales contingencias; para su correcto funcionamiento se necesita proporcionar datos estructurados, y la información y los conjuntos de reglas correctas. Esto no incluye excepciones a reglas o tipos de datos donde se necesita un proceso cognitivo.

 

Inicialmente, RPA tuvo un gran éxito en los servicios financieros al copiar y pegar entre libros de contabilteracción humana, así como la toma de decisiones inteligentes, para hacer frente a  procesos de tipo complejo, no lineales, recursivos e iterativos que normalmente siempre han necesitado a una persona para ser gestionados. Esto es posible cuando integramos RPA con elementos de automatización cognitiva, como el Machine Learning y la inteligencia artificial, combinándolos con un motor de procesos sofisticado.

 

RPA + (Machine Learning, Dynamic Adaptation, Business Intelligence, Artifical Intelligence) =  Intelligent RPA = SPA

 

Por lo tanto, SPA puede procesar una mayor variedad de tareas no lineales más complejas que RPA estándar. Puede hacer correlaciones, identificar diferencias y similitudes con un análisis en profundidad de altos volúmenes de datos.

 

Smart Process Automation SPA, la combinación perfecta entre RPA, Machine Learning & BI 8

Ahora, podemos aumentar significativamente el valor del Machine Learning y la inteligencia artificial junto con la automatización para empresas de todos los tamaños, cuando combinamos o hacemos la transición de RPA a SPA. Todo lo cual dará como resultado la reducción de errores, la reducción de costos y la liberación del personal para tareas estratégicamente más valiosas y de hecho, SPA puede apoyarnos en la planificación estratégica, su seguimiento y la gestión de proveedores. Realmente es un gran modelo para automatizar procesos en cualquier organización.

 

SPA también ofrece una forma completamente personalizable de integrar las últimas tecnologías de automatización y administración de datos como parte de una estrategia BPM (Business Process Management) efectiva y estratégica.

 

Debemos tener en cuenta que RPA es la base de SPA, lo que significa que primero debemos automatizar las tareas repetitivas. SPA es una gran adición a las tareas repetitivas que no son sencillas y no pueden responderse con una lógica empresarial simple y requieren una respuesta más cognitiva, trabajando con datos base para estrategias de Big Data por ejemplo.

 

El Machine Learning es similar a un novato o aprendiz en etapa de aprendizaje, con el uso de diversas técnicas y algoritmos, primero tenemos que enseñarle al sistema qué decisiones deben tomarse; esto se logra cuando el robot aprende inicialmente de las respuestas humanas. Usando esos algoritmos, las computadoras pueden aprender a predecir lo que un humano podría responder en ciertos casos, ayudándolos a realizar la actividad con un mayor grado de precisión y velocidad, y a medida que pasa el tiempo y el algoritmo ha recolectado suficientes datos, cada vez se requiere menos interacción humana.

Smart Process Automation SPA, la combinación perfecta entre RPA, Machine Learning & BI 9

La transición de RPA a SPA requiere un proceso de:

Machine Learning (ML) como se mencionó anteriormente, ML apoya el procesamiento de  tareas con excepciones que normalmente requerirían interacción humana, especialmente para datos no estructurados donde el robot puede no estar seguro de su toma de decisiones., SPA con capacidad de Machine Learning y otras tecnologías avanzadas puede ser una gran solución para completar automatizar el proceso. Esto sumado a los robots de RPA sirve para evaluar la eficiencia y precisión de la realización de tareas, ya que cada iteración de una tarea determinada se vuelve más eficiente y productiva a medida que el sistema realiza modificaciones y correcciones en los procesos, es decir, va aprendiendo con la ejecución del proceso.

2) Natural Language Processing (NLP) una herramienta de análisis de datos que permite que el software reconozca y pase por un proceso de análisis de una cadena de símbolos, ya sea en lenguaje natural, lenguajes informáticos o conforme a las reglas, se utiliza con reconocimiento de voz para permitir a los usuarios realizar búsquedas en bases de datos de la empresa para información esencial, chatbots que pueden conversar con humanos y realizar una variedad de tareas que involucran tanto tareas repetitivas basadas en reglas como toma de decisiones contextuales.

3) Modelos de Big Data y uso de herramientas avanzadas de análisis y gestión de datos para extraer datos útiles y estructurados de fuentes anteriormente inaccesibles.

4) Extracción y minería de datos, Optical Character Recognition (OCR) y otras tecnologías en las que se extrae y analiza contenido no estructurado para almacenar, organizar y hacer accesible la información útil por otras aplicaciones.

Conclusión

Cada vez más, los robots se están convirtiendo en una parte importante de nuestra vida diaria, independientemente del tipo de servicio o sector empresarial. En formas simples, los robots son un conjunto de software e instrucciones que se asemejan a IA. Robotic Process Automation (RPA) es un paso esencial y clave para cualquier empresa que desee implementar una transformación digital efectiva.

Adicional a la automatización de tareas repetitivas con el uso de RPA, viene lo que yo llamo la próxima generación de automatización robótica, y eso es Smart Process Automation (SPA) también conocido como Intelligent Robotic Process Automation (IRPA) que permite abordar más procesos complejos. SPA es realmente una solución innovadora que utiliza herramientas avanzadas de Data Management, Analytical Thinking, y Machine Learning para extraer datos útiles, estructurados y no estructurados de fuentes anteriormente inaccesibles y, principalmente, hace posible la toma de decisiones.

Cuando una empresa requiere una solución más robusta y de mayor alcance, SPA es una gran opción, con capacidad para aprender tanto de sus propias experiencias como de la orientación e interacción con humanos, y tiene el potencial de generar ahorros y mejoras de procesos que están más allá del alcance de RPA.

En el mundo de las tecnologías de automatización emergentes que contribuyen a la Business Process Management (BPM) y la transformación digital de cualquier organización, dos modelos se destacan por encima de las demás tecnologías, las soluciones RPA y SPA, cada una con una función única con grandes beneficios, incluida una mayor precisión en la ejecución de tareas, mejorada eficiencia, reducción de costos operativos que resulta en una mayor rentabilidad.

 

Autor: Michael Kent, MBA, CEO de Q-Vision Technologies, Consultor Startups y Negocios Escalables, Advanced & Estrategic Marketing, Conferencista y Public Speaking, Escritor, Life Coach. Michael recibió el título de Ingeniero de Sistemas a los 19 años de University of Alabama, y posteriormente un MBA en mercadeo y emprendimiento de Argosy University en Florida. Actualmente Michael participa como consultor en varias juntas directivas. Q-Vision Technologies, una empresa con soluciones escalables de Tecnología con operación en 5 países.

Visita el perfil de Michael: www.linkedin.com/in/michaelkent-mba

OWASP Top 10, La importancia de conocer las vulnerabilidades de la seguridad en las organizaciones.

OWASP Top 10, La importancia de conocer las vulnerabilidades de la seguridad en las organizaciones. 11
OWASP Top 10, La importancia de conocer las vulnerabilidades de la seguridad en las organizaciones. 12

Las empresas de todos los sectores: banca, finanzas, salud, energía, telecomunicaciones, logística y otras industrias, se enfrentan a un desafío: el software inseguro.

A medida que las aplicaciones se convierten en un activo crítico, complejo e interconectado para las organizaciones, se hace más difícil poder garantizar la seguridad de los datos y la información, y el ritmo exponencial de liberación de nuevos desarrollos, incrementa aun más el riesgo de no descubrir vulnerabilidades de forma rápida y precisa.

El estándar OWASP TOP 10, es un comienzo en el camino de la seguridad de aplicaciones, conocerlos puede llevarnos a entender la relevancia de incluirlo en nuestros procesos y metodologías de trabajo y darle relevancia a las pruebas de seguridad realizadas por un experto:

A1 – Inyección

Las fallas de inyección, como SQL, NoSQL, OS o LDAP ocurren cuando se envían datos no confiables a un intérprete, como parte de un comando o consulta. Los datos dañinos del atacante pueden engañar al intérprete para que ejecute comandos involuntarios o acceda a los datos sin la debida autorización.

A2 Pérdida de Autenticación

Las funciones de la aplicación relacionadas a autenticación y gestión de sesiones son implementadas incorrectamente, permitiendo a los atacantes comprometer usuarios y contraseñas, token de sesiones, o explotar otras fallas de implementación para asumir la identidad de otros usuarios (temporal o permanentemente).

A3 Exposición de datos sensibles

Muchas aplicaciones web y APIs no protegen adecuadamente datos sensibles, tales como información financiera, de salud o Información Personalmente Identificable (PII). Los atacantes pueden robar o modificar estos datos protegidos inadecuadamente para llevar a cabo fraudes con tarjetas de crédito, robos de identidad u otros delitos. Los datos sensibles requieren métodos de protección adicionales, como el cifrado en almacenamiento y tránsito.

A4 Entidades Externas XML (XXE)

Muchos procesadores XML antiguos o mal configurados evalúan referencias a entidades externas en documentos XML. Las entidades externas pueden utilizarse para revelar archivos internos mediante la URI o archivos internos en servidores no actualizados, escanear puertos de la LAN, ejecutar código de forma remota y realizar ataques de denegación de servicio (DoS).

A5 Pérdida de Control de Acceso

 

Las restricciones sobre lo que los usuarios autenticados pueden hacer no se aplican correctamente. Los atacantes pueden explotar estos defectos para acceder, de forma no autorizada, a funcionalidades y/o datos, cuentas de otros usuarios, ver archivos sensibles, modificar datos, cambiar derechos de acceso y permisos, etc.

OWASP Top 10, La importancia de conocer las vulnerabilidades de la seguridad en las organizaciones. 13

A6 Configuración de Seguridad Incorrecta

La configuración de seguridad incorrecta es un problema muy común y se debe en parte a establecer la configuración de forma manual, ad hoc o por omisión (o directamente por la falta de configuración). Son ejemplos: S3 buckets abiertos, cabeceras HTTP mal configuradas, mensajes de error con contenido sensible, falta de parches y actualizaciones, frameworks, dependencias y componentes desactualizados, etc.

A7 Secuencia de Comandos en Sitios Cruzados (XSS)

Los XSS ocurren cuando una aplicación toma datos no confiables y los envía al navegador web sin una validación y codificación apropiada; o actualiza una página web existente con datos suministrados por el usuario utilizando una API que ejecuta JavaScript en el navegador. Permiten ejecutar comandos en el navegador de la víctima y el atacante puede secuestrar una sesión, modificar (defacement) los sitios web, o redireccionar al usuario hacia un sitio malicioso.

A8 Deserialización Insegura

Estos defectos ocurren cuando una aplicación recibe objetos serializados dañinos y estos objetos pueden ser manipulados o borrados por el atacante para realizar ataques de repetición, inyecciones o elevar sus privilegios de ejecución. En el peor de los casos, la deserialización insegura puede conducir a la ejecución remota de código en el servidor.

A9 Componentes con vulnerabilidades conocidas

Los componentes como bibliotecas, frameworks y otros módulos se ejecutan con los mismos privilegios que la aplicación. Si se explota un componente vulnerable, el ataque puede provocar una pérdida de datos o tomar el control del servidor. Las aplicaciones y API que utilizan componentes con vulnerabilidades conocidas pueden debilitar las defensas de las aplicaciones y permitir diversos ataques e impactos.

A10 Registro y Monitoreo Insuficientes

El registro y monitoreo insuficiente, junto a la falta de respuesta ante incidentes permiten a los atacantes mantener el ataque en el tiempo, pivotear a otros sistemas y manipular, extraer o destruir datos. Los estudios muestran que el tiempo de detección de una brecha de seguridad es mayor a 200 días, siendo típicamente detectado por terceros en lugar de por procesos internos

La educación enfrenta una revolución digital HOY. Conoce 3 formas de acelerar esta transformación

La educación enfrenta una revolución digital HOY. Conoce 3 formas de acelerar esta transformación 15

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Debido a la contingencia actual a nivel mundial por el covid-19; en los últimos meses el uso y demanda de aplicaciones software ha crecido de forma exponencial. En 2020 el número de usuarios de aplicaciones subió a 298 millones de personas (+7%) (Google)

Para estudiantes y docentes ha sido un reto, pasar de los salones de clase a tener sesiones de horas por Zoom, Teams y otras herramientas ha sido un reto enorme desde el punto de vista pedagógico, y ha hecho que las instituciones concentren sus esfuerzos en nuevos licenciamientos y soporte a los usuarios.

Pero, ¿qué ha pasado con los procesos transaccionales de las instituciones?

Antes, un pago podía hacerse directamente en las taquillas de la institución, de manera presencial, lo que permitía que las plataformas tuvieran una carga menor de trabajo. Aplica lo mismo para las matrículas, inscripción, selección de asignaturas, el acceso constante de estudiantes y docentes sistema de E-Learning con la gestión de archivos que esto implica, el ingreso de notas al sistema académico y la gestión de trámites y certificaciones por parte de los estudiantes, etc. Procesos que antes se realizaban dentro de la red institucional e internet u otros canales, pero ahora todo se procesa desde internet, con los impactos en uso de red y servidores que esto conlleva.

Mantener la disponibilidad de estas aplicaciones a estudiantes, docentes y administrativos, con el rendimiento esperado ha requerido de adecuaciones tanto en la arquitectura de las aplicaciones como en la infraestructura que las soporta.

Debido a esto, es normal que surjan problemas de rendimiento en el software y que deban analizarse las causas de estos problemas para subsanarlos en la mayor brevedad posible y así poder satisfacer una demanda exponencial con usuarios cada vez más exigentes y el creciente riesgo reputacional para la institución. Por esto, es necesario cuidar aquellos atributos de calidad en las aplicaciones, especialmente los que tienen que ver con el rendimiento y la experiencia de usuario.

Para prevenir estas dificultades y contrarrestar sus efectos, existen las Pruebas de Performance, que buscan cubrir elementos no funcionales en las aplicaciones tales como: cuellos de botella en momentos de uso habitual, velocidad de respuesta a las peticiones de los usuarios, consumo de los recursos y cantidad de usuarios concurrentes que está en capacidad de soportar.

Las pruebas de Performance buscan identificar los elementos que afectan el rendimiento de las aplicaciones y así corregirlos, para que la experiencia del usuario sea óptima.

Existen diferentes pruebas de rendimiento que ayudarán a potenciar el éxito, escalabilidad y la competitividad de las aplicaciones de software.

A continuación, explicaremos las principales pruebas que no pueden faltar a la hora de pensar en el óptimo rendimiento de un producto software.

Prueba de Carga

Busca simular un escenario que se asemeje a la cantidad de transacciones, usuarios, esperados en producción, evaluando la respuesta del aplicativo a un escenario real de carga. Con estas pruebas se monitorizan aspectos como los tiempos de respuesta de las transacciones importantes, base de datos, servidor de aplicaciones para detectar los cuellos de botella.

Prueba de Capacidad o Escalabilidad

Partiendo de la población esperada de usuarios, éstos se incrementan hasta alcanzar la proyección de usuarios esperada, para determinar si el aplicativo está en capacidad de soportar ese crecimiento futuro. Se utilizan para definir el número máximo de usuarios o transacciones que puede manejar la aplicación mientras se cumplen los objetivos de rendimiento deseados. Las pruebas de capacidad o escalabilidad son muy útiles para definir la estrategia de escalado. Los resultados de las pruebas de capacidad ayudan a los planificadores de capacidad a validar y mejorar sus modelos.

Prueba de estrés

Permiten determinar la carga bajo la cual el sistema fallará y cómo fallará, evaluando el comportamiento del aplicativo bajo condiciones extremas de uso. El objetivo de esta prueba es identificar los errores como fugas de memoria o problemas de sincronización, que aparecen sólo en condiciones de carga máxima. Las pruebas de esfuerzo ayudan a encontrar y resolver los cuellos de botella, así como determinar la solidez de la aplicación en los momentos de carga extrema.

En términos generales, las Pruebas de Performance, buscan optimizar el consumo de recursos como la batería, el consumo de datos, la memoria, la unidad de procesamiento gráfico o el rendimiento de la aplicación en distintas redes de conexión, entre muchos otros aspectos. Todos estos aspectos, son factores clave para el éxito del software.

En Q-Vision Tecnhologies contamos con la experiencia, el conocimiento y los especialistas para que este tipo de pruebas generen tranquilidad y valor a nuestros clientes. Si deseas ampliar información de este servicio, contáctanos

El rol crítico de las pruebas performance en aplicaciones, en el nuevo contexto

El rol crítico de las pruebas performance en aplicaciones, en el nuevo contexto 18
El rol crítico de las pruebas performance en aplicaciones, en el nuevo contexto 19

En 2020 el número de usuarios de aplicaciones subió a 298 millones de personas (+7%) (Google)

Debido a la contingencia actual a nivel mundial; en los últimos meses el uso y demanda de aplicaciones software ha crecido de forma exponencial.

La necesidad de conectarnos remotamente con nuestros trabajos, nuestros amigos, familiares o conocidos, ha generado una demanda inesperada en las aplicaciones expuestas, convirtiéndose esto en un reto para aquellas empresas proveedoras de soluciones.  Mantener la disponibilidad de las aplicaciones a sus usuarios con el rendimiento esperado ha requerido de adecuaciones tanto en la arquitectura de las aplicaciones como en la infraestructura que las soporta.

Debido a esto, es normal que surjan problemas de rendimiento en el software y que deban analizarse las causas de estos problemas para subsanarlos en la mayor brevedad posible y así poder satisfacer una demanda exponencial con un cliente cada vez más exigente y una competencia cada vez mas agresiva.  Por esto es necesario cuidar aquellos atributos de calidad en las aplicaciones, especialmente los que tienen que ver con el rendimiento y la experiencia de usuario.

Para prevenir estas dificultades y contrarrestar sus efectos, existen las Pruebas de Performance, que buscan cubrir elementos no funcionales en las aplicaciones tales como: cuellos de botella en momentos de uso habitual, velocidad de respuesta a las peticiones de los usuarios, consumo de los recursos y cantidad de usuarios concurrentes que está en capacidad de soportar.

Las pruebas de Performance buscan identificar los elementos que afectan el rendimiento de las aplicaciones y así corregirlos, para que la experiencia de usuario sea óptima.

Existen diferentes pruebas de rendimiento que ayudarán a potenciar el éxito, escalabilidad y la competitividad de las aplicaciones de software. A continuación, explicaremos las principales pruebas que no pueden faltar a la hora de pensar en el rendimiento de un producto software.

Prueba de Carga:

Busca simular un escenario que se asemeje a la cantidad de transacciones, usuarios, esperados en producción, evaluando la respuesta del aplicativo a un escenario real de carga. Con estas pruebas se monitorizan aspectos como los tiempos de respuesta de las transacciones importantes, base de datos, servidor de aplicaciones para detectar los cuellos de botella.

Prueba de capacidad o escalabilidad:

Partiendo de la población esperada de usuarios, éstos se incrementan hasta alcanzar la proyección de usuarios esperada, para determinar si el aplicativo está en capacidad de soportar ese crecimiento futuro. Se utilizan para definir el número máximo de usuarios o transacciones que puede manejar la aplicación mientras se cumplen los objetivos de rendimiento deseados. Las pruebas de capacidad o escalabilidad son muy útiles para definir la estrategia de escalado. Los resultados de las pruebas de capacidad ayudan a los planificadores de capacidad a validar y mejorar sus modelos.

Prueba de estrés:

Permiten determinar la carga bajo la cual el sistema fallará y cómo fallará, evaluando el comportamiento del aplicativo bajo condiciones extremas de uso. El objetivo de esta prueba es identificar los errores como fugas de memoria o problemas de sincronización, que aparecen sólo en condiciones de carga máxima. Las pruebas de esfuerzo ayudan a encontrar y resolver los cuellos de botella, así como determinar la solidez de la aplicación en los momentos de carga extrema.

En términos generales, las Pruebas de Performance, buscan optimizar el consumo de recursos como la batería, el consumo de datos, la memoria, la unidad de procesamiento gráfico o el rendimiento de la aplicación en distintas redes de conexión, entre muchos otros aspectos. Todos estos aspectos, son factores clave para el éxito del software.

En Q-Vision Tecnhologies contamos con la experiencia, el conocimiento y los especialistas para que este tipo de pruebas generen tranquilidad y valor a nuestros clientes. Si deseas ampliar información de este servicio, contáctanos en el siguiente enlace:

https://qvisiontechnologies.com/contactenos-qv/

Framework: un reto para la gestión de la calidad

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En cualquier proyecto que abordemos, incluso en las tareas de la vida diaria, nos enfrentamos a muchos retos que se presentan de forma implícita.

Sin embargo, cuando se trata de ingeniería, es necesario aplicar ciertos conceptos que nos permitan planear, garantizar y medir el resultado final de un objetivo determinado y por consiguiente, de un proyecto.

Generalmente, dentro del ámbito de la ingeniería de sistemas, más específicamente en la gestión de calidad, los participantes de los proyectos se encuentran cara a cara con retos  y experiencias para poder lograr la satisfacción de todos: el tiempo, trabajo en equipo, la administración del proyecto mismo y la actualización permanente del conocimiento.

Cuando sumamos estos aspectos, vemos como esencial tomar un marco de referencia para poder seguir algún lineamiento como guía durante la vida del proyecto y llegar a finalizarlo con éxito.

Para la gestión de la calidad de procesos y productos/servicios existen varios marcos de referencia que pueden ser aplicables de acuerdo al grado de complejidad de un proyecto y al modelo de gestión y administración de la empresa o compañía que lo asuma: COBIT, ITIL, CMMI,  Normas ISO, entre otros, son algunos de estos marcos o comúnmente conocidos como “Frameworks”.

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Al momento de tomar una decisión sobre cuál de estos modelos implementar en una empresa determinada, la gerencia se enfrenta con un gran dilema: Costos vs. Beneficios.

En el mercado actual, se observa que muchas compañías eligen un modelo como requisito por continuar compitiendo, o simplemente es elegido porque está de moda. Esto es un grave error.

Esta postura es muy tentadora, ya que a una empresa aparentemente le bastaría con mostrar el certificado de un nivel logrado sobre el marco seleccionado. Las consecuencias de irse por el camino fácil, de nuevo son devastadoras: productos de mala calidad, clientes insatisfechos, empleados saturados de trabajo, desmotivación organizacional, pérdida de imagen y finalmente el cierre de la compañía.

Del otro lado, para la gerencia es fundamental seleccionar un modelo teniendo claridad sobre cuál es el objetivo principal de su compañía y analizar el siguiente aspecto: existe verdaderamente una necesidad que justifique la inversión para la adopción de un marco de trabajo determinado y si el beneficio es justificable de acuerdo al tipo de la necesidad que se tenga.

Seguidamente, es recomendable que la empresa se haga las siguientes preguntas ¿Luego de implementar este modelo, podremos sostenerlo a largo plazo?  ¿La estructura y la cultura de nuestra organización está preparada para adaptarse a este cambio?

Un aspecto que no se puede perder de vista como esencia en este contexto, es precisamente la creación de una nueva cultura organizacional: sin ello, el marco implementado perdería credibilidad y ninguna de las partes serían beneficiadas.

Para finalizar podría afirmarse que las personas que laboran a diario para sostener los procesos de la compañía deben estar compenetradas con el nuevo esquema de trabajo para poder mantener una constante de éxitos y amortiguar los momentos de crisis, apoyados permanentemente con una gerencia comprometida.

De nada sirve que la gerencia tenga colgado un certificado en la recepción como vitrina, si al interior de la compañía reina el caos y la desmotivación.