🧭 Contexto
En los entornos productivos y de QA, el mayor desafío no era solo mantener los pipelines funcionando, sino alinear las validaciones técnicas con la lógica comercial de las ofertas y productos.
Cada cambio de negocio requiere traducir reglas, precios, o flujos de clientes en procesos automatizados consistentes y medibles.
🎯 Objetivo
Crear una capa intermedia que conecte:
- Los requerimientos funcionales y comerciales (ofertas, reglas de negocio, promociones).
- Con los flujos técnicos de validación y despliegue (pipelining, testing, integración).
⚙️ Estrategia
-
Mapeo funcional → técnico
Análisis de reglas comerciales y su reflejo en APIs, bases de datos y pipelines. -
Automatización de validaciones de negocio
Desarrollo de suites Playwright que validan reglas contractuales y precios.
Ejemplo: detección temprana de desajustes en lógica de descuentos o planes. -
Optimización de flujos QA / DevOps
Estandarización de scripts de despliegue y pruebas de regresión parametrizadas por producto. -
Monitoreo y feedback loops
Dashboards de trazabilidad (tiempos, errores, SLA) integrados a los reportes Allure.
🧩 Diagrama de flujo
graph TD A[Reglas de negocio / Productos] --> B[Traducción funcional → técnica] B --> C[Pipelines Jenkins / QA Automation] C --> D[Validaciones Playwright] D --> E[Allure / Reporting Ejecutivo] E --> F[Feedback hacia negocio]
📈 Resultados
| Indicador | Antes | Después |
|---|---|---|
| Ajuste de nuevas ofertas | ~5 días | 3 días (−40%) |
| Errores en validación comercial | Alta incidencia manual | −50% (automatizado) |
| Comunicación negocio–tecnología | Escalonada | Directa / diaria |
💡 Lecciones
- Los procesos también son código: automatizar validaciones funcionales reduce errores antes del release.
- La colaboración negocio–técnica acelera la entrega y mejora la calidad.
- Estandarizar flujos reduce dependencia de conocimiento tribal.
🧠 Rol: Diseño de flujos QA/DevOps alineados a negocio
🧩 Duración: Continuo (2024–2025)
⚒️ Stack: OpenShift, Jenkins, Playwright, Oracle SQL, Jira