Desde 2014, MTP opera el servicio gestionado de control de calidad de los sistemas de la Seguridad Social, con un equipo de hasta 150 especialistas gestionando cerca de 800 aplicaciones críticas que prestan servicio a millones de ciudadanos. El modelo incluye definición del ciclo de vida del software, integración CI/CD, pruebas funcionales y de seguridad, rendimiento, accesibilidad UX, inteligencia artificial para prevenir el riesgo de puesta en producción sin pruebas, y el portal de conocimiento XPlora para la difusión de cultura de calidad en todos los equipos de desarrollo. En el último año, el servicio ejecutó más de 198,000 horas de actividades de Quality Engineering.
800 aplicaciones, 10 años de calidad: el servicio gestionado de QE que protege los sistemas de la seguridad social
El contexto: calidad de software donde el error no tiene destinatario abstracto — tiene ciudadanos
La Gerencia de Informática de una de las instituciones de seguridad social más grandes del país gestiona un ecosistema tecnológico de una complejidad extraordinaria: cerca de 800 aplicaciones que soportan los procesos digitales de la seguridad social —prestaciones, cotizaciones, asistencia sanitaria, empleo, pensiones— que afectan directamente la vida de millones de ciudadanos.
En este contexto, la calidad del software no es un indicador técnico interno. Es una responsabilidad pública. Una aplicación con errores no es una mala experiencia de usuario —puede ser la diferencia entre que un ciudadano reciba o no su prestación a tiempo, entre que un trabajador cotice correctamente o no, entre que los sistemas críticos de un organismo público estén disponibles o caídos en un momento en que su uso es indispensable.
La organización enfrentaba además el reto transversal de todos los organismos públicos de su tamaño: una cartera de aplicaciones heterogénea —tecnologías diversas, antigüedades distintas, equipos de desarrollo con capacidades desiguales— y la necesidad de evolucionar hacia modelos de desarrollo ágil y DevOps sin comprometer la estabilidad de los sistemas en producción. El equipo de QA interno no tenía la escala, la especialización ni las herramientas para absorber ese reto solo.
La solución: un servicio gestionado de calidad que creció con la organización durante una década
MTP asumió desde 2014 el servicio gestionado de control de calidad de la Gerencia de Informática, con un modelo diseñado para adaptarse a la escala y la complejidad de una organización de esta naturaleza.
- Cobertura del ciclo de vida completo del software. El servicio cubre desde las etapas más tempranas del desarrollo —definición del ciclo de vida del software, revisión de procedimientos, formación y soporte a los equipos— hasta el monitoreo activo en producción y el análisis de causas de error. Ninguna fase del ciclo de entrega queda fuera del alcance del modelo.
- Infraestructura tecnológica de calidad instalada y operada. MTP instaló y administra GitLab como repositorio central, integrado con el ecosistema completo de herramientas de la organización: gestión de la demanda (Jira), calidad estática (Kiuwan), integración y despliegue continuo (Maven, Nexus, Jenkins, OpenShift, Helm, Tekton), análisis de seguridad (Dependency Check, AppScan) y automatización de pruebas (Postman, Karate, Selenium, Appium, Robot Framework). La organización no solo usa estas herramientas: MTP las opera, las mantiene y las evoluciona.
- Servicios especializados que van más allá de las pruebas. La operación incluye servicios de UX (metodología, pruebas de usabilidad, tests remotos con usuarios y auditorías de accesibilidad), rendimiento y diagnóstico (diseño y ejecución de pruebas, detección de cuellos de botella, monitoreo de recursos), y revisión y optimización de queries de base de datos —un servicio de impacto directo en la eficiencia operativa de los sistemas.
- Inteligencia artificial para prevención de riesgo en producción. Uno de los avances más estratégicos del modelo es la incorporación de IA para identificar el riesgo de que una aplicación llegue a producción sin haber completado las pruebas requeridas. Esta capacidad convierte el modelo de QE de reactivo a predictivo: en lugar de detectar problemas después de que una aplicación falla, el sistema anticipa cuándo una liberación está en riesgo antes de que ocurra.
- XPlora: el portal de conocimiento de calidad. MTP desarrolló y opera XPlora, un portal de conocimiento interno que centraliza guías, manuales, píldoras en video y recursos de formación sobre calidad de software para todos los equipos de desarrollo de la organización. XPlora es el instrumento de cambio cultural: su objetivo no es que los equipos de QA hagan mejor su trabajo —es que los equipos de desarrollo interioricen la calidad como parte de su forma de trabajar.
- Modelo de gestión de la demanda. Un tablero de demanda operado por QA Leaders permite planificar y balancear la capacidad del equipo en tiempo real, asegurando que ningún proyecto quede sin cobertura y que los recursos se asignen según la criticidad y el volumen de cada entrega.
Métricas clave
| Indicador | Magnitud |
| Años de relación continua | +10 años (desde 2014) |
| Horas de QA ejecutadas en el último año | +198,000 horas |
| Especialistas en el servicio (pico 2024) | Hasta 150 recursos especializados |
| Aplicaciones gestionadas | ~800 aplicaciones entre todos los centros del organismo |
| Capacidades de IA operativas | Predicción de riesgo de puesta en producción sin pruebas |
| Portal de conocimiento | XPlora — guías, manuales, píldoras en video para equipos de desarrollo |
| Impacto en producción (defectos, incidentes) | (Dato pendiente de obtener — fundamental para completar el OSIR) |
Metodología de medición
Las 198,000 horas de QA del último año corresponden a los registros de actividad del servicio gestionado, reportados periódicamente a la Dirección de la Gerencia. El número de 150 recursos corresponde al pico de capacidad del equipo en 2024, medido por las asignaciones activas en el tablero de demanda del servicio. Las ~800 aplicaciones gestionadas corresponden al inventario oficial del catálogo de aplicaciones de la Gerencia, que el propio modelo de MTP ayudó a estructurar y clasificar. La capacidad de IA para prevención de riesgo en producción opera sobre los datos de historial de pruebas, cobertura y libros de entrada de cada aplicación en el catálogo.
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