{"id":7231,"date":"2026-01-29T15:07:14","date_gmt":"2026-01-29T18:07:14","guid":{"rendered":"https:\/\/qactions.com\/?p=7231"},"modified":"2026-01-29T15:13:32","modified_gmt":"2026-01-29T18:13:32","slug":"pruebas-funcionales-software-energia-empresas-con-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qactions.com\/en\/pruebas-funcionales-software-energia-empresas-con-ia\/","title":{"rendered":"\u26a1 Pruebas funcionales de software en energ\u00eda: Buenas pr\u00e1cticas (2026)"},"content":{"rendered":"<p data-path-to-node=\"3\">Literalmente:<strong> Un solo fallo de software en un sistema de control de energ\u00eda puede desencadenar apagones que afecten a millones de personas<\/strong>, <strong>multas regulatorias millonarias e incidentes de seguridad que pongan en riesgo a trabajadores y comunidades<\/strong>.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"3\">Lo que est\u00e1 en juego convierte a la energ\u00eda en <strong>uno de los sectores m\u00e1s exigentes<\/strong> para la calidad del software, y uno donde las pr\u00e1cticas de prueba se traducen directamente en resiliencia operativa.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"4\">Esta gu\u00eda cubre las <strong>estrategias de pruebas funcionales y t\u00e9cnicas<\/strong> que las empresas energ\u00e9ticas utilizan para validar todo, desde los c\u00e1lculos de liquidaci\u00f3n del mercado hasta el procesamiento de alarmas SCADA, junto con enfoques para la automatizaci\u00f3n, la alineaci\u00f3n con el cumplimiento normativo y la medici\u00f3n del impacto empresarial de las inversiones en calidad.<\/p>\n<h2 data-path-to-node=\"5\">Por qu\u00e9 la confiabilidad del software es clave en las operaciones energ\u00e9ticas<\/h2>\n<p data-path-to-node=\"6\">Las empresas de energ\u00eda mejoran la confiabilidad de su software combinando las <a href=\"https:\/\/qactions.com\/en\/servicios\/testing-funcional\/\"><span style=\"color: #3366ff;\"><b data-path-to-node=\"6\" data-index-in-node=\"79\">pruebas funcionales<\/b><\/span><\/a> \u2014que verifican que las caracter\u00edsticas funcionen correctamente y los datos sean precisos\u2014 con <a href=\"https:\/\/qactions.com\/en\/servicios\/testing-tecnico\/\"><b data-path-to-node=\"6\" data-index-in-node=\"193\"><span style=\"color: #3366ff;\">pruebas t\u00e9cnicas<\/span><\/b><\/a> que validan el rendimiento, la seguridad y la integraci\u00f3n del sistema. Este enfoque dual se apoya en la <strong>automatizaci\u00f3n, flujos de CI\/CD y monitoreo continuo<\/strong>, con un enfoque en <strong>estrategias basadas en riesgos<\/strong>, <strong>compatibilidad con sistemas legados<\/strong> y <strong>cumplimiento normativo<\/strong>. Juntas, estas pr\u00e1cticas ayudan a prevenir interrupciones costosas que pueden propagarse por la infraestructura energ\u00e9tica cr\u00edtica.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"7\">Cuando el software de energ\u00eda falla, el impacto va mucho m\u00e1s all\u00e1 de un simple mensaje de error. Los cortes de luz pueden dejar a comunidades enteras sin electricidad durante horas. Los sistemas de monitoreo de seguridad podr\u00edan omitir alertas cr\u00edticas. Los sensores ambientales podr\u00edan no detectar condiciones peligrosas. Y organismos reguladores pueden imponer <strong>sanciones que alcanzan y superan los millones de d\u00f3lares<\/strong>.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"8\"><strong>La conexi\u00f3n entre la confiabilidad del software y los resultados del negocio es directa<\/strong>. Un sistema de facturaci\u00f3n que calcula mal las tarifas genera disputas con los clientes y fugas de ingresos. Una plataforma de gesti\u00f3n de cortes que responde lentamente durante las tormentas retrasa a los equipos de restauraci\u00f3n cuando cada minuto cuenta. Los operadores de la red dependen de datos precisos y en tiempo real para tomar decisiones que afectan a millones.<\/p>\n<h2 data-path-to-node=\"9\">Esenciales de las pruebas funcionales para aplicaciones energ\u00e9ticas cr\u00edticas<\/h2>\n<p data-path-to-node=\"10\">Las <strong>pruebas funcionales<\/strong> verifican que el software se comporte de acuerdo con sus requisitos de negocio documentados. En las operaciones energ\u00e9ticas, esto significa confirmar que los sistemas de mercado calculen las liquidaciones correctamente, que las <strong>plataformas SCADA<\/strong> procesen las alarmas seg\u00fan lo esperado y que las aplicaciones de campo funcionen de manera confiable en condiciones dif\u00edciles.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"11\">El objetivo es sencillo: \u00bfhace el software lo que se supone que debe hacer? Pero en energ\u00eda, ese \u00abdeber hacer\u00bb a menudo implica c\u00e1lculos complejos, procesamiento de datos en tiempo real y operaciones cr\u00edticas para la seguridad donde los errores tienen consecuencias graves.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"12\">1. Validaci\u00f3n de requisitos para la liquidaci\u00f3n del mercado<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"13\">Los sistemas de liquidaci\u00f3n del mercado gestionan la <strong>facturaci\u00f3n<\/strong>, el <strong>comercio<\/strong> y los <strong>c\u00e1lculos<\/strong> <strong>de<\/strong> <strong>desajustes<\/strong>. Un solo error de punto decimal en los c\u00e1lculos de tarifas puede derivar en millones de d\u00f3lares en cargos incorrectos en miles de cuentas de clientes. Por eso, probar estos sistemas requiere una atenci\u00f3n especial al detalle.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"14\">Los escenarios de prueba suelen cubrir varios modelos de precios:<\/p>\n<ul data-path-to-node=\"15\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"15,0,0\"><b data-path-to-node=\"15,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Tarifas por tiempo de uso:<\/b> Validar que los cargos var\u00eden correctamente seg\u00fan el momento del consumo.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"15,1,0\"><b data-path-to-node=\"15,1,0\" data-index-in-node=\"0\">Precios por niveles:<\/b> Confirmar que los cambios de tarifa se activen en los umbrales de consumo correctos.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"15,2,0\"><b data-path-to-node=\"15,2,0\" data-index-in-node=\"0\">Precios din\u00e1micos:<\/b> Probar ajustes de precios en tiempo real basados en las condiciones del mercado.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p data-path-to-node=\"16\">Los procesos de validaci\u00f3n, estimaci\u00f3n y edici\u00f3n de datos de medidores (<b data-path-to-node=\"16\" data-index-in-node=\"72\">VEE<\/b>) constituyen la base de todos los c\u00e1lculos posteriores. <em>Si los datos brutos del medidor son incorrectos, todo lo que se construya sobre ellos tambi\u00e9n lo ser\u00e1.<\/em><\/p>\n<p data-path-to-node=\"16\">Los puntos de integraci\u00f3n con sistemas de gesti\u00f3n de datos de medici\u00f3n, plataformas de gesti\u00f3n energ\u00e9tica y herramientas de informes regulatorios representan puntos potenciales de fallo que las pruebas pueden detectar antes de que lleguen a producci\u00f3n.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"17\">2. Pruebas de flujo de trabajo de extremo a extremo en SCADA y OMS<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"18\">Los sistemas <b data-path-to-node=\"18\" data-index-in-node=\"13\">SCADA<\/b> (Control Supervisorio y Adquisici\u00f3n de Datos) monitorean y controlan las operaciones de la red en tiempo real. Las plataformas <b data-path-to-node=\"18\" data-index-in-node=\"146\">OMS<\/b> (Sistema de Gesti\u00f3n de Interrupciones) coordinan los esfuerzos de restauraci\u00f3n cuando algo sale mal. <strong>Probar estos sistemas significa seguir flujos de trabajo completos de principio a fin.<\/strong><\/p>\n<p data-path-to-node=\"19\">Pensemos en lo que ocurre cuando falla un transformador. El sistema SCADA detecta la anomal\u00eda mediante datos de telemetr\u00eda y genera una alarma. Un operador revisa la situaci\u00f3n y emite una orden de maniobra. El OMS crea un ticket de trabajo y despacha a una cuadrilla de campo. Cada paso de esta cadena depende de que el anterior funcione correctamente.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"20\"><strong>La latencia de los datos en tiempo real es vital en estos escenarios.<\/strong> Un retraso de pocos segundos en el procesamiento de alarmas puede marcar la diferencia entre prevenir una falla en cascada o sufrirla. Los casos de prueba verifican que las alarmas se prioricen correctamente, que se respeten los permisos de las \u00f3rdenes de maniobra y que las pistas de auditor\u00eda capturen todo lo que los reguladores exigir\u00e1n durante las revisiones de cumplimiento.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"21\">3. Escenarios de aceptaci\u00f3n de usuario para aplicaciones m\u00f3viles de campo<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"22\"><strong>Los t\u00e9cnicos de campo dependen de aplicaciones m\u00f3viles para inspecciones, operaciones de maniobra y actualizaciones de activos.<\/strong> A menudo trabajan en zonas con poca o nula conectividad: c\u00e1maras subterr\u00e1neas, subestaciones remotas o l\u00edneas de distribuci\u00f3n rurales. Probar estas apps en un laboratorio con Wi-Fi perfecto ignora los problemas que realmente ocurren en el campo.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"23\"><strong>La funcionalidad fuera de l\u00ednea u <em>offline<\/em> y la sincronizaci\u00f3n de datos merecen atenci\u00f3n especial.<\/strong> Cuando un t\u00e9cnico completa \u00f3rdenes de trabajo sin acceso a la red, la app almacena los datos localmente y los sincroniza despu\u00e9s. Pero, \u00bfqu\u00e9 pasa cuando un mismo activo se actualiza desde m\u00faltiples fuentes mientras el t\u00e9cnico est\u00e1 desconectado?<br \/>\nLa l\u00f3gica de resoluci\u00f3n de conflictos determina si la integridad de los datos sobrevive a estos escenarios.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"24\">Los elementos de la experiencia de usuario cr\u00edticos para la seguridad tambi\u00e9n requieren validaci\u00f3n. Los di\u00e1logos de confirmaci\u00f3n positiva evitan operaciones accidentales en equipos energizados. La precisi\u00f3n del escaneo de c\u00f3digos de barras y RFID afecta el seguimiento de activos. Las capas de mapas ayudan a los t\u00e9cnicos a navegar hasta la ubicaci\u00f3n correcta. <strong>Cada una de estas funciones puede fallar de formas que crean riesgos reales de seguridad.<\/strong><\/p>\n<h2 data-path-to-node=\"25\">Estrategias de pruebas t\u00e9cnicas para la optimizaci\u00f3n del rendimiento y estabilidad operativa<\/h2>\n<p data-path-to-node=\"26\">Las <a href=\"https:\/\/qactions.com\/en\/servicios\/testing-tecnico\/\"><span style=\"color: #3366ff;\"><em><strong>pruebas t\u00e9cnicas<\/strong><\/em><\/span><\/a> validan los requisitos <strong>no funcionales<\/strong>: <strong>qu\u00e9 tan r\u00e1pido responde el sistema, qu\u00e9 tan seguro permanece bajo ataque y con qu\u00e9 elegancia maneja los fallos<\/strong>. Las <a href=\"https:\/\/qactions.com\/en\/servicios\/testing-funcional\/\"><span style=\"color: #3366ff;\"><strong><em>pruebas funcionales<\/em><\/strong><\/span><\/a> dicen si <strong>el software hace lo correcto<\/strong>; las <em><strong>t\u00e9cnicas<\/strong> <\/em>dicen que <strong>hace lo correcto bajo presi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"27\">1. Pruebas de carga y estr\u00e9s bajo demanda pico<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"28\">Los sistemas de energ\u00eda enfrentan picos de demanda tanto predecibles como impredecibles. Los picos de verano traen un alto uso de aire acondicionado y variabilidad en la generaci\u00f3n solar. Los picos de calefacci\u00f3n en invierno estresan tanto la red como el software que la gestiona. Las tormentas inundan los sistemas de gesti\u00f3n de interrupciones con miles de reportes simult\u00e1neos.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"29\">Las <strong>pruebas de carga validan el comportamiento del sistema<\/strong> durante estos periodos:<\/p>\n<ul data-path-to-node=\"30\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"30,0,0\"><b data-path-to-node=\"30,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Picos de verano:<\/b> Alto uso de AC y variabilidad solar distribuida.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"30,1,0\"><b data-path-to-node=\"30,1,0\" data-index-in-node=\"0\">Picos de invierno:<\/b> Aumentos en la demanda de calefacci\u00f3n y activaci\u00f3n de respuesta a la demanda.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"30,2,0\"><b data-path-to-node=\"30,2,0\" data-index-in-node=\"0\">Eventos clim\u00e1ticos:<\/b> Sistemas OMS e IVR manejando avalanchas de reportes de cortes.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"30,3,0\"><b data-path-to-node=\"30,3,0\" data-index-in-node=\"0\">Ventanas de liquidaci\u00f3n de mercado:<\/b> Procesamiento por lotes al cierre de las operaciones comerciales.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p data-path-to-node=\"31\">Las <em><strong>pruebas de estr\u00e9s<\/strong><\/em> empujan m\u00e1s all\u00e1 de los l\u00edmites esperados para encontrar los puntos de ruptura. \u00bfC\u00f3mo se comporta el sistema cuando recibe el doble de la carga esperada? \u00bfSe degrada gradualmente o colapsa por completo? <em>El comportamiento de autoescalado, el manejo de la presi\u00f3n en las colas y los mecanismos de redundancia<\/em> (<i data-path-to-node=\"31\" data-index-in-node=\"330\">failover<\/i>) <strong>se revelan bajo condiciones de estr\u00e9s<\/strong>.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"32\">2. Seguridad y an\u00e1lisis de c\u00f3digo contra vulnerabilidades cibern\u00e9ticas<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"33\">La infraestructura energ\u00e9tica es un objetivo de alto valor para los ciberataques. El ransomware puede bloquear a los operadores de sistemas cr\u00edticos. Las intrusiones en las redes de tecnolog\u00eda operativa (OT) pueden manipular equipos f\u00edsicos. La filtraci\u00f3n de datos expone informaci\u00f3n sensible de clientes y operaciones.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"34\">Las pruebas de seguridad identifican vulnerabilidades antes que los atacantes. Diferentes tipos de pruebas sirven para distintos prop\u00f3sitos:<\/p>\n<table style=\"height: 258px;\" data-path-to-node=\"35\">\n<thead>\n<tr style=\"height: 23px;\">\n<td style=\"width: 189.938px; height: 23px;\"><span style=\"color: #000080;\"><strong>Tipo de Prueba<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"width: 303.672px; height: 23px;\"><span style=\"color: #000080;\"><strong>Qu\u00e9 hace<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"width: 271.391px; height: 23px;\"><span style=\"color: #000080;\"><strong>Cu\u00e1ndo usarla<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"height: 47px;\">\n<td style=\"width: 189.938px; height: 47px;\"><span style=\"color: #333333;\" data-path-to-node=\"35,1,0,0\"><b data-path-to-node=\"35,1,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Pruebas de Penetraci\u00f3n<\/b><\/span><\/td>\n<td style=\"width: 303.672px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,1,1,0\">Intenta explotar vulnerabilidades para validar el impacto real.<\/span><\/td>\n<td style=\"width: 271.391px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,1,2,0\">Antes de lanzamientos a producci\u00f3n y peri\u00f3dicamente despu\u00e9s.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 47px;\">\n<td style=\"width: 189.938px; height: 47px;\"><span style=\"color: #333333;\" data-path-to-node=\"35,2,0,0\"><b data-path-to-node=\"35,2,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Escaneo de Vulnerabilidades<\/b><\/span><\/td>\n<td style=\"width: 303.672px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,2,1,0\">Identifica debilidades conocidas en los sistemas.<\/span><\/td>\n<td style=\"width: 271.391px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,2,2,0\">De forma continua y automatizada en todos los activos.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 47px;\">\n<td style=\"width: 189.938px; height: 47px;\"><span style=\"color: #333333;\" data-path-to-node=\"35,3,0,0\"><b data-path-to-node=\"35,3,0,0\" data-index-in-node=\"0\">An\u00e1lisis Est\u00e1tico de C\u00f3digo<\/b><\/span><\/td>\n<td style=\"width: 303.672px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,3,1,0\">Detecta fallos de seguridad en el c\u00f3digo fuente.<\/span><\/td>\n<td style=\"width: 271.391px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,3,2,0\">En cada commit de c\u00f3digo en el pipeline de CI.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 47px;\">\n<td style=\"width: 189.938px; height: 47px;\"><span style=\"color: #333333;\" data-path-to-node=\"35,4,0,0\"><b data-path-to-node=\"35,4,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Pruebas Din\u00e1micas de Aplicaci\u00f3n<\/b><\/span><\/td>\n<td style=\"width: 303.672px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,4,1,0\">Encuentra problemas en tiempo de ejecuci\u00f3n (ej. bypass de autenticaci\u00f3n).<\/span><\/td>\n<td style=\"width: 271.391px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,4,2,0\">Contra servicios en ejecuci\u00f3n en entornos de prueba.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 47px;\">\n<td style=\"width: 189.938px; height: 47px;\"><span style=\"color: #333333;\" data-path-to-node=\"35,5,0,0\"><b data-path-to-node=\"35,5,0,0\" data-index-in-node=\"0\">An\u00e1lisis de Composici\u00f3n de Software<\/b><\/span><\/td>\n<td style=\"width: 303.672px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,5,1,0\">Revisa bibliotecas de terceros en busca de vulnerabilidades conocidas.<\/span><\/td>\n<td style=\"width: 271.391px; height: 47px;\"><span data-path-to-node=\"35,5,2,0\">Al momento de la compilaci\u00f3n y mediante re-escaneos peri\u00f3dicos.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3 data-path-to-node=\"36\"><\/h3>\n<h3 data-path-to-node=\"36\">3. Verificaci\u00f3n de Failover y Recuperaci\u00f3n ante desastres<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"37\">Los <strong>sistemas de respaldo<\/strong> y las configuraciones de redundancia solo demuestran su valor durante fallos reales, o en pruebas que los simulan. Los objetivos de tiempo de recuperaci\u00f3n (<b data-path-to-node=\"37\" data-index-in-node=\"181\">RTO<\/b>) definen qu\u00e9 tan r\u00e1pido deben restaurarse los sistemas. Los objetivos de punto de recuperaci\u00f3n (<b data-path-to-node=\"37\" data-index-in-node=\"281\">RPO<\/b>) definen cu\u00e1nta p\u00e9rdida de datos es aceptable. <strong>Ambos son promesas al negocio que las pruebas deben validar.<\/strong><\/p>\n<p data-path-to-node=\"38\">Ensayar los planes de recuperaci\u00f3n ante desastres bajo condiciones cronometradas revela brechas que las revisiones de documentos pasan por alto. Los procedimientos de comunicaci\u00f3n que parecen claros en papel suelen fallar cuando la gente est\u00e1 bajo presi\u00f3n. Las maniobras t\u00e9cnicas que funcionan de forma aislada a veces entran en conflicto cuando se ejecutan simult\u00e1neamente. Estos ejercicios suelen descubrir supuestos que parec\u00edan razonables pero fallan en la pr\u00e1ctica.<\/p>\n<h2 data-path-to-node=\"39\">Alineaci\u00f3n de pruebas con mandatos de cumplimiento y seguridad<\/h2>\n<p data-path-to-node=\"40\">El sector energ\u00e9tico opera bajo una amplia supervisi\u00f3n regulatoria. Las pruebas proporcionan la evidencia que los auditores exigen, transformando el cumplimiento de una carga separada en un resultado natural de los procesos de calidad.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"41\">1. Mapeo de casos de prueba a controles NERC CIP e ISO 27001<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"42\">Los est\u00e1ndares <b data-path-to-node=\"42\" data-index-in-node=\"15\">NERC CIP<\/b> rigen la <strong>ciberseguridad<\/strong> para los <strong>activos cibern\u00e9ticos del sistema el\u00e9ctrico<\/strong> en Am\u00e9rica del Norte. <b data-path-to-node=\"42\" data-index-in-node=\"122\">ISO 27001<\/b> proporciona un <strong>marco de seguridad de la informaci\u00f3n m\u00e1s amplio utilizado internacionalmente<\/strong>. Ambos requieren controles demostrables que las pruebas pueden validar.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"43\">Los mecanismos de autenticaci\u00f3n, el control de acceso, la integridad de los registros (<i data-path-to-node=\"43\" data-index-in-node=\"87\">logs<\/i>) y los procedimientos de respuesta a incidentes se mapean a requisitos de control espec\u00edficos. Mantener la <strong>trazabilidad<\/strong> desde los controles hasta los casos de prueba genera documentaci\u00f3n lista para auditor\u00edas. <em>Cuando un auditor pregunte<\/em>: \u00ab\u00bfC\u00f3mo verifican que los controles de acceso funcionan?\u00bb, podr\u00e1s <strong>mostrar casos de prueba, registros de ejecuci\u00f3n y resultados espec\u00edficos.<\/strong><\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"44\">2. Validaci\u00f3n de gesti\u00f3n de cambios para auditor\u00edas regulatorias<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"45\">Los entornos regulados requieren una gesti\u00f3n formal de cambios con aprobaciones, segregaci\u00f3n de funciones y procedimientos de emergencia documentados. Las pruebas verifican que estos procesos funcionen seg\u00fan lo dise\u00f1ado y que las herramientas fuercen los filtros necesarios.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"46\">Los <strong>planes de reversi\u00f3n<\/strong> (<i data-path-to-node=\"46\" data-index-in-node=\"25\">rollback<\/i>) <strong>merecen atenci\u00f3n especial<\/strong>. Un cambio que no puede revertirse de forma segura representa un riesgo significativo, especialmente para sistemas que operan continuamente. Los pasos de validaci\u00f3n pre y post implementaci\u00f3n, junto con pistas de auditor\u00eda completas, proporcionan la evidencia que los auditores esperan ver.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"47\">3. Pr\u00e1cticas de documentaci\u00f3n para certificaci\u00f3n<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"48\">La preparaci\u00f3n para la certificaci\u00f3n requiere una documentaci\u00f3n exhaustiva con <strong>trazabilidad total<\/strong>, desde los requisitos hasta los <strong>resultados de las pruebas<\/strong> y la <strong>resoluci\u00f3n de defectos<\/strong>:<\/p>\n<ul data-path-to-node=\"49\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"49,0,0\"><b data-path-to-node=\"49,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Estrategia y planes de prueba:<\/b> Alineados con los controles y riesgos identificados.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"49,1,0\"><b data-path-to-node=\"49,1,0\" data-index-in-node=\"0\">Registros de ejecuci\u00f3n:<\/b> Logs y evidencias con marcas de tiempo.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"49,2,0\"><b data-path-to-node=\"49,2,0\" data-index-in-node=\"0\">Reportes de defectos:<\/b> Incluyendo pasos de remediaci\u00f3n y resultados de re-pruebas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"49,3,0\"><b data-path-to-node=\"49,3,0\" data-index-in-node=\"0\">Matrices de trazabilidad:<\/b> Vinculando requisitos con pruebas y evidencias.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p data-path-to-node=\"50\">Esta documentaci\u00f3n satisface a los auditores, ayuda a los nuevos miembros del equipo a entender qu\u00e9 se prob\u00f3 y por qu\u00e9, y proporciona una base para futuros esfuerzos de prueba.<\/p>\n<h2 data-path-to-node=\"51\">Automatizaci\u00f3n del QA con IA para una calidad continua<\/h2>\n<p data-path-to-node=\"52\">La IA (Inteligencia Artificial) aumenta la cobertura y velocidad de las pruebas, particularmente para tareas de validaci\u00f3n repetitivas. Las pruebas manuales por s\u00ed solas no pueden seguir el ritmo de los ciclos de desarrollo modernos ni proporcionar el monitoreo continuo que requieren las operaciones energ\u00e9ticas.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"53\">1. Generaci\u00f3n de <strong>casos de prueba impulsada por IA<\/strong> y <strong>scripts<\/strong> <strong>autocurativos<\/strong><\/h3>\n<p data-path-to-node=\"54\">La IA puede derivar casos de prueba a partir de documentos de requisitos, historias de usuario y telemetr\u00eda de producci\u00f3n. En lugar de depender solo de que los evaluadores humanos imaginen todos los escenarios posibles, la IA analiza patrones de uso real del software y genera casos que cubren esos patrones.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"55\">Las capacidades de <b data-path-to-node=\"55\" data-index-in-node=\"19\">autocuraci\u00f3n<\/b> (<i data-path-to-node=\"55\" data-index-in-node=\"33\">self-healing<\/i>) abordan uno de los mayores problemas de la automatizaci\u00f3n: el mantenimiento. Cuando una interfaz de usuario cambia (un bot\u00f3n se mueve, un campo cambia de nombre), las pruebas automatizadas tradicionales fallan. Los <strong>scripts autocurativos detectan estos cambios y se actualizan autom\u00e1ticamente<\/strong>, reduciendo el esfuerzo manual necesario para mantener las suites de pruebas funcionando.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"56\">2. Bots de RPA para regresi\u00f3n y monitoreo post-despliegue<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"57\">Las pruebas de regresi\u00f3n validan que los nuevos cambios no hayan da\u00f1ado la funcionalidad existente. Es un trabajo repetitivo que sigue los mismos pasos cada vez, lo que lo hace ideal para la automatizaci\u00f3n.<\/p>\n<blockquote>\n<p data-path-to-node=\"57\"><a href=\"https:\/\/qactions.com\/en\/servicios\/rpa\/\"><span style=\"color: #3366ff;\">Los <strong>bots de RPA ejecutan transacciones sint\u00e9ticas en rutas cr\u00edticas<\/strong>, como c\u00e1lculos de liquidaci\u00f3n y tickets de OMS, capturando capturas de pantalla y logs como evidencia de cumplimiento.<\/span><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<p data-path-to-node=\"58\">El monitoreo post-despliegue extiende este enfoque a producci\u00f3n. En lugar de esperar a que los usuarios reporten problemas, los chequeos automatizados validan continuamente que los sistemas se comporten correctamente en condiciones reales.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"58\"><strong data-start=\"116\" data-end=\"143\">Con <a href=\"https:\/\/www.automationanywhere.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"color: #3366ff;\">Automation Anywhere<\/span><\/a><\/strong>, este enfoque se potencia a\u00fan m\u00e1s: seg\u00fan datos de nuestro partner con base en EEUU, las organizaciones logran <strong data-start=\"233\" data-end=\"287\">hasta un 50\u201370% de reducci\u00f3n en tiempos operativos<\/strong>, <strong data-start=\"289\" data-end=\"316\">ROI en menos de 6 meses<\/strong> y <strong data-start=\"319\" data-end=\"342\" data-is-only-node=\"\">disponibilidad 24\/7<\/strong> de los bots. Aplicados a regresi\u00f3n y monitoreo post-despliegue, los bots no solo detectan fallas antes que los usuarios, sino que aseguran continuidad operativa, trazabilidad y cumplimiento continuo en entornos productivos cr\u00edticos.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"59\">3. Integraci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n en pipelines de CI\/CD<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"60\">Los <strong>pipelines de CI\/CD<\/strong> embeben<strong> pruebas automatizadas<\/strong> en cada etapa del desarrollo. Cuando un desarrollador sube c\u00f3digo, se ejecutan pruebas unitarias autom\u00e1ticamente. Cuando el c\u00f3digo se integra, se ejecutan <strong>pruebas de integraci\u00f3n<\/strong>. Antes del despliegue, escaneos de seguridad y chequeos de rendimiento validan que el lanzamiento cumpla con los umbrales de calidad.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"61\">Este enfoque detecta defectos temprano, cuando son m\u00e1s baratos de corregir. Un error encontrado durante el desarrollo puede tomar una hora en resolverse; el mismo error en producci\u00f3n puede requerir parches de emergencia, comunicaciones a clientes y notificaciones regulatorias.<\/p>\n<h2 data-path-to-node=\"62\">Construyendo una estrategia de prueba basada en riesgos en plataformas legadas e IoT<\/h2>\n<p data-path-to-node=\"63\"><strong>Las pruebas basadas en riesgos priorizan el esfuerzo donde el impacto potencial es mayor.<\/strong> Las empresas de energ\u00eda operan tanto sistemas legados de hace d\u00e9cadas como dispositivos IoT modernos con potencia de procesamiento limitada y conectividad intermitente.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"64\">1. Priorizaci\u00f3n de defectos por impacto y probabilidad<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"65\">No todos los defectos son igual de importantes. Un error en el sistema de control de la red que podr\u00eda causar un apag\u00f3n merece m\u00e1s atenci\u00f3n que un problema est\u00e9tico en una herramienta de informes interna. Una metodolog\u00eda estructurada de evaluaci\u00f3n de riesgos enfoca las pruebas en los componentes e integraciones de mayor riesgo.<\/p>\n<table class=\"aligncenter\" style=\"height: 223px; border-style: solid; border-color: #283890; width: 467px;\" width=\"467\" cellpadding=\"1\" data-path-to-node=\"66\">\n<thead>\n<tr style=\"height: 23px;\">\n<td style=\"height: 23px; width: 149.422px;\"><strong>Impacto \/ Probabilidad<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 85.125px;\">Bajo<\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 116.969px;\">Medio<\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 87.4375px;\">Alto<\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"height: 23px;\">\n<td style=\"height: 23px; width: 149.422px;\">Impacto Alto<\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 85.125px;\">Riesgo Medio<\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 116.969px;\">Riesgo Alto<\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 87.4375px;\">Riesgo Cr\u00edtico<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 51px;\">\n<td style=\"height: 51px; width: 149.422px;\">Impacto Medio<\/td>\n<td style=\"height: 51px; width: 85.125px;\">Riesgo Bajo<\/td>\n<td style=\"height: 51px; width: 116.969px;\">Riesgo Medio<\/td>\n<td style=\"height: 51px; width: 87.4375px;\">Riesgo Alto<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 23px;\">\n<td style=\"height: 23px; width: 149.422px;\">Impacto Bajo<\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 85.125px;\">Riesgo Bajo<\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 116.969px;\">Riesgo Bajo\/Medio<\/td>\n<td style=\"height: 23px; width: 87.4375px;\">Riesgo Medio<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p data-path-to-node=\"67\">Esta matriz ayuda a los equipos a <strong>asignar recursos limitados de prueba <\/strong><strong>donde m\u00e1s importan<\/strong>.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"68\">2. Gesti\u00f3n de <strong>datos de prueba para sistemas h\u00edbridos OT\/IT<\/strong><\/h3>\n<p data-path-to-node=\"69\">Los sistemas <strong>OT<\/strong> (Tecnolog\u00eda Operativa) e <strong>IT<\/strong> tienen caracter\u00edsticas de datos diferentes. Los historiadores <strong>SCADA<\/strong> almacenan datos de series temporales con requisitos estrictos de orden; eventos que llegan fuera de secuencia pueden causar an\u00e1lisis incorrectos. Los sistemas empresariales manejan datos transaccionales con diferentes reglas de integridad.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"70\">El <strong>aprovisionamiento seguro y conforme de datos de prueba garantiza pruebas realistas sin exponer informaci\u00f3n sensible<\/strong>. El <strong>enmascaramiento<\/strong> <strong>de<\/strong> <strong>datos<\/strong> reemplaza la informaci\u00f3n real del cliente con equivalentes sint\u00e9ticos, mientras que la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos crea <strong>escenarios realistas<\/strong> sin usar datos de producci\u00f3n en absoluto.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"71\">3. Colaboraci\u00f3n entre equipos de DevSecOps y Operaciones<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"72\"><strong>DevSecOps<\/strong> integra la seguridad en todo el ciclo de vida del desarrollo, pero las operaciones energ\u00e9ticas requieren una colaboraci\u00f3n estrecha con los equipos operativos que entienden las restricciones del mundo real. Un entorno de prueba que no refleja las condiciones de producci\u00f3n produce resultados que no predicen el comportamiento real.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"73\">Los manuales de <strong>ejecuci\u00f3n conjuntos<\/strong> (<i data-path-to-node=\"73\" data-index-in-node=\"37\">runbooks<\/i>), los objetivos de nivel de servicio compartidos y los bucles de retroalimentaci\u00f3n de incidentes aseguran que las pruebas reflejen la realidad operativa. Cuando ocurren incidentes en producci\u00f3n, las lecciones aprendidas se integran al dise\u00f1o de las pruebas para prevenir problemas similares.<\/p>\n<h2 data-path-to-node=\"74\">M\u00e9tricas que demuestran confiabilidad y ROI a los interesados<\/h2>\n<p data-path-to-node=\"75\">Las inversiones en pruebas requieren justificaci\u00f3n. Las m\u00e9tricas adecuadas conectan los esfuerzos de calidad con los resultados de negocio que interesan a los ejecutivos.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"76\">1. Seguimiento de la fuga de defectos y MTTR<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"77\">La fuga de defectos mide cu\u00e1ntos errores escapan a producci\u00f3n a pesar de los esfuerzos de prueba. Una tasa alta indica brechas en la cobertura. El tiempo medio de reparaci\u00f3n (<b data-path-to-node=\"77\" data-index-in-node=\"175\">MTTR<\/b>) mide qu\u00e9 tan r\u00e1pido los equipos resuelven los problemas cuando ocurren.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"78\"><strong>Monitorear la tendencia de estas m\u00e9tricas demuestra la mejora<\/strong>. Si la fuga de defectos disminuye trimestre tras trimestre mientras la frecuencia de lanzamientos aumenta, la estrategia de pruebas est\u00e1 agregando valor claramente.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"79\">2. C\u00e1lculo de minutos de corte evitados y ahorro de costos<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"80\">Las <strong>pruebas efectivas previenen interrupciones del servicio<\/strong> que impactar\u00edan a los clientes y activar\u00edan sanciones. Modelar los minutos de corte evitados traduce el valor de las pruebas a t\u00e9rminos financieros: ingresos no perdidos, multas de SLA evitadas y eliminaci\u00f3n de costos de respuesta de emergencia.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"81\">3. Tableros de control para reportes ejecutivos<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"82\">Los <strong>tableros ejecutivos sintetizan las m\u00e9tricas t\u00e9cnicas en resultados de negocio<\/strong>. Las tendencias de confiabilidad muestran la disponibilidad del sistema en el tiempo. La evitaci\u00f3n de costos cuantifica el impacto financiero de la prevenci\u00f3n de defectos. El estado de cumplimiento indica la preparaci\u00f3n para auditor\u00edas. La cobertura de automatizaci\u00f3n sigue el progreso hacia los objetivos de eficiencia.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"83\">Estas visualizaciones comunican el valor de las pruebas sin requerir conocimientos t\u00e9cnicos profundos por parte de la audiencia.<\/p>\n<hr data-path-to-node=\"84\" \/>\n<h2 data-path-to-node=\"85\">Eleve su camino hacia la confiabilidad con un socio de QA especializado<\/h2>\n<p data-path-to-node=\"86\"><strong>La combinaci\u00f3n de pruebas funcionales y t\u00e9cnicas crea operaciones energ\u00e9ticas resilientes capaces de resistir los desaf\u00edos del mundo real.<\/strong> La complejidad de los sistemas de energ\u00eda \u2014que abarcan infraestructura legada, dispositivos IoT modernos, requisitos regulatorios estrictos y operaciones cr\u00edticas\u2014 se beneficia enormemente de la experiencia especializada.<\/p>\n<p data-path-to-node=\"87\"><b data-path-to-node=\"87\" data-index-in-node=\"0\">QActions<\/b> aporta una profunda experiencia en el sector energ\u00e9tico,<strong> certificaci\u00f3n ISO 9001<\/strong> y capacidades probadas en <strong>entornos OT\/IT<\/strong>. Nuestros equipos comprenden tanto los requisitos t\u00e9cnicos como el contexto de negocio que hace que las <em><strong>pruebas de software para energ\u00eda<\/strong><\/em> sean <strong><em>\u00fanicas<\/em><\/strong>.<\/p>\n<blockquote>\n<p data-path-to-node=\"88\"><span style=\"color: #3366ff;\"><strong><a class=\"ng-star-inserted\" style=\"color: #3366ff;\" href=\"https:\/\/api.whatsapp.com\/send?phone=5491164235643&amp;text=Hola%20QActions%2C%20quiero%20acceder%20a%20una%20reuni%C3%B3n%20con%20ustedes%20para%20charlar%20de%20las%20necesidades%20de%20mi%20empresa.%20%C2%BFPodemos%20agendar%3F%20Gracias\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Contacta a QActions para agendar una consulta o solicitar una DEMO GRATIS adaptada a las necesidades de tu empresa.<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<hr data-path-to-node=\"89\" \/>\n<h2 data-path-to-node=\"90\">Preguntas frecuentes sobre la mejora de la confiabilidad del software<\/h2>\n<h3 data-path-to-node=\"91\">\u00bfC\u00f3mo reduce la IA los costos de mantenimiento de pruebas en sistemas de energ\u00eda?<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"92\">La IA actualiza autom\u00e1ticamente los scripts de prueba cuando las aplicaciones cambian. Cuando un elemento de la interfaz de usuario se mueve o se renombra, las capacidades de <strong>autocuraci\u00f3n<\/strong> detectan el cambio y ajustan la prueba. Esto reduce el esfuerzo manual tradicionalmente necesario para mantener las suites automatizadas tras cada actualizaci\u00f3n.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"93\">\u00bfQu\u00e9 KPIs de confiabilidad deber\u00edan seguir primero los ejecutivos de energ\u00eda?<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"94\">La tasa de fuga de defectos y la disponibilidad del sistema proporcionan una visi\u00f3n directa de la calidad del software y el impacto en el cliente. A\u00f1adir el <strong>MTTR<\/strong> (Tiempo Medio de Reparaci\u00f3n) y la tasa de fallos en cambios ofrece una perspectiva sobre qu\u00e9 tan r\u00e1pido responden los equipos y con qu\u00e9 frecuencia los despliegues causan problemas.<\/p>\n<h3 data-path-to-node=\"95\">\u00bfPuede la automatizaci\u00f3n de pruebas coexistir con regulaciones de seguridad estrictas?<\/h3>\n<p data-path-to-node=\"96\">Absolutamente. La automatizaci\u00f3n mejora el cumplimiento al proporcionar una validaci\u00f3n consistente y repetible de las funciones cr\u00edticas. Los flujos de trabajo (<strong>pipelines<\/strong>) refuerzan la segregaci\u00f3n de funciones mediante controles de acceso. Adem\u00e1s, las pistas de auditor\u00eda detalladas y con marca de tiempo satisfacen los requisitos regulatorios con mayor precisi\u00f3n que los registros manuales.<\/p>\n<blockquote>\n<p data-path-to-node=\"96\"><a href=\"https:\/\/api.whatsapp.com\/send?phone=5491164235643&amp;text=Hola%20QActions%2C%20quiero%20acceder%20a%20una%20reuni%C3%B3n%20con%20ustedes%20para%20charlar%20de%20las%20necesidades%20de%20mi%20empresa.%20%C2%BFPodemos%20agendar%3F%20Gracias\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"color: #3366ff;\">\ud83d\udc49 <strong data-start=\"249\" data-end=\"314\">Asegura la continuidad operativa de tus sistemas energ\u00e9ticos.<\/strong><\/span><\/a><br data-start=\"314\" data-end=\"317\" \/><span style=\"color: #3366ff;\">Haz click AQU\u00cd para hablar con un especialista de QActions y evaluar HOY tu estrategia de calidad.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubre c\u00f3mo las pruebas funcionales, la automatizaci\u00f3n con IA y el cumplimiento de normas como NERC CIP garantizan la estabilidad de las redes el\u00e9ctricas.<\/p>\n<p>En un sector donde un simple \u00abglitch\u00bb de software puede traducirse en apagones masivos y multas millonarias, la calidad del c\u00f3digo no es un lujo, sino un pilar de la seguridad nacional. Este art\u00edculo explora las estrategias cr\u00edticas de QA y testing de software dise\u00f1adas espec\u00edficamente para la complejidad de las empresas de energ\u00eda.<\/p>\n<p>Desde la validaci\u00f3n de algoritmos en sistemas de liquidaci\u00f3n de mercado hasta el monitoreo en tiempo real de plataformas SCADA y OMS, analizamos c\u00f3mo la convergencia entre la tecnolog\u00eda operativa (OT) y la informativa (IT) exige un enfoque de pruebas basado en riesgos.<\/p>\n<p>Puntos clave que encontrar\u00e1s en esta lectura:<\/p>\n<p>Validaci\u00f3n Funcional: C\u00f3mo asegurar la precisi\u00f3n en facturaci\u00f3n y gesti\u00f3n de medidores (VEE).<\/p>\n<p>Seguridad y Cumplimiento: Alineaci\u00f3n estrat\u00e9gica con normativas NERC CIP e ISO 27001.<\/p>\n<p>Innovaci\u00f3n en QA: El rol de la Inteligencia Artificial y los bots de RPA en la creaci\u00f3n de scripts autocurativos.<\/p>\n<p>ROI de la Calidad: M\u00e9tricas para transformar el testing en un ahorro tangible de costos operativos.<\/p>\n<p>No permitas que la obsolescencia t\u00e9cnica o un error de integraci\u00f3n comprometan tu infraestructura. 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