Esta cita de Reshma Saujani contiene un mensaje especialmente potente. A menudo olvidamos que, para construir una sociedad sin brechas, no basta con fomentar vocaciones. Es necesario cambiar la forma en la que enseñamos y concebimos la tecnología desde la infancia. La manera en la que presentamos este sector condiciona directamente quién siente que tiene un lugar en él y quién no.

Un sector históricamente masculinizado

Durante décadas, el sector tecnológico ha estado predominado por el género masculino. Los oficios relacionados con la ciencia, la ingeniería o la tecnología parecían quedar fuera del alcance de las mujeres, no por falta de capacidad, sino por la ausencia de oportunidades, referentes y narrativas inclusivas. Esta percepción ha calado profundamente

en el imaginario colectivo y todavía hoy, sigue influyendo en muchas decisiones a nivel formativo y profesional. La falta de diversidad no es un problema de talento, sino de acceso y representación.

Mujeres pioneras que abrieron camino

En 1815 Ada Lovelace comenzó a romper, sin saberlo, muchas de estas barreras al diseñar el primer algoritmo destinado a ser ejecutado por una máquina. Tras ella, otras mujeres siguieron dejando huella en la historia de la tecnología: Grace Hopper, inventora del compilador; Ida Rhodes, arquitecta de algunos de los primeros sistemas de programación del gobierno de Estados Unidos; o, más recientemente, Katie Bouman, quien en 2019 lideró el desarrollo del algoritmo que permitió obtener la primera imagen de un agujero negro.

A pesar de ser pioneras y precursoras, sus nombres no suelen resultar familiares para la mayoría de las personas. En cambio, figuras como Alan Turing, Bill Gates o Steve Jobs resuenan con mucha más frecuencia. Esta reflexión no pretende restar mérito a ninguno de ellos, sino poner de manifiesto una realidad: la escasa representación cultural que históricamente han tenido las mujeres en el relato tecnológico.

Cuando no hay referentes, no hay espejo

En el entorno educativo, estas figuras femeninas apenas se mencionan. Como consecuencia, muchas niñas crecen sin modelos en los que verse reflejadas dentro del sector tecnológico. Y cuando uno no se ve representado, es más difícil imaginarse formando parte de ese mundo.

Según datos de la Comisión Europea, actualmente solo el 33 % de las personas que se gradúan en áreas STEM son mujeres, y en el ámbito de las TIC este porcentaje desciende hasta el 20%. Aunque estas cifras han mejorado con el paso de los años, todavía evidencian una brecha importante. No se trata solo de números, sino de todo lo que hay detrás de ellos: el acceso, la confianza y la percepción de pertenencia.

La tecnología es mucho más que programar

Uno de los grandes retos en este sector, sigue siendo romper con la idea de que la tecnología equivale a la programación. El sector está formado por una gran diversidad de roles igualmente esenciales: diseño de producto, investigación de usuarios, análisis de datos, liderazgo de proyectos, estrategia, experiencia de cliente o diseño de sistemas, entre muchos otros.

La tecnología no se construye solo con código, se construye entendiendo a las personas. La realidad es que los productos digitales son usados por un amplio abanico de personas, todas ellas con necesidades muy distintas. Cuando los equipos son homogéneos, las soluciones también lo son. Por el contrario, cuando existen miradas diversas, los resultados son más completos, humanos e inclusivos.

Un cambio en la narrativa

Perder el miedo al sector tecnológico es un paso clave para seguir avanzando. Y ese miedo solo se supera a través del conocimiento, la visibilidad y la normalización de la diversidad dentro del propio sector. Es fundamental que mujeres y niñas entiendan que la tecnologíano es un espacio reservado a unos pocos, sino un ámbito en el que todas las personas pueden aportar valor desde diferentes perspectivas. El futuro necesita equipos diversos con distintos roles que fomenten una cultura en la que todas las personas sientan que puedan aportar su granito de arena y formar parte del cambio. Porque solo así conseguiremos seguir avanzando y diseñando soluciones que reflejen realmente las necesidades de nuestra sociedad.

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La primera ola de conversación en torno a la Web 3.0 giró principalmente en torno a la descentralización, la propiedad digital y el empoderamiento individual. Sin embargo, su verdadera prueba está en la adopción empresarial. Hoy, corporaciones y grandes organizaciones están explorando cómo integrar tecnologías Web 3.0 —blockchain, smart contracts, tokens e identidad descentralizada— en sus modelos de negocio actuales para mejorar la eficiencia, la transparencia y la confianza.

Al mismo tiempo, la convergencia de estas tecnologías con la Realidad Virtual (VR), la Realidad Aumentada (AR) y la computación espacial está abriendo nuevas posibilidades en la forma en que las empresas visualizan datos, forman a sus empleados, interactúan con clientes y gestionan activos digitales. Este artículo analiza cómo la Web 3.0 se está aplicando en entornos corporativos, destacando tanto implementaciones exitosas como los desafíos actuales.

Web 3.0 en entornos corporativos y empresariales

Blockchain como infraestructura empresarial

En el ámbito corporativo, blockchain se está adoptando cada vez más como un libro de registro compartido (shared ledger), más que como una red pública y completamente abierta. Muchas organizaciones optan por blockchains privadas o permisionadas para coordinar datos entre departamentos, proveedores y socios estratégicos.

Casos de uso habituales:

• Trazabilidad en la cadena de suministro
• Intercambio seguro de datos entre organizaciones
• Automatización de cumplimiento normativo y auditorías
• Pagos y liquidaciones transfronterizas

Al reducir costes de conciliación y verificaciones manuales, blockchain permite operar con mayor transparencia y menor fricción operativa entre equipos y entidades colaboradoras.

Smart contracts y automatización de procesos

Los smart contracts permiten automatizar lógica de negocio que tradicionalmente requería supervisión legal, intermediarios o validaciones manuales. En entornos empresariales se aplican, por ejemplo, en:

• Gestión de licencias
• Distribución de royalties
• Acuerdos de nivel de servicio (SLA)

Un smart contract puede liberar automáticamente un pago cuando se verifican las condiciones de entrega, reduciendo disputas y retrasos. No obstante, su diseño debe ser especialmente cuidadoso: un error en el código puede tener consecuencias inmediatas e irreversibles.

Su aplicación es más eficaz en procesos claramente definidos, basados en reglas y auditables.

Web 3.0 y la gestión de identidad corporativa

Identidad descentralizada en las organizaciones

Los sistemas tradicionales de identidad empresarial dependen de directorios centralizados y proveedores de credenciales. La Web 3.0 introduce modelos de identidad descentralizada (DID), que permiten a empleados, partners y clientes gestionar credenciales verificables sin exponer datos personales innecesarios.

En entornos corporativos, esto facilita:

• Gestión segura de accesos entre múltiples plataformas
• Reducción del fraude de identidad
• Cumplimiento del RGPD y otras normativas de protección de datos
• Autenticación entre compañías sin necesidad de bases de datos compartidas

Aunque su adopción todavía es limitada, la identidad descentralizada resulta especialmente prometedora en sectores regulados como banca, seguros, salud o logística.

Integración con Realidad Virtual, Realidad Aumentada, Web Espacial y uso de IA

Web 3.0 y tecnologías inmersivas

La integración de Web 3.0 con VR y AR transforma la forma en que las empresas presentan información e interactúan con entornos digitales. En lugar de depender de dashboards planos o informes estáticos, las organizaciones pueden visualizar datos de forma espacial y contextual.

Aplicaciones clave:

• Formación inmersiva y simulaciones para empleados
• Espacios de colaboración virtual para equipos distribuidos
• Operaciones industriales asistidas con AR
• Visualización espacial de cadenas de suministro, fábricas o gemelos digitales

En estos entornos, blockchain garantiza que los activos digitales, los permisos y las identidades sean seguros, verificables y transferibles.

El papel de la Inteligencia Artificial en la Web 3.0 inmersiva

La Inteligencia Artificial desempeña un papel fundamental para que las aplicaciones de VR y AR sean realmente escalables, utilizables y orientadas al cliente en entornos empresariales Web 3.0. Mientras que blockchain aporta confianza, propiedad y verificabilidad, la IA actúa como capa de interpretación y orquestación que convierte datos complejos en experiencias significativas.

En entornos inmersivos, la IA permite analizar en tiempo real el comportamiento, el contexto y la intención del usuario. Esto hace posible que las interfaces virtuales y aumentadas se adapten dinámicamente: destacando información relevante, filtrando datos innecesarios y guiando al usuario según su rol, nivel de experiencia u objetivos.

Por ejemplo, una interfaz AR impulsada por IA puede priorizar datos operativos para un técnico, insights estratégicos para un directivo o características de producto para un cliente, todo dentro del mismo entorno espacial.

Además, la IA es clave para gestionar la carga cognitiva inherente a los sistemas inmersivos. Mediante la síntesis de datos procedentes de blockchain, el reconocimiento automático de patrones y la generación de explicaciones contextuales, la IA permite que el usuario interactúe con conocimiento accionable en lugar de con información en bruto.

La combinación de IA, Web 3.0 y tecnologías inmersivas convierte la VR y la AR en verdaderos sistemas inteligentes de soporte a la toma de decisiones, alejándolos del terreno experimental y acercándolos al uso empresarial real.

Beneficios y trade-offs en la adopción empresarial

La adopción de Web 3.0 en grandes organizaciones ha sido gradual, en parte debido a la complejidad del cambio organizativo a gran escala. No obstante, los early adopters ya han recopilado suficiente experiencia para evaluar beneficios y riesgos.

Beneficios

• Mayor transparencia y capacidad de auditoría
• Reducción de dependencia de intermediarios
• Mejora de la integridad del dato y la confianza
• Nuevos modelos de negocio y fuentes de ingresos

Retos y riesgos

• Complejidad técnica y escasez de talento especializado
• Incertidumbre legal y regulatoria
• Limitaciones de escalabilidad y rendimiento
• Resistencia cultural dentro de las organizaciones

Conclusión: Una herramienta estratégica, no una solución universal

• La Web 3.0 ofrece herramientas potentes para el entorno empresarial, especialmente cuando se combina con tecnologías inmersivas como VR y AR. Su verdadero valor no reside en sustituir por completo los sistemas existentes, sino en mejorarlos estratégicamente allí donde la descentralización, la transparencia y la propiedad digital aporten beneficios medibles.
• A medida que avance la adopción corporativa, las organizaciones que tendrán éxito serán aquellas que aborden la Web 3.0 de forma pragmática —experimentando, aprendiendo e integrando progresivamente— mientras mantienen la experiencia de usuario, el cumplimiento normativo y la escalabilidad a largo plazo en el centro de su estrategia.

Ideas clave

• 1. Web 3.0 como infraestructura empresarial
  Blockchain y los smart contracts proporcionan bases fiables y transparentes para la colaboración interorganizativa y la automatización.
• 2. Las tecnologías inmersivas multiplican el valor
  La integración con VR y AR permite visualización espacial, formación avanzada y colaboración más allá de las interfaces tradicionales.
• 3. Información centrada en el cliente como ventaja competitiva
  La identidad descentralizada y la personalización impulsada por IA permiten gestionar la información de forma segura, contextual y eficiente.
• 4. El éxito requiere estrategia, no hype
  Los proyectos funcionan cuando la Web 3.0 se adopta de forma incremental y con objetivos de negocio claros, no como reemplazo total del sistema.
• 5. Los riesgos siguen presentes
  Escalabilidad, regulación y usabilidad continúan siendo desafíos clave que exigen planificación y gobernanza tecnológica adecuada.

Si te has perdido la primera parte de este artículo, leelo aquí.

Bibliografía

https://ethereum.org/es/web3

https://ethereum.org/en/decentralized-identity

https://ethereum.org/en/developers/docs/smart-contracts

https://www.kraken.com/es/learn/what-is-web3

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https://www.britannica.com/money/what-is-blockchain

https://www.telefonica.com/en/communication-room/blog/5-web-3-0-applications-and-examples-you-should-know-about/

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https://www.researchgate.net/publication/395529812_Web_30_The_Next_Evolution_of_the_Internet

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Internet evoluciona constantemente y el mundo digital actual genera volúmenes de contenido sin precedentes. Sin embargo, históricamente los usuarios han carecido de propiedad sobre sus datos y creaciones. Web 3.0 surge como respuesta a este desequilibrio, proponiendo un internet descentralizado y centrado en el usuario, en el que las personas recuperan el control sobre sus identidades digitales, activos e interacciones.

La evolución de Internet: de la Web 1.0 a la Web 3.0

Web 1.0: Internet de solo lectura

La Web 1.0, creada durante los años 80, estaba compuesta por sitios web estáticos y centralizados, con una interacción mínima (generalmente utilizada por investigadores). Los usuarios consumían información, pero no tenían una forma significativa de participar o influir en el contenido. Los sitios web funcionaban como folletos digitales, con funcionalidades limitadas y sin personalización.

Web 2.0: Leer-escribir, propiedad de las plataformas

La aparición de la Web 2.0 a mediados de los años 2000 transformó Internet en un espacio participativo. Las plataformas de redes sociales, blogs, wikis y servicios de compartición de contenido permitieron a los usuarios crear, compartir e interactuar a gran escala. Este cambio impulsó la innovación, la colaboración y la conectividad global.

Sin embargo, esta participación tuvo un coste. Aunque los usuarios generaban la mayor parte del contenido y los datos, la propiedad permanecía centralizada. Las grandes plataformas almacenaban los datos de los usuarios en bases de datos propietarias, monetizando la atención, el comportamiento y la información personal mediante publicidad y analítica. El valor económico creado por los usuarios fue capturado en gran medida por los propietarios de las plataformas, reforzando estructuras de poder asimétricas y generando preocupaciones en torno a la privacidad, la explotación de datos y la dependencia digital.

Web 3.0: Leer-escribir-poseer

La Web 3.0 introduce un nuevo paradigma al integrar la propiedad directamente en la arquitectura de Internet. A través de redes descentralizadas y tecnología blockchain, los usuarios pueden poseer, transferir y gestionar activos digitales sin depender de autoridades centralizadas. Las identidades, los datos y el valor ya no están controlados por plataformas, sino por mecanismos criptográficos asegurados por redes distribuidas.

Este cambio permite interacciones peer-to-peer gobernadas por reglas transparentes codificadas en software. Los usuarios se convierten en participantes con derechos, en lugar de productos, y la participación se alinea cada vez más con la propiedad y los derechos de gobernanza.

La infraestructura de la Web 3.0

Blockchain como capa de confianza

En el nucleo de la Web 3.0 se encuentra la tecnología blockchain, que funciona como una capa de confianza descentralizada. En lugar de depender de bases de datos o instituciones, las blockchains distribuyen los datos a través de redes de nodos independientes. Cada transacción o actualización de datos se verifica criptográficamente y se registra en un libro mayor inmutable, garantizando transparencia y resistencia a la manipulación.

Esta arquitectura permite sistemas sin necesidad de confianza previa, en los que los participantes no necesitan conocerse ni confiar entre sí. La confianza se traslada de las instituciones al código y a los mecanismos de consenso. Como resultado, el valor puede intercambiarse globalmente con menor fricción, menos intermediarios y mayor resiliencia frente a la censura o a puntos únicos de fallo.

Smart contracts y dApps

Los smart contracts son programas autoejecutables almacenados en la blockchain que hacen cumplir automáticamente los acuerdos cuando se cumplen condiciones predefinidas. Eliminan la necesidad de intervención manual, reduciendo costes, retrasos y el riesgo de error humano.

Las aplicaciones descentralizadas (dApps) se construyen sobre smart contracts para ofrecer servicios que van desde las finanzas y los videojuegos hasta la gestión de identidades y la distribución de contenidos. A diferencia de las aplicaciones tradicionales, las dApps no dependen de servidores centralizados. Su lógica es transparente, sus datos están distribuidos y su gobernanza puede compartirse entre los usuarios.

Este modelo fomenta la apertura y la rendición de cuentas, al tiempo que permite nuevas formas de colaboración y organización económica.

Almacenamiento descentralizado y edge computing

La Web 3.0 también replantea la forma en que los datos se almacenan y se acceden. Las soluciones de almacenamiento descentralizado, como IPFS (InterPlanetary File System), distribuyen los datos cifrados entre múltiples nodos en lugar de concentrarlos en centros de datos centralizados. Este enfoque mejora la seguridad, reduce la vulnerabilidad ante caídas del sistema y refuerza la soberanía de los datos.

Cuando se combina con edge computing y redes de alta velocidad, el almacenamiento descentralizado permite aplicaciones intensivas en datos como entornos virtuales inmersivos, ecosistemas de gaming y plataformas impulsadas por IA. Procesar los datos más cerca del usuario reduce la latencia y mejora el rendimiento, haciendo que los sistemas descentralizados sean cada vez más viables a escala.

Tokens, NFTs y propiedad digital

Tokens y creación de valor

Los tokens son las unidades fundamentales de valor en los ecosistemas Web 3.0. Creados mediante smart contracts, pueden representar una amplia gama de derechos y funciones, como el acceso a servicios, la participación en la gobernanza o derechos sobre activos del mundo real.

Los utility tokens otorgan acceso a funcionalidades específicas dentro de una plataforma, mientras que los governance tokens permiten a sus poseedores votar sobre actualizaciones del protocolo, parámetros económicos o decisiones estratégicas.

En algunos casos, los tokens representan activos del mundo real tokenizados, como obras de arte, bienes inmuebles o propiedad intelectual, conectando las economías digitales y físicas.

NFTs y derechos de propiedad digital

Los tokens no fungibles (NFTs) abordan un desafío histórico de la era digital: demostrar la propiedad de activos digitales únicos. A diferencia de los archivos digitales tradicionales (que pueden copiarse infinitamente), los NFTs son únicos, indivisibles y verificables en la blockchain.

Los NFTs permiten a los creadores monetizar arte digital, música, coleccionables y bienes virtuales, manteniendo la autoría y los derechos. Más allá del arte, los NFTs se utilizan cada vez más en videojuegos, identidad digital, licencias y control de acceso, demostrando que la propiedad en la Web 3.0 va mucho más allá de los mercados especulativos.

Es importante destacar que los NFTs no almacenan el contenido en sí, sino un registro verificable de propiedad y autenticidad, reforzando la distinción entre posesión y autoría.

Retos y preguntas abiertas

A pesar de su promesa, la Web 3.0 se enfrenta a importantes desafíos. La escalabilidad sigue siendo un problema técnico, ya que las redes descentralizadas deben gestionar volúmenes crecientes de transacciones sin sacrificar seguridad ni descentralización. La experiencia de usuario es otra barrera, ya que conceptos como wallets, claves privadas y criptografía pueden resultar complejos para usuarios no técnicos.

Los marcos legales y regulatorios aún están poniéndose al día, especialmente en lo que respecta a activos digitales, fiscalidad y protección del consumidor. Los riesgos de seguridad, incluidas las vulnerabilidades en smart contracts y el fraude, también subrayan la necesidad de mejores estándares y mayor educación.

Estos retos ponen de manifiesto que la Web 3.0 no es un producto terminado, sino un ecosistema en evolución que podría transformar el mundo en un futuro cercano si la adopción continúa creciendo.

Conclusión: la propiedad como WIP (Work in Progress)

La Web 3.0 representa una redefinición estructural de Internet. Al combinar blockchain, tokens, NFTs y gobernanza descentralizada, introduce las bases técnicas para una propiedad digital verificable y la coordinación peer-to-peer a escala global. En lugar de eliminar las plataformas, reequilibra el poder al integrar la propiedad y el control a nivel de protocolo.

Por esta razón, las organizaciones no deberían abordar la Web 3.0 como un reemplazo inmediato y completo de las arquitecturas existentes. En su lugar, se recomienda una adopción progresiva y estratégica. Esto implica integrar gradualmente componentes seleccionados de la Web 3.0 en plataformas web actuales, priorizando aquellas áreas en las que la organización tenga una visión clara de creación de valor, evolución del usuario y escalabilidad a largo plazo.

Por último, la información se vuelve tan importante como la forma en que se posee o se protege. La Realidad Aumentada y la Web Espacial representan el siguiente paso en esta evolución, permitiendo que el contenido digital se muestre en entornos inmersivos y tridimensionales que se adaptan dinámicamente a cada usuario. Cuando se combinan con identidad descentralizada, permisos basados en blockchain y personalización impulsada por IA, estas tecnologías permiten estructurar la información en función del contexto, el rol y las necesidades específicas de cada persona que interactúa con la plataforma.

El próximo artículo explorará cómo las arquitecturas de información centradas en el cliente, las interfaces espaciales y la realidad aumentada redefinen la interacción del usuario, transformando experiencias web estáticas en espacios digitales adaptativos, inteligentes e inmersivos.

Ideas clave

• Blockchain permite la propiedad sin intermediarios y transacciones peer-to-peer seguras
• Tokens y NFTs redefinen la propiedad digital y la monetización de los creadores
• La gobernanza evoluciona de autoridades centralizadas a modelos impulsados por la comunidad
• La Web 3.0 ofrece un cambio de paradigma que aún necesita una mayor adopción
• Cualquier sistema desarrollado sobre blockchain ofrece libertad, escalabilidad y endpoints sin necesidad de confianza

Lee la segunda parte de este artículo aquí:

Bibliografía

• https://ethereum.org/es/web3/

• https://www.kraken.com/es/learn/what-is-web3

• https://www.pictet.com/is/en/insights/web-3-0-more-than-just-the-internet

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In the realm of software application development, QA analysts are akin to sentinels of success. When it comes to launching an app, the imperative is clear: it must operate with seamless perfection. In the crucible of app development, the art of streamlining user experiences becomes paramount. This involves a rigorous evaluation conducted by UI/UX experts and beta testers, identifying and resolving glitches at an early stage. By doing so, we ensure the birth of a successful, seamlessly functioning application, primed to make its mark in a competitive landscape.

Now, let’s turn our attention to the manifold benefits that software quality assurance brings to the table. Not only does it serve as a financial steward by nipping issues in the bud, minimizing overhead costs, and fostering an efficient development process, but it also takes on the mantle of enhancing the user experience. With eagle-eyed scrutiny, QA ensures that the app remains free of defects and operates in harmony with its intended design. This augmentation results in robust applications that adhere to stringent quality standards, minimizing the risk of system crashes, data breaches, or data corruption. Additionally, QA’s vigilance extends to the realm of security, where it detects and eliminates vulnerabilities, safeguarding sensitive user data and fostering trust among clients. Furthermore, QA adapts to the ever-evolving landscape of software development, aligning itself with the shifting sands of methodologies such as agile and DevOps.

It encompasses various types of testing, including functional, usability, performance, and security testing, with each type serving as a building block for overall software quality. Automation in QA accelerates the process and ensures consistent testing, although it comes with its own set of challenges. The human element in QA is pivotal, as skilled analysts not only detect bugs but also bring a critical perspective, offer valuable feedback, and contribute to overall product quality. By prioritizing quality assurance, we not only fulfill our clients’ expectations but also cultivate trust and loyalty. The judicious use of advanced tools and automation serves as the crowning touch, empowering us to optimize efficiency, curtail costs, and deliver consistently high-quality projects.

By Kevin Redlich

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Introduction

Playwright, an open-source library by Microsoft, stands out in E2E testing for its compatibility with multiple browsers and programming languages, offering fast and efficient automation.

Why Playwright?

Playwright is an open-source library developed by Microsoft that has gained significant popularity in the world of E2E testing. One of the primary reasons for discussing Playwright is its versatility and efficiency. Playwright allows for E2E testing in multiple browsers, including Chrome, Firefox, Edge, and Safari. Furthermore, it is compatible with various programming languages, making it accessible to a wide range of developers. Its user-friendly nature and integration with popular testing frameworks like Jest make it an attractive choice.

Playwright offers several key advantages:

Playwright is versatile, supporting tests in Chrome, Firefox, Edge, and Safari. Its integration with frameworks like Jest makes it appealing. It offers multi-browser support, compatibility with several languages, and an intuitive API for rapid automation.

Comparison with Some Existing Frameworks

Special Features of Playwright

Playwright also offers a set of advanced features that set it apart:

Resilience: Tests in Playwright are resilient to instability. The tool eliminates the need for artificial wait times, which are a major cause of unstable tests. Assertions are automatically retried until the necessary conditions are met, ensuring consistent results.

Tracing: Playwright allows for the configuration of retry strategies and captures execution traces, videos, and screenshots to eliminate instability issues, facilitating problem debugging.

No Limitations: Playwright leverages the modern architecture of browsers and runs tests outside the browser process, eliminating typical limitations of in-process test runners. This enables the execution of scenarios spanning multiple tabs, multiple origins, and multiple users in a single test.

Reliable events: Playwright employs a reliable event system that allows interaction with dynamic elements and the emulation of real user events.

Complete isolation: Each test in Playwright runs in an isolated browser context, ensuring complete separation and zero interference between tests. It also allows for the preservation of authentication state for reuse across all tests, avoiding repetitive login operations.

In summary, Playwright offers advanced features that ensure resilience, the elimination of unstable tests, the ability to execute complex scenarios, and a high degree of isolation, resulting in fast and efficient execution of E2E tests. These features make it a solid choice for projects requiring high-quality and reliable testing.

The world of software is constantly changing and advancing, and at Capitole, we are always at the forefront of these trends to provide our clients with the most innovative and effective solutions.

Jose Alberto Lorenzo

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A closure refers to a function’s capacity to remember the context in which it was created, even when executed in a different context. This means that any identifier declared in the function’s creation context, including variables, constants, or other functions, remains accessible to the function implicitly, regardless of where the function is ultimately executed. To illustrate this concept, let’s explore a straightforward example of a closure.

constant, allowing it to produce the expected result, which, in this case, is 2. This behavior occurs because the function effectively «closes over» the variables existing at the time of its creation, retaining references to these values.

Now, let’s explore the following example to see how functions can retain their context even when executed outside of it.

This is a pattern we’ve already encountered in the blog post about higher-order functions. In this scenario, a function can both receive and return another function. In the example, the adder() function is created inside the buildAdder() function and then returned. Since it originates within the buildAdder() context, it retains access to this context and can use it even outside of it. This explains why twoAdder(), which is essentially the adder() function exposed outside of the buildAdder() context, can still remember and utilize the factor parameter when executed.

Uses cases

Encapsulation and data privacy

Closures, by their very nature, are instrumental in creating data encapsulation, allowing for the creation of private variables that can be securely accessed and modified while preserving data invariants.

In the example above, the createEmployee() function returns an object representing a company’s employee. This object utilizes closures to provide controlled access and modification of private variables created within the createEmployee() function, such as ‘name,’ ‘age,’ and ‘salary.’ It’s important to note that outside of this function, these variables are not publicly accessible. Instead, we can only interact with them using the interface provided by the createEmployee() returned object, which manages updates and ensures data invariants.

Higher order functions

As previously discussed in the post, closures are frequently employed in higher-order functions to pass a function while preserving the surrounding context.

In this case, even though done() is executed within the doSomethingAsync() function, it retains access to its original creation context, allowing it to continue accessing the fileCreationTime value.

The same principle can be employed to implement partial application. This technique allows us to incrementally provide parameters to a function, resulting in the creation of another function whose parameters are the remaining ones from the original function.

While the examples provided here are written in JavaScript, it’s important to note that closures are not exclusive to JavaScript. They are a fundamental concept in any programming language that treats functions as first-class citizens, including Python, Golang, Ruby, Java, C#, and many others.

For example this is an example written in Golang

Despite being written in different programming languages, closures look similar and are a technique that can be used across them.

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Let’s begin by discussing what cloud computing is.

Cloud computing is the use of computer resources over the Internet instead of relying on local servers or physical hardware. This allows both companies and developers to access a wide range of services, from servers and databases to artificial intelligence services, without the need to invest in infrastructure.

But there’s not just one type of cloud…

We can find public clouds where the cloud infrastructure is shared and owned and operated by a cloud service provider. Resources are shared among multiple users and organizations.

There are also private clouds where the infrastructure is exclusively dedicated to a specific organization. It can be managed internally by the company or by a private cloud service provider.

Lastly, there are hybrid clouds, which are a combination of a private cloud and a public cloud that work together as a single entity. Applications and data are shared between both clouds, and unified management policies are used to administer resources in both infrastructures.

Why should I opt for a cloud solution for my infrastructure?

Cloud-based solutions offer many advantages for business development, including:

1. Scalability: The cloud allows you to scale resources as needed, which is essential for applications that may experience traffic spikes.
2. Collaboration: It facilitates collaboration among teams distributed across different geographic locations.
3. Efficiency: It enables the rapid deployment of applications and efficient resource management.
4. Security: Cloud security services provide advanced tools to protect data and applications.
5. Costs: They operate on a pay-as-you-go model, where you only pay for the resources you actually use.
6. Innovation: Often include cutting-edge services and tools, such as AI, advanced data analytics, and development tools.

There are several options:

While there are numerous cloud providers in the market, two of the standout giants are Microsoft’s Azure and Amazon’s AWS. Both offer a wide variety of services that can cater to a broad range of needs. However, they are not the only options available. Google Cloud Platform (GCP) is Google’s cloud, which includes storage, data analytics, and machine learning. IBM Cloud, from the giant IBM, focuses on AI and data management, and Alibaba Cloud, of Chinese origin, is gaining global ground, especially in the Asia-Pacific region.

But they all have their advantages and disadvantages.

• Azure stands out for its integration with Microsoft products, making it easier to migrate Windows-based systems.
• AWS is known for its widespread adoption and mature services, but it may have a steeper learning curve.
• GCP excels in data analysis and artificial intelligence.
• IBM Cloud emphasizes security and regulatory compliance.
• Alibaba Cloud is competitive in terms of pricing and focuses on global expansion.

And we must be careful when choosing the cloud to work with…

The choice should be based on the specific needs of your project or company. Cloud computing is a powerful tool that can drive innovation and efficiency, but it’s crucial to understand its nuances and possibilities. Whichever platform you choose, cloud computing is a fundamental element in modern technology, and understanding it is essential for success in the world of IT and software development.

As a leading software consulting company, at Capitole, we fully leverage the potential of the clouds to deliver innovative solutions to our clients and help them build cloud infrastructures tailored to their needs. We work closely with various cloud platforms, including Azure, AWS, Google Cloud, and others, to adapt to the specific requirements of each project. This flexibility allows us to offer agile and scalable software development services, ensuring that our clients stay at the forefront of technology in an ever-evolving world. To achieve this, we provide continuous training to our developers to enable a conscious and professional use of cloud services (it’s not about using them just for the sake of it!).

In conclusion

Working in the cloud is an irreversible technological trend that has transformed the way companies and developers operate today. While Azure and AWS are familiar names in this space, do not underestimate the importance of exploring other cloud options that may align better with your specific needs. Cloud computing is the present and future of IT, and understanding its fundamentals is essential to stay relevant in a constantly evolving digital world. So go ahead, sail in the clouds, and discover a world of possibilities for your next project!

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In today’s world, the IT field continues to expand and diversify. Let’s take a closer look at performance testing, a specific way of testing APIs. First, let me briefly explain what an API is: an Application Program Interface that allows a user, via an application, to access databases or data services.

Fig. 1: Application interaction via API

Performance testing involves assessing server results under various simulated application usage scenarios or load situations. This may include spike tests or load tests, as seen in Fig. 2. Such tests help retrieve metrics like server response time, maximum user capacity before crashing, and CPU utilization percentage.

Fig. 2: Load test types at a glance

What makes K6 interesting?

First, it is simple to set up and use. The project structure doesn’t matter much; the key is to specify the entry file in the configuration. Then, create a test with different steps corresponding to the scenario, along with associated requests. Once the scenario is defined, configure the test execution, determining the test duration, number of users, and time period (details the type of execution possible here: https://k6.io/docs/using-k6/scenarios/executors/).

Secondly, K6 is flexible and adaptive. It offers various predefined metrics and a built-in report, but everything can be customized. You can create new metrics based on existing ones or from scratch. Create your own report with the desired information and configure thresholds and checks on the tests. Checks are elements verified within the tests, like a response value, while thresholds are post-test verifications to determine success. Examples of thresholds would be ensuring no response time exceeds 10 seconds, no request failures, or at least 90% of successful tests.

A final important point is K6’s capability to visualize data. Datadog, with its K6 module, allows real-time visualization of reports through a web page. Configuring Datadog is straightforward: add your API key to your project and use the tag –out statsd in your K6 command. This allows you to view basic results. For specific metrics or filtered requests, additional configurations are possible.

Fig. 3: Example of Datadog visualization of K6 scenario

Arthis Bruyere – Quality Assurance Automation Engineer

The post How K6 Load Testing and Datadog Data visualization bring clarity to Performance Testing. appeared first on Capitole.

Typescript’s type manipulation enables us to view its type system as a programming language in its own right. This means that we can reason with types in a similar manner as we do with programming data. Just as we can obtain a result or output from an algorithm based on certain information, we can also derive a resulting type from a given type and algorithm.

In this article, we will leverage the features of Typescript to build utility types such as Pick, Omit, and Exclude. Although these types are already built-in within Typescript, we will use them as examples to explore the possibilities offered by Typescript’s type system.

Pick

The `Pick` utility type allows us to select specific keys from an object type and create a new object that contains only those selected keys. By providing an object type and a union of keys, `Pick` enables us to obtain a new object with only the desired keys.

type Todo = {

title: string;
description: string;
completed: boolean;

}

type TodoPreview = MyPick<Todo, «title» | «completed»>;

const todo: TodoPreview = {

title: «Clean room»,
completed: false,

};

In this scenario, we have a type called `Todo` that represents an element in a todo list. We want to generate another type, `TodoPreview`, which serves as a preview of the task. However, we want to avoid manually writing the `TodoPreview` type. Instead, we aim to *derive* this type generation based on the `Todo` type.

To build our new utility type `MyPick`, we need to explore some concepts that enable its implementation. Some of these key concepts include:

• Generics
• Mapped types
• Indexed access types

Generics

Generics can be understood through the following mental model: they provide us with the ability to generate reusable types in Typescript. This means that generics allow us to create types that can be used with a wide range of other types. In analogy with other mechanisms in traditional programming languages, generics can be compared to a function that takes an input and produces an output.

type HttpResponse<T> = {

statusCode: number;
path: string;
method: string;
data: T;

}

In this case, we define a generic type called `HttpResponse`. The reason it is considered generic is because, in addition to having common properties shared by any HTTP response, it has the flexibility to represent various types of responses based on the corresponding request. This is achieved through the use of the generic parameter `T`. If we see it as a function, `HttpResponse` can be seen as a function that takes `T` as a parameter and returns an object representing an HTTP response.

Mapped types

Mapped types provide us with the ability to transform a union type into an object. On the other hand, a union type allows us to express that a value can exclusively contain either value A or value B.

type TrafficLight = ‘green’ | ‘yellow’ | ‘red’

Here, we define the `TrafficLight` type to indicate that any value assigned to it can only have one of three possible values: `green`, `yellow`, or `red`

Now we can transform this union type into an object type using mapped types

type TrafficLightSettings = {

: {

kind: Light;
duration: number;
display: string

}

}

This way, we use the `TrafficLight` type as an input for creating `TrafficLightSettings`. This is achieved by iterating through each element in the `TrafficLight` union type using the `in` keyword. During each iteration, the current element is assigned to the variable `Light`. We can then utilize `Light` on the right side of the expression to construct the resulting type. In this specific case, the resulting type is an object with properties such as `kind`, `duration`, and `display`.

Mapped types are especially useful when combined with generics, as they allow transformations across diverse set of types.

type AllNumbers = {

: number

}

In this scenario, we utilize a generic `T` and transform all its properties to have the `number` type. The union type is obtained by using `keyof`, which generates an union type containing the names of all the properties of an object type.

Indexed access types

Both in vanilla JavaScript and TypeScript, we can access the value of a property using either dot notation or index notation. Additionally, in TypeScript, we can use the same index notation to retrieve the type of a property within an object type.

// Javascript
const person = {

name: «Alejandro»,
age: 24

}

console.log(person.name)
console.log(person)

// Typescript
type Person = {

name: string;
age: number;

}

type PersonName = Person

And with this we can now to build `MyPick`

type MyPick<T, Keys extends keyof T> = {

: T
}

In our generic `MyPick`, we have two types: `T`, which represents the object from which we want to extract properties, and `Keys`, which specifies the properties we desire to obtain from `T`. The `Keys` type is constrained to only accept literal types that are *assignable* to the keys of `T`. This constraint is achieved using `extends` in combination with `keyof`. By doing so, we prevent getting keys that do not exist in `T`.

Omit and Exclude

`Omit` is a utility that, unlike `Pick`, enables us to remove a key from an object.

type Todo = {

title: string;
description: string;
completed: boolean;

}

type TodoContent = MyOmit<Todo, ‘completed’>

In this case, `TodoContent` will contain the same information as `Todo`, but without the `completed `property.

At the same time `Exclude` removes elements from an union type

type TrafficLight = ‘green’ | ‘yellow’ | ‘red’

type CanMove = MyExclude<TrafficLight, ‘red’> // ‘green’ | ‘yellow’

Conditional types

To construct the exercise described above, we will need conditional types. Conditional types enable us to return one type or another based on a specific condition or if one type is *assignable* to another.

type GeneralForm = A extends B ? true : false

In this case, we determine if a type A is assignable to B, returning true if it is, and false otherwise. When combined with generics, this allows us to evaluate type conditions in a more complex way.

type GetMessageType = T extends {message: unknown} ? T : never;

We verify whether `T` contains or is assignable to an object type that includes a `message` property. This concept is similar to `pattern matching` found in other programming languages, where decisions or values are determined based on the shape of a given value.

Exercise solution

First, we will build `Exclude` since this type will enable us to build `Omit`.

type MyExclude<A, B> = A extends B ? never : A;

In this scenario, we use conditional types to check if every element within the union type A is *assignable* to B. If it is not *assignable*, we return `never`, which represents an empty set in TypeScript. If it is assignable implies that we should retain the element and return it.

Now with this we can build `Omit`

type MyOmit<T, OmittedKeys extends keyof T> = {: T
}

As we saw earlier, we used mapped types to convert a union type into an object. By removing the undesired keys from the union type, we can get a resulting object that excludes those keys. This is how `MyOmit` uses `MyExclude` to remove the specified properties.

I hope you like this article and as a resource I higly recommend typescript handbook.

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At Capitole, we were curious to discover what qualities stood out in our teams. Let’s explore together.

The psychology of testing plays a crucial role in successful testing, often influencing our approach without us realizing it. For instance, it has been observed that developers may be less effective in testing their own or their team’s code compared to dedicated testers. There are several reasons for this:

It’s challenging to identify defects in something you have created yourself.

It can be difficult to anticipate potential issues when you are focused on the system’s intended functionality.

Developers tend to have a solution-oriented mindset, while testers need to adopt a problem-oriented mindset, focusing on identifying how to break things rather than how to build them.

Testers do not necessarily need to possess in-depth knowledge of how the system under test works. Instead, they need to view it from the perspective of end users and consider possible scenarios from their standpoint. A developer’s deep understanding of the system’s inner workings may hinder their ability to identify alternative scenarios that could result in unexpected behavior.

This implies that to be an effective tester, one needs to be focused on finding ways to break the software. However, solely adopting this approach may not be sufficient for success.

Communicating Findings

Furthermore, effective communication skills are essential for testers to communicate the issues they uncover. Simply being a “bad guy” who identifies flaws is not productive in the long run. It’s important to remember that developers are emotionally invested in the results of their work, and criticism, even if well-intentioned, can be sensitive to them.

This is where the skills of constructive communication come into play, as outlined below:

1. Discuss the problem, not the person.
2. Be specific, not general.
3. Present facts, not judgments.
4. Focus on the future, not the past.
5. Communicate from a perspective of common goals.

Using a constructive and friendly tone comes naturally when you realize that testers and developers share the common goal of achieving quality software. In fact, developers may feel appreciative of the opportunity to learn from their own mistakes and receive feedback from testers in a collaborative and friendly environment. Testers who work in collaboration with developers are respected for their contributions, which can help developers understand how to adopt a tester’s mindset when necessary, thereby expanding their experience. This is how a cohesive team is formed.

Agile Testing Mindset

Being a software tester involves not just identifying bugs, but also preventing them. This includes requirements analysis, process optimization, and implementing a continuous testing approach. In an agile development environment, the responsibility for quality rests with the entire team, and the focus of agile testing shifts towards proactively initiating and controlling activities that prevent the occurrence of defects.

Conclusion

To be a successful tester, one needs to have a critical eye for identifying software flaws while also maintaining a gracious and collaborative approach towards developers. In other words, a true software tester knows how to both break software and build friendly, productive relationships, while contributing to the process of defect prevention.

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