Dogfooding, QA e investigación con usuarios cumplen funciones distintas en el desarrollo de producto
El dogfooding ayuda a detectar fallos internos, pero no sustituye a QA ni a la investigación con usuarios porque los equipos no representan bien a clientes reales.
Resumen del artículo publicado en nngroup.com y recomendado por Digital Skills Institute el 25 de agosto de 2026.
El dogfooding, o uso interno de un producto por parte de quienes lo desarrollan, importa a los equipos de producto, diseño, investigación y calidad porque puede ayudar a detectar errores antes del lanzamiento. Sin embargo, su valor tiene límites claros: las personas de una empresa conocen demasiado bien el sistema, el lenguaje del sector y las decisiones internas como para representar fielmente a usuarios reales. En un contexto en el que muchas compañías aceleran el desarrollo de productos con inteligencia artificial, distinguir entre dogfooding, pruebas de calidad e investigación con usuarios resulta especialmente relevante.
El concepto consiste en que una organización utilice sus propios productos para mejorarlos. La expresión se popularizó en Microsoft en 1988, cuando Paul Maritz animó a aumentar el uso interno de los productos de la compañía. La lógica es sencilla: si los equipos trabajan con aquello que construyen, pueden comprobar de primera mano si funciona como se espera. Bien aplicado, este uso interno permite encontrar fallos, bloqueos, flujos rotos y carencias que solo aparecen en situaciones reales. También sirve para probar el producto en distintos entornos y fomentar una responsabilidad compartida: cuando algo falla, no afecta únicamente al cliente final, sino también a quienes lo han creado.
Conviene separar esta práctica de las demostraciones públicas de adhesión a una marca o misión empresarial. Algunos directivos tecnológicos muestran que usan sus propios productos como estrategia de imagen: Mark Zuckerberg habla de construir un agente de IA que le ayude como consejero delegado; Elon Musk publica intensamente en X. Ese tipo de gestos puede confundirse con dogfooding, pero no siempre responde a un control real de calidad. Un ejemplo ilustrativo fue el vídeo del consejero delegado de McDonald’s probando con escasa naturalidad una nueva hamburguesa, lo que generó la percepción de que no era usuario habitual del producto. Algo similar puede ocurrir dentro de una empresa: los empleados pueden estar representando el uso del producto sin vivirlo como lo haría alguien externo.
Las pruebas QA tienen otra función. Son procesos estructurados y sistemáticos destinados a comprobar si un producto funciona según lo previsto. Por ejemplo, si una persona rellena un formulario para solicitar un reembolso, QA verifica que pueda enviarlo sin errores, bloqueos ni caminos muertos. No evalúa si la experiencia resulta agradable o comprensible, sino si el sistema opera con fiabilidad. Estas pruebas suelen realizarlas profesionales especializados que recorren rutas posibles, fuerzan excepciones y buscan puntos débiles en flujos, estados del sistema y casos límite.
La investigación con usuarios responde a preguntas distintas. Su objetivo es obtener datos procedentes de clientes o participantes representativos sobre cómo usan un producto o servicio, qué entienden y si pueden alcanzar sus objetivos. En lugar de simular al cliente desde dentro, se observa a personas reales o comparables al público objetivo interactuando con el sistema. No se trata de pulsar todos los botones para ver qué se rompe, sino de comprobar si la propuesta encaja en el contexto real del usuario.
El dogfooding queda situado entre ambos métodos porque aporta comentarios internos sobre fiabilidad y usabilidad en un contexto parcialmente realista. Su limitación principal es la llamada “maldición del conocimiento”: quien sabe cómo funciona algo ya no puede simular con fiabilidad la perspectiva de quien lo desconoce. Por eso los empleados pueden interpretar correctamente jerga técnica, modelos de datos o conexiones internas que confundirían a usuarios externos. Si incluso ellos tienen problemas para entender el sistema, probablemente los usuarios tendrán más dificultades; si ellos logran usarlo bien, eso no garantiza que ocurra lo mismo fuera.
La distinción entre fiabilidad y usabilidad gana peso con la inteligencia artificial. En sistemas deterministas resulta más sencillo comprobar la fiabilidad: si el usuario hace una acción determinada, ocurre siempre la misma respuesta. En modelos no deterministas basados en IA, las salidas son probabilísticas y hay más preguntas abiertas: si ofrece respuestas correctas con regularidad, si acude a las fuentes adecuadas, si incorpora bien el contexto del usuario o qué barreras evitan fallos graves e inconsistencias.
Usado con criterio, el dogfooding añade señales útiles al proceso: permite que muchas personas interactúen con un sistema y comuniquen cómo falla o qué lagunas detectan. Aun así no sustituye ni a QA ni a la investigación con usuarios. Cada método responde a una cuestión distinta: el uso interno muestra qué piensa el equipo; QA identifica fallos funcionales; la investigación revela qué experimentan realmente quienes no conocen el producto desde dentro.
