Cómo evitar los falsos positivos en las pruebas automatizadas

En el mundo de las pruebas de control de calidad automatizadas, los falsos positivos representan uno de los retos más frustrantes para los equipos de desarrollo. Un falso positivo se produce cuando una prueba detecta un error aunque la aplicación funcione correctamente.

Esta situación genera una gran confusión y erosiona progresivamente la confianza que los desarrolladores depositan en su suite de pruebas.

Cuando las alertas pierden fiabilidad, los equipos pierden un tiempo valioso investigando problemas inexistentes, lo que ralentiza el ciclo de desarrollo y aumenta los costes.

La automatización de las pruebas de control de calidad debería acelerar la entrega de software de calidad, pero la acumulación de falsos positivos puede convertir rápidamente esta ventaja en una pesadilla operativa.

En este artículo, exploramos cómo evitar los falsos positivos en las pruebas automatizadas para garantizar que la automatización siga siendo una ventaja estratégica en lugar de un obstáculo.

Comprender e identificar los falsos positivos en las pruebas automatizadas

Un falso positivo se produce cuando una prueba falla aunque la aplicación funciona correctamente. La prueba señala un problema que en realidad no existe en el código.

Evidentemente, un defecto real revela una anomalía real en la aplicación, una funcionalidad que no responde a las expectativas o un error que afecta a la experiencia del usuario.

Los falsos positivos se deben más bien a un problema en la propia prueba, como un selector CSS obsoleto, un tiempo de espera demasiado corto o una dependencia externa inestable.

Ejemplos concretos de falsos positivos

• Una prueba que verifica la visualización de un botón después de cargar una página. Si la prueba se ejecuta demasiado rápido antes de que el elemento sea visible, fallará aunque el botón se muestre correctamente para el usuario.
  
• Una prueba que depende de una API de terceros temporalmente no disponible. El fallo no refleja un problema en su aplicación, sino un fallo externo.

Causas comunes y buenas prácticas para evitar falsos positivos 

Las causas que generan falsos positivos en las pruebas automatizadas son numerosas y, a menudo, están interrelacionadas.

Entre los más frecuentes se encuentran los scripts de prueba mal estructurados o excesivamente complejos. Un script que intenta validar demasiados elementos simultáneamente resulta difícil de depurar y puede fallar por motivos ajenos al objetivo inicial de la prueba.

Los scripts que no se pueden mantener representan una trampa clásica. Cuando un desarrollador escribe una prueba sin pensar en su legibilidad futura, cualquier modificación de la aplicación puede provocar fallos artificiales.

El uso de datos de prueba inadecuados es otra fuente importante de falsos positivos. Los datos obsoletos, que no son representativos de los casos de uso reales o que simplemente están mal formateados pueden hacer que una prueba falle, aunque la aplicación funcione perfectamente.

Por ejemplo, imagina una prueba de comercio electrónico que utiliza un código promocional caducado. El fallo no refleja un error, sino simplemente datos obsoletos.

La diferencia entre la rápida evolución de la aplicación y la actualización de las pruebas también crea problemas. Cuando cambia la interfaz de usuario o una nueva funcionalidad modifica un recorrido existente, las pruebas deben seguir esta evolución.

Las buenas prácticas de pruebas automatizadas recomiendan, por lo tanto, escribir scripts claros, modulares y documentados.

Cada prueba debe tener un objetivo específico y verificable. El uso de datos recientes, realistas y cercanos a los escenarios reales de los usuarios garantiza que los resultados reflejen fielmente el comportamiento de la aplicación en producción.

Mantenimiento proactivo del conjunto de pruebas e integración continua para una detección fiable de falsos positivos.

El mantenimiento de las pruebas automatizadas no puede ser una reflexión a posteriori. Debe formar parte de un proceso continuo y estructurado.

Establecer un sistema de supervisión periódica de los resultados de las pruebas permite detectar rápidamente patrones sospechosos. Por ejemplo:

• Una prueba que falla de forma intermitente
• Resultados que varían sin motivo aparente
• Los fallos se multiplican tras una actualización menor. 
  

La priorización resulta indispensable cuando se gestiona una serie de pruebas importantes . No todas las pruebas merecen la misma atención inmediata. Por lo tanto, concentre sus esfuerzos en las pruebas críticas que cubren las funcionalidades esenciales de su aplicación. Estas pruebas deben ser impecables, ya que constituyen la base de su estrategia de calidad.

La integración continua está transformando radicalmente la forma en que abordamos la prevención de falsos positivos en las pruebas automatizadas.

Al ejecutar las pruebas varias veces al día, el proceso de CI/CD crea un ciclo de retroalimentación rápido.

Esta frecuencia de ejecución permite correlacionar inmediatamente un fallo con un cambio específico en el código, lo que hace que el análisis sea mucho más sencillo y preciso. De este modo, los equipos pueden distinguir rápidamente un error real de una prueba inestable que requiere revisión.

Combinar pruebas manuales y automatizadas: una estrategia completa contra los falsos positivos

La automatización no significa abandonar por completo las pruebas manuales.

La complementariedad de las pruebas manuales y automatizadas representa un enfoque equilibrado que reduce significativamente los falsos positivos.

Algunas situaciones requieren el criterio humano, como por ejemplo: 

• Las interfaces de usuario complejas
• Los flujos de trabajo que incluyen variaciones sutiles
• Las funciones desarrolladas recientemente
  

Estos contextos, por ejemplo, se benefician deuna validación manual inicial. Este doble enfoque permite confirmar rápidamente los fallos detectados automáticamente antes de invertir tiempo en la investigación.

Los probadores manuales aportan su experiencia para identificar los comportamientos esperados en contextos ambiguos, en los que un script automatizado podría generar alertas erróneas ante variaciones legítimas de la aplicación.

Analizar rigurosamente los fallos para distinguir entre fallos reales y falsos positivos en las pruebas automatizadas.

El análisis de los fallos en las pruebas requiere un enfoque metódico y estructurado.

Cuando una prueba falla, el primer paso es reproducir el fallo en un entorno controlado para verificar su consistencia.

Si la prueba tiene éxito al volver a ejecutarla, probablemente se trate de un falso positivo relacionado con condiciones temporales, como la latencia de la red o un tiempo de carga insuficiente.

El examen de los registros detallados y las capturas de pantalla en el momento del fallo permite comprender el contexto exacto del error.

Comparar el comportamiento esperado con el resultado obtenido suele revelar si el problema proviene de la propia prueba o de un verdadero fallo de funcionamiento de la aplicación.

Esta rigurosidad en la investigación convierte cada fracaso en una oportunidad para aprender y mejorar su serie de pruebas.

Mr Suricate líder francés en pruebas automatizadas

Para saber cómo evitar los falsos positivos en las pruebas automatizadas, es necesario adoptar varias prácticas complementarias: redactar scripts claros y fáciles de mantener, utilizar datos representativos, mantener regularmente su conjunto de pruebas y analizar cada fallo con rigor.

Estas buenas prácticas convierten sus pruebas automatizadas en auténticos guardianes de la calidad del software, reforzando la confianza de sus equipos en los resultados obtenidos.

La automatización se convierte entonces en una valiosa ventaja, en lugar de una fuente de frustración.

Mr Suricate le acompaña en este proceso gracias a sus funciones avanzadas de seguimiento en tiempo real y su capacidad para mantener un control total sobre las rutas de los usuarios. Descubra cómo nuestra plataforma puede optimizar su estrategia de pruebas y garantizar la fiabilidad de sus resultados a diario.