Con la aceleración de los ciclos de desarrollo y la incesante demanda de productos muy fiables y de alto rendimiento, las pruebas automatizadas se han convertido en una parte esencial de la estrategia empresarial.
En respuesta a estos retos, los servicios de pruebas están evolucionando para incorporar la automatización impulsada por IA, entornos de pruebas basados en la nube y marcos autorreparables para garantizar tanto una mayor fiabilidad como una entrega más rápida.
En este artículo, exploramos las principales tendencias en pruebas de software que permiten a las empresas adaptarse a este ecosistema en constante evolución.
La integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) en los procesos de pruebas representa uno de los avances más significativos de los últimos años.
Lejos de los tradicionales guiones estáticos, estas tecnologías permiten ahora adaptar dinámicamente los escenarios de las pruebas a los cambios de la aplicación sometida a prueba.
Las herramientas de pruebas automatizadas se basarán en la IA para :
El aumento de la IA aplicada a las pruebas es exponencial. Según una encuesta mundial realizada a 1775 líderes empresariales y de TI, el 71 % de las organizaciones ha integrado algún tipo de inteligencia artificial o capacidades de IA generativa en sus operaciones, y más de un tercio (34 %) la utiliza específicamente para mejorar la garantía de calidad.
Tras la IA multimodal, que procesa simultáneamente varios tipos de datos mediante algoritmos especializados, surge ahora una nueva generación: la IA agéntica.
Estos sistemas inteligentes operan de forma autónoma, asumiendo tareas antes reservadas a los humanos.
Son capaces de :
En la práctica, esto significa desplegar un equipo virtual de asistentes de pruebas que sean receptivos, adaptables y capaces de garantizar la calidad continua del software a gran escala.
En 2025, comprender el comportamiento real de los usuarios se está convirtiendo en un pilar estratégico de los enfoques de pruebas automatizadas.
El Informe Mundial de Calidad 2024 de Capgemini destaca que las organizaciones invierten cada vez más en tecnologías avanzadas como la IA y el aprendizaje automático para mejorar sus procesos de garantía de calidad y comprender mejor el comportamiento de los usuarios.
Mientras que las metodologías de cambio a la izquierda pretenden realizar pruebas en una fase más temprana del ciclo de desarrollo, el enfoque de cambio a la derecha las complementa centrándose en la calidad posterior al despliegue en condiciones reales.
Al analizar las interacciones en un entorno de producción, los equipos de control de calidad pueden identificar patrones de uso, anticiparse a posibles problemas y garantizar que las aplicaciones cumplen las expectativas reales de los usuarios.
Lo que pueden hacer las herramientas de IA de nueva generación:
Modelos basados en capturas visuales: la IA utiliza instantáneas de las sesiones de los usuarios.
Análisis de comportamiento real: las pruebas se generan automáticamente a partir de los datos de uso, cubriendo escenarios positivos y negativos, incluidos los casos raros.
Cero mantenimiento manual: la IA aprende continuamente de las interacciones, eliminando la necesidad de actualizaciones repetitivas de los guiones de prueba.
Pruebas de producción inteligentes: al combinar la supervisión posterior a la implantación y las pruebas tradicionales, podemos mejorar la cobertura y detectar cualquier problema inadvertido.
Cobertura de pruebas mejorada: la IA vincula dinámicamente el código a casos reales, lo que facilita la detección de regresiones en rutas críticas.
Análisis de errores asistido por IA: detección automática de las causas de los fallos(API, rendimiento, lógica empresarial), lo que ahorra tiempo de desarrollo.
Supervisión y conocimiento continuos: las herramientas proporcionan una visión en tiempo real del uso, salvando las distancias entre el rendimiento de producción y la cobertura de las pruebas.
La complejidad de las herramientas de pruebas automatizadas ha sido durante mucho tiempo un obstáculo para su adopción generalizada.
Esta tendencia se está invirtiendo con la aparición de soluciones no-code y low-code, que permiten a perfiles no técnicos (propietarios de producto, analistas de negocio, etc.) crear y mantener escenarios de pruebas sin escribir una sola línea de código.
Estas herramientas intuitivas abren el camino a una auténtica democratización de las pruebas, con una serie de ventajas tangibles:
Para 2025, estas soluciones deberían convertirse en la nueva norma de las pruebas automatizadas, ofreciendo un ahorro de tiempo y una flexibilidad sin precedentes.
Las funciones de los probadores están evolucionando hacia perfiles híbridos, que combinan las habilidades tradicionales con la experiencia en IA, DevOps y automatización.
Esta transición ya está en marcha, como reflejan diversos datos del sector.
Conocimientos de IA: según un estudio de McKinsey, el 62 % de los empleados de entre 35 y 44 años afirma tener un alto nivel de conocimientos de IA, lo que indica una creciente adopción de estos conocimientos.
Conocimiento de DevOps: un informe de Brokee destaca que el 29% de los equipos de TI ha contratado recientemente a un ingeniero DevOps, lo que lo convierte en el puesto más demandado del sector de TI.
Experiencia en automatización: según el informe "State of Testing™ Report 2024" de PractiTest, aunque la automatización está creciendo, un gran número de probadores carecen de confianza para escribir scripts de automatización, lo que indica la necesidad de desarrollar habilidades de automatización.
La integración de las pruebas automatizadas con las prácticas DevOps y SRE (Site Reliability Engineering) está llamada a ser una de las principales tendencias en 2025.
A medida que las empresas persiguen la entrega continua y una mayor resistencia operativa, las pruebas evolucionan hacia un enfoque proactivo y continuo que se integra plenamente en los flujos de trabajo.
¿Qué es la Ingeniería de Fiabilidad del Sitio (SRE)?
Nacida en Google, la Ingeniería de Fiabilidad de Sitios Web consiste en aplicar los principios de la ingeniería de software a la gestión y las operaciones de sistemas.
Su objetivo es garantizar que las aplicaciones se mantengan estables, disponibles y eficientes, incluso a gran escala.
En la práctica, los ingenieros de SRE colaboran estrechamente con los equipos de desarrollo para :
La responsabilidad medioambiental se está convirtiendo en una cuestión estratégica para las empresas de todos los sectores, y las prácticas de Green IT se incorporan cada vez más a las pruebas de software.
La automatización de pruebas, aunque esencial, puede consumir importantes recursos, sobre todo por la ejecución masiva de escenarios, el uso de entornos de prueba virtualizados y el almacenamiento de datos.
En 2025, se prestará cada vez más atención al impacto energético de las pruebas automatizadas.
Según un artículo de Forrester, las pruebas eficaces son cruciales para el proceso de desarrollo de aplicaciones.
Las pruebas ineficaces o mal diseñadas pueden aumentar el consumo de energía. Pasar de la automatización sistemática a la automatización inteligente, utilizando IA y aprendizaje automático para determinar cuándo automatizar o ejecutar una prueba, puede suponer un importante ahorro de energía.
Enfoques de ensayo ecorresponsables :
Optimización de las campañas de pruebas: reducción de las ejecuciones redundantes y priorización de las pruebas de alto valor añadido.
El uso de infraestructuras de nube "verdes": el uso de centros de datos alimentados por energías renovables y optimizados para la eficiencia energética.
Reducir el volumen de datos generados o almacenados innecesariamente: aplicar políticas de gestión de datos para minimizar la huella de carbono.
Uso inteligente de la IA: uso de la inteligencia artificial para evitar pruebas innecesarias mediante recomendaciones específicas.
En Mr Suricate devolvemos el poder a quienes construyen el mundo digital del mañana.
Desde 2015, transformamos la complejidad en soluciones sencillas y eficaces, haciendo de la calidad un motor de rendimiento e innovación.
Desde la validación hasta el despliegue, mantenga un control total sobre los recorridos de los usuarios gracias a las pruebas automatizadas y a la supervisión en tiempo real de su información.