¿POR QUÉ PUEDE FALLAR LA AUTOMATIZACIÓN DE LAS PRUEBAS FUNCIONALES?

Se supone que la automatización de las pruebas funcionales agiliza los procesos de validación de las empresas, al tiempo que mejora la calidad de las aplicaciones. Sin embargo, la automatización no es infalible y puede fallar por muchas razones. 

Ahorro de tiempo, reducción de costes, reducción del plazo de comercialización, aceleración del paso a producción, mejor cobertura de las pruebas: hay una serie de buenas razones para embarcarse en un proceso de automatización de pruebas funcionales. Pero si no se prepara bien antes, la automatización puede fracasar. 

En ese caso, las pruebas automatizadas pueden ser más caras de lo que valen para la empresa, llevar más tiempo del que ahorran o incluso no detectar las anomalías con la suficiente rapidez. Todo depende de los objetivos que te hayas marcado, pero si uno de ellos no se cumple, es que algo falla en algún sitio. Y le aconsejamos que se fije en estas cuatro razones. 

¿Problemas en la selección de las pruebas que se van a automatizar?

Dirás que nos estamos repitiendo, pero un pequeño recordatorio nunca viene mal: no es necesario automatizar todas tus pruebas, y de hecho sería contraproducente. Sencillamente porque algunas pruebas deben seguir siendo manuales, lo que permite a un ser humano detectar cosas que una máquina no vería, sobre todo en materia de ergonomía, accesibilidad, etc. 

Para garantizar la calidad del desarrollo de aplicaciones web o móviles y obtener un rendimiento óptimo de la inversión, es imprescindible combinar pruebas automatizadas y manuales. Sin embargo, es importante elegir las pruebas adecuadas para automatizar, porque las pruebas equivocadas pueden hacer que su estrategia de automatización sea totalmente ineficaz y le haga perder más tiempo y dinero que otra cosa. 

En Mr Suricaterecomendamos automatizar las pruebas más recurrentes y repetitivas, como las pruebas no regresivas, así como las rutas y funcionalidades más críticas, que tienen un impacto directo en la empresa (negocio, legal, imagen). 

¿Una herramienta inadecuada?

Para satisfacer la necesidad de automatización, existen muchas herramientas, pero no hay que equivocarse. No todas las herramientas son iguales. Algunos pueden ser demasiado técnicos y requerir habilidades que no se adaptan a las de su equipo. Otros tienen un alto coste de implantación y mantenimiento, por lo que hay que tenerlo en cuenta. Y es posible que algunos no le permitan probar todo. 

Esto requiere que estudie bien sus necesidades, pero también que tenga en cuenta su proyecto de desarrollo (si es una API, un cliente gordo, una interfaz web, una aplicación móvil, si es multidispositivo...), pero también las competencias de su equipo, el nivel de complejidad de las pruebas funcionales que desea automatizar, así como el coste que desea asignarles. 

¿Falta de mantenimiento?

A largo plazo, la automatización suele fallar por un problema de mantenimiento. De hecho, es importante no olvidarse de actualizar los escenarios de prueba automatizados en cuanto haya cambios, ya sea en la interfaz de usuario, las funcionalidades, el sistema operativo, el navegador, los datos, etc. De lo contrario, se corre el riesgo de que las anomalías no se detecten correctamente y los equipos de desarrollo pierdan tiempo, cuando el objetivo mismo de la automatización es ahorrarles tiempo.

¿Falta de análisis?

La automatización de las pruebas funcionales puede hacer mucho por su empresa, pero no tiene sentido embarcarse en el proceso si no ha previsto analizar los resultados de las pruebas realizadas. 

Al fin y al cabo, ¿de qué sirve lanzar campañas de prueba automatizadas si se decide pasar a producción sin comprobar que se ha detectado ninguna anomalía? El riesgo es entonces desplegar una aplicación de baja calidad, llena de errores críticos, y no hablamos del impacto negativo que esto puede tener en sus usuarios. 

No basta con ejecutar pruebas automatizadas por docenas, cientos o miles, sino que es necesario establecer sistemas de análisis de los fallos y facilitar la notificación de los mismos, por ejemplo creando automáticamente hojas de incidencias, para poder tomar después las medidas necesarias: volver a ejecutar la prueba que ha fallado, actualizarla o corregir la anomalía detectada.