Un error en producción nunca llega en el momento adecuado. A menudo ocurre en plena campaña o en horas punta, a veces justo después de una actualización «menor» y casi siempre donde menos se espera. El resultado: equipos bajo presión, operaciones atascadas, clientes frustrados y una imagen de marca que se deteriora.
Es aquí donde la cuestión de las pruebas y la calidad del software deja de ser teórica. De hecho, el control de calidad y las pruebas automatizadas no son solo un paso obligatorio antes de la puesta en línea: son herramientas concretas para entregar más rápido y mejor, y ofrecer una experiencia fluida al cliente. Todo ello con menos estrés y más fiabilidad.
Sin embargo, es necesario saber cómo abordar correctamente este tema estratégico. A menudo, las pruebas se perciben como algo que requiere mucho tiempo, es técnico y difícil de mantener. Si no están bien equipadas o integradas, se convierten en una limitación en lugar de un acelerador.
En esta guía, le ofrecemos un enfoque pragmático de las pruebas automatizadas y el control de calidad. El objetivo: ayudarle a estructurar una estrategia eficaz y elegir las herramientas adecuadas (incluidas las de móvil) y evitar los errores clásicos que convierten la puesta en producción en una lotería y debilitan la experiencia del usuario.
DSI, responsable de control de calidad, responsable digital, propietario de producto, jefe de proyecto, desarrollador... Aquí encontrará referencias concretas para recuperar el control sobre la calidad de sus aplicaciones. Para evitar que se cuele ni un grano de arena en los engranajes de sus plataformas internas y externas.
El vocabulario de las pruebas puede resultar confuso en ocasiones. Antes de hablar de automatización, es fundamental dominar las diferencias entre los distintos tipos de pruebas, en particular la diferencia fundamental entre las pruebas funcionales de validación y las pruebas de no regresión (TNR).
Aunque son complementarias, estos dos tipos de pruebas responden a objetivos distintos en el ciclo de vida del software.
Por lo general, interviene al inicio del ciclo o durante el desarrollo de nuevas funcionalidades (características).
A menudo denominado simplemente «prueba de regresión», es el guardián de la estabilidad.
La respuesta es matizada.
Una aplicación moderna se basa en una arquitectura compleja en la que todo está interconectado. Para garantizar la calidad, no basta con comprobar una interfaz superficial. Es necesario asegurarse de que toda la cadena técnica y comercial sea sólida.
Estas son las principales familias de pruebas indispensables para cubrir sus riesgos:
Es la prueba que valida la experiencia real comprobando que todos los componentes del sistema (front-end, back-end, base de datos, servicios de terceros) funcionan juntos sin problemas. El autómata se comporta exactamente como un internauta: navega por la interfaz, rellena formularios y valida los pasos clave. Para maximizar su eficacia, se automatiza prioritariamente en los recorridos críticos que generan ingresos.
Por ejemplo, un escenario típico simulará un proceso de compra completo, desde la búsqueda del producto hasta la página de confirmación del pedido. El enfoque preferido hoy en día es el uso de soluciones sin código, que permiten modelar rápidamente estos recorridos funcionales sin complicaciones técnicas.
Incluso antes de tener una interfaz gráfica, sus aplicaciones se comunican entre sí a través de API. Este tipo de prueba tiene como objetivo validar esta parte, sin depender de la lentitud o los cambios visuales de la interfaz.
En concreto, se envían solicitudes técnicas al servidor (por ejemplo, una solicitud de creación de cuenta) y se comprueba que la respuesta contenga la información correcta (ID de usuario). Se trata de una prueba que debe automatizarse en una fase temprana del ciclo de desarrollo o para garantizar la seguridad de los intercambios entre dos programas informáticos. El enfoque es puramente técnico.
Una funcionalidad puede funcionar técnicamente (cuando el código es correcto), pero resultar inutilizable para el cliente debido a un error de visualización. El objetivo aquí es detectar las regresiones visuales que un script funcional clásico no ve, como un botón «Pagar» que queda oculto debajo del pie de página después de una actualización CSS, o un texto que se superpone a una imagen.
Estas pruebas deben automatizarse sistemáticamente durante las actualizaciones de la interfaz de usuario (UI) o del sistema de diseño. Se basan en un enfoque de comparación «Pixel Perfect»: la herramienta compara la pantalla actual con una captura de pantalla de referencia validada previamente y avisa ante la más mínima diferencia visible.
Su sitio web funciona bien con 10 usuarios, pero ¿aguantará el golpe el día D ? El objetivo es identificar el punto de ruptura de su infraestructura y las ralentizaciones antes de que afecten a los clientes reales. Un escenario clásico consiste en simular la llegada repentina de 50 000 visitantes simultáneos para preparar las rebajas o la emisión de un anuncio de televisión.
Estas pruebas se automatizan puntualmente, antes de grandes eventos comerciales o antes de una remodelación importante de la arquitectura del servidor. El enfoque técnico utiliza inyectores de carga que crean miles de usuarios virtuales que bombardean el sitio con solicitudes para medir la respuesta de los servidores bajo presión.
La inclusión digital es una obligación legal y ética para no excluir al 15-20 % de la población. Estas pruebas tienen como objetivo garantizar que el sitio web sea accesible para las personas con discapacidad (discapacidad visual, navegación con el teclado, etc.). Por ejemplo, se comprobará que todas las imágenes tengan una etiqueta descriptiva «Alt», que los contrastes de color sean suficientes y que los formularios estén correctamente etiquetados.
Lo ideal esautomatizar estos controles de accesibilidad de forma continua para evitar que la integración de nuevos contenidos degrade la puntuación de conformidad del sitio. Esto se hace mediante escaneos automatizados que analizan el código HTML/CSS para detectar desviaciones con respecto a los estándares vigentes.
A menudo olvidados por los equipos técnicos, los pruebas de capa de datos son vitales para el marketing. Su objetivo es garantizar la fiabilidad de la recopilación de datos: si sus datos son falsos, sus decisiones empresariales también lo serán. Por ejemplo, nos aseguramos de que el evento «Confirmación del pedido» refleje correctamente el importe exacto y la divisa correcta en Google Analytics o en su CRM.
Se recomienda automatizar estas comprobaciones cada vez que se modifique el plan de etiquetado o se publiquen nuevas páginas comerciales. El autómata funciona «escuchando» las solicitudes de red salientes durante la navegación para comprobar que se activan las etiquetas correctas con los valores esperados.
La automatización no es un fin en sí mismo, sino una inversión que debe responder a una lógica de rentabilidad. No se automatiza todo, sino aquello que tiene valor para el negocio y los equipos técnicos.
Garantizar los ingresos en un sitio de comercio electrónico es una prioridad. Una avería en el carrito de la compra o en el túnel de pago durante dos horas puede costar miles de euros. La automatización actúa como un seguro que supervisa sus procesos críticos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y alerta inmediatamente en caso de mal funcionamiento.
La automatización de las pruebas permite acelerar la puesta en producción. En un contexto ágil en el que la rapidez es clave, esperar tres días a que un equipo valide manualmente una versión ya no es viable. La automatización reduce este plazo de aceptación a unas pocas horas, o incluso minutos, lo que permite implementaciones más frecuentes.
En tareas repetitivas, la atención humana disminuye rápidamente, lo que da lugar a errores. Un autómata nunca se cansa: ejecutará el escenario de la misma manera la centésima vez que la primera, garantizando una fiabilidad constante.
Cuando sus equipos dedican más tiempo a comprobar que lo existente funciona (TNR) que probando nuevas funcionalidades. Esta es la señal de alarma más común: la deuda técnica de las pruebas manuales ralentiza la innovación.
Desea pasar de una producción mensual a una semanal o diaria, ya que los ciclos de lanzamiento se están acortando. Sin automatización, es imposible mantener este ritmo sin sacrificar la calidad.
Por último, cuando el número de recorridos posibles se dispara (móvil, ordenadores de sobremesa, tabletas, múltiples navegadores), la matriz de pruebas supera la capacidad humana: resulta físicamente imposible comprobarlo todo manualmente antes de cada actualización.
La automatización no se improvisa. Para convertir sus procesos de control de calidad en una palanca de crecimiento, es necesario seguir una metodología rigurosa.
No existe una receta mágica universal. Una buena estrategia de control de calidad debe adaptarse al tamaño de su empresa, a sus retos empresariales y a la madurez de sus equipos. A continuación le explicamos cómo abordarla en función de su contexto.
Aquí, los recursos son limitados y el producto está en constante evolución. El objetivo no es cubrirlo todo, sino evitar los errores que bloquean el desarrollo sin ralentizarlo. La estrategia consiste en automatizar únicamente los procesos críticos (registro, añadir al carrito, pago). Aseguramos el negocio y mantenemos una gran agilidad para el resto.
En este punto, el reto consiste en garantizar la fiabilidad de los procesos existentes sin dejar de ofrecer nuevas funcionalidades. La estrategia de control de calidad debe ser sistemática: cada puesta en producción debe ir precedida de una campaña de no regresión automatizada. A menudo, este es el momento en el que se conectan las herramientas de prueba con las herramientas de gestión de proyectos (Jira, Trello) para facilitar la colaboración entre los equipos comerciales y técnicos.
Con ecosistemas complejos que combinan tecnologías modernas y sistemas heredados, el control de calidad se convierte en un reto de gobernanza. Es necesario industrializar las pruebas a gran escala e integrarlas en los procesos de integración continua (CI/CD). El objetivo es mantener un nivel de calidad uniforme en decenas de aplicaciones diferentes, involucrando tanto a los desarrolladores como a los analistas de negocio.
Estos son los errores estratégicos que vemos con más frecuencia cuando las empresas se lanzan a la automatización sin conocer las trampas clásicas.
Es el mito más persistente. La automatización requiere tiempo (creación y mantenimiento). Intentar automatizar una prueba poco habitual que solo se utiliza una vez al año o una funcionalidad puramente visual y subjetiva es contraproducente.
Querer crear una prueba automatizada en una página cuyo diseño cambia cada dos días es una pérdida de tiempo. Tu script dejará de funcionar con cada actualización.
A menudo se piensa que la automatización es algo «único»: se crea la prueba y se olvida. Falso. La aplicación evoluciona y las pruebas deben evolucionar con ella. Si no se reserva tiempo para actualizar los scripts, todos acabarán fallando (falsos positivos) y el equipo perderá la confianza en la herramienta.
El mercado de las herramientas de prueba es amplio y puede resultar intimidante. Para tomar la decisión correcta, el criterio principal no es solo tecnológico, sino también humano: ¿quién va a crear y mantener las pruebas a diario? Por lo general, se distinguen tres grandes familias de herramientas.
Es el enfoque histórico, representado por marcos como Selenium, Cypress o Playwright.
Las herramientas low-code intentan simplificar la escritura de pruebas reduciendo la cantidad de código necesario, al tiempo que conservan una lógica de programación.
Es el enfoque moderno más popular por su rapidez y accesibilidad (es el posicionamiento de soluciones como Mr Suricate).
|
Tipo de herramienta |
Perfil objetivo |
Tiempo de integración |
Mantenimiento |
Caso de uso ideal |
Límites |
|
Basado en código (Selenium, Playwright, Cypress) |
Desarrolladores e ingenieros de control de calidad con experiencia (SDET) |
Largo Requiere configurar el entorno y codificar los marcos de trabajo. |
Alta Los scripts suelen ser inestables («flaky») y se rompen al menor cambio en el código o la interfaz de usuario. |
Equipos 100 % técnicos que desean una flexibilidad total y una personalización absoluta. |
Requiere mucho tiempo. Crea una importante «deuda técnica» de pruebas. Excluye los perfiles profesionales. |
|
Low-Code |
Perfiles técnicos intermedios y control de calidad técnico |
Medio Acelera la escritura, pero requiere una configuración inicial. |
Media Reduce el código, pero sigue requiriendo intervención técnica en caso de cambios. |
Equipos de control de calidad con conocimientos básicos de programación, pero que desean ir más allá del código puro. |
A menudo demasiado complejo para el oficio y, en ocasiones, demasiado restrictivo para los desarrolladores. |
|
Sin código (SaaS) (Mr Suricate) |
Todos: PO, analistas de negocios, gerentes de control de calidad, desarrolladores. |
Inmediato Solución Cloud llave en mano. Primeras pruebas en pocos minutos. |
Débil La IA y los selectores inteligentes suelen adaptar la prueba automáticamente a los cambios menores. |
Pruebas de no regresión, recorridos críticos (E2E) web y móvil, equipos ágiles. |
Menos adecuado para pruebas unitarias muy técnicas (que permanecen en manos de los desarrolladores). |
La prueba de aplicaciones móviles es un reto mucho más complejo que el de la web clásica. ¿Por qué? Por la fragmentación.
A diferencia de la web, donde predominan unos pocos navegadores, los dispositivos móviles obligan a hacer malabarismos con:
Para garantizar la fidelidad de los usuarios (que desinstalan una aplicación con errores en cuestión de segundos), su herramienta de prueba debe cumplir varios requisitos:
La puesta en producción (MEP) es el momento de la verdad. También es el momento en el que el estrés alcanza su punto álgido. Incluso con buenas pruebas, los errores estratégicos pueden echarlo todo a perder.
Más allá del código, a menudo es el proceso lo que falla:
La era de las pruebas manuales, artesanales y tediosas está llegando a su fin. Para seguir siendo competitivas, las empresas deben adoptar la automatización, no para sustituir a los seres humanos, sino para permitirles centrarse en la calidad de la experiencia del usuario.
Ya sea para aplicaciones web o móviles, la clave reside en elegir las herramientas adecuadas. Las soluciones modernas, basadas en No-Code, permiten hoy en día romper los silos entre desarrolladores y equipos profesionales, garantizando que la calidad del software sea asunto de todos.
Mr Suricate a esta iniciativa ofreciendo una solución sin código «Made in France», capaz de detectar errores antes y después de la puesta en producción, que cubre todos los recorridos de los usuarios web y móviles.
¿Listo para pasar a la velocidad superior? La automatización le está esperando.
No, y es un error frecuente querer hacerlo. El objetivo no es alcanzar una cobertura del 100 %, sino cubrir el 100 % de los riesgos críticos. Las pruebas exploratorias, el análisis de la ergonomía o las nuevas funcionalidades aún inestables se benefician de seguir siendo probadas manualmente por humanos.
El retorno de la inversión se mide concretamente en tres ejes:
Depende en gran medida del enfoque elegido. Con los métodos tradicionales basados en código (marcos de trabajo desarrollados internamente), a menudo hay que esperar varios meses antes de disponer de una serie de pruebas estables y fiables. Con un enfoque sin código (SaaS), los plazos se reducen drásticamente: los primeros escenarios críticos pueden estar operativos en pocos días, aportando valor desde la primera semana.
Es el temor número uno: tener que reescribir todas las pruebas ante la más mínima modificación del sitio web. Con los antiguos scripts (como Selenium), así era. Hoy en día, las herramientas modernas utilizan selectores inteligentes e inteligencia artificial. Si un botón cambia de color o se desplaza unos pocos píxeles, la herramienta lo «reconoce» de todos modos y la prueba sigue funcionando. De este modo, el mantenimiento se reduce drásticamente.
No hay que oponerse a ellos, son complementarios. La automatización sirve para gestionar el volumen, lo repetitivo y lo tedioso (comprobar 500 veces que el inicio de sesión funciona). El ser humano, por su parte, aporta su inteligencia, su creatividad y su capacidad para juzgar la «experiencia» y las sensaciones, algo que un robot no puede hacer. Una buena estrategia de control de calidad utiliza la automatización para liberar tiempo al cerebro humano.
Para el desarrollo puro, basta con un emulador. Pero para la validación final (QA), es imprescindible realizar pruebas en terminales reales. Un emulador nunca reproducirá fielmente el sobrecalentamiento de la batería, las interrupciones de la red (cambio de 4G a Wi-Fi) o las características táctiles específicas de un modelo concreto. Para garantizar que ningún cliente se quede bloqueado, nada mejor que probarlo en un dispositivo real.
Históricamente, esta tarea estaba reservada a los desarrolladores o ingenieros técnicos de control de calidad. Hoy en día, la tendencia general es acercar las pruebas al «negocio». Gracias a las herramientas sin código, ahora son los propietarios de productos (PO), los analistas de negocios o los equipos funcionales los que crean los escenarios. Es más lógico: son ellos los que mejor conocen las reglas de gestión y el comportamiento esperado por el usuario final.
Al contrario, está diseñada para acelerarlo. Al integrar las pruebas automatizadas directamente en sus canalizaciones de implementación (CI/CD), la verificación se realiza instantáneamente cada vez que los desarrolladores introducen un nuevo código. Si es verde, pasa a producción. Si es rojo, se bloquea. Se elimina el cuello de botella de la aceptación manual, que antes llevaba varios días.