Las pruebas de software o la Automatización de pruebas son esenciales para asegurar que los clientes puedan tener una mejor experiencia al interactuar con las aplicaciones de las empresas. Sin embargo, estas pruebas pueden resultar costosas si no se planifica de manera estratégica e inteligente, ya que los testers aportan en todo el ciclo de desarrollo de software bajo un enfoque de calidad continua. Por esta razón, cada vez más compañías están en la búsqueda de eficiencias en la forma de probar, evolucionando de las pruebas de software manuales a las automatizadas, lo cual aporta varias ventajas, siendo la principal que ver con el retorno de inversión (ROI).
En realidad, el testing manual es una estrategia que nunca pasará de moda, porque siempre habrá puntos específicos o particulares del software que deberán ser verificados manualmente antes de salir a producción. La automatización es un enfoque complementario, especialmente útil para las tareas repetitivas como, por ejemplo, las pruebas de regresión, donde se valida que todas las casuísticas estén planteadas de manera correcta ante cualquier cambio. En proyectos de gran envergadura con numerosos casos de prueba, la automatización ofrece una ventaja importante, inclusive facilitando la creación de datos para las pruebas. Hay que recordar que la automatización debe ser siempre una priorización en las estrategias de pruebas y su factibilidad y retorno de inversión debe ser analizada antes de tomar la decisión final.
Qué aporta la GenAI
La consultora Gartner predijo que para 2027 el 80% de las empresas habrá integrado herramientas de prueba aumentadas con inteligencia artificial (IA) en su cadena de herramientas de ingeniería de software, contra el 15% de fines de 2023.
A decir verdad, el testing automatizado es una práctica recurrente y bien establecida formando parte del portafolio de Softtek desde hace casi una década. Sin embargo, la irrupción de la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha traído cambios importantes y significativos. Por ejemplo, en el pasado, antes de construir el robot de prueba, siempre hacía falta que una persona analizara los requerimientos (qué es lo que había que probar y qué se debía automatizar); y luego era necesario que diseñara los casos de prueba y generase los scripts de automatización de forma manual. Con la irrupción de la inteligencia artificial generativa esos tres pasos ahora se hacen de manera automática e inteligente, aunque obviamente el talento humano tiene que supervisar que lo que ofrece la GenAI sea lo que se necesita.
Sumado a que en la actualidad podemos tener ejecuciones de pruebas asistidas con GenAI, basándose en analíticos de datos para orientarnos cuales son los escenarios debemos tomar buscando optimizar las entregas de resultados.
Otra ventaja que aporta la automatización impulsada por IA es la mayor cobertura: esta tecnología puede crear de forma automática toda una serie de casos de prueba que normalmente el humano no alcanza a ver.
Recupero de la inversión
Determinar un promedio exacto del ROI en testing es complejo debido a la variabilidad y metodologías utilizadas en los proyectos. Debería ser una buena práctica el tener un ROI personalizado por cada iniciativa de automatización que se requiera. Solo así podríamos identificar correctamente en tiempo y costo el verdadero beneficio. Un estudio de Gartner encontró que las empresas que invierten en pruebas automatizadas tienen un retorno de inversión promedio del 200%. Así mismo con la GenAI se puede acortar los ciclos de testing hasta en un 50% según Forrester Research. Desde Softtek tenemos resultados muy atractivos al usar GenAI en las pruebas como: reducir el esfuerzo de automatización en 71% e incrementar en un 80% la razón de casos de pruebas con respecto a una automatización tradicional. Por ello recomendamos hacer una prueba de concepto (PoC): bajo un alcance acotado, mostramos los beneficios de la GenAI para las pruebas y los resultados proyectarlos a medida de las necesidades de cada negocio.
Edmar Jose Romero Contreras
