¿Qué son las pruebas de software?

Los principales beneficios de las pruebas sólidas incluyen la entrega de software de alta calidad mediante la identificación de errores y la mejora del rendimiento.

Hoy en día, las pruebas de software están profundamente integradas en las prácticas de desarrollo modernas, impulsadas por la transformación ágil, DevOps y los pipelines de integración continua/entrega continua (CI/CD). Las pruebas ya no son un paso final antes del lanzamiento, sino que comienzan en la fase de planeación del diseño y continúan después del despliegue.

Este enfoque de prueba admite lanzamientos más rápidos y reduce el riesgo en entornos de infraestructura de TI que cambian rápidamente. Prácticas como las pruebas de desplazamiento a la izquierda, donde las pruebas comienzan antes en el ciclo de desarrollo, ayudan a los equipos a descubrir problemas antes. Las pruebas de cambio correcto, centradas en el monitoreo y la validación en producción, permiten a los equipos adaptarse al uso del mundo real más rápidamente.

Las estrategias modernas de prueba de software continúan evolucionando junto con los avances en automatización, inteligencia artificial (IA) y arquitecturas nativas de la nube , como los microservicios. A medida que el software se vuelve más complejo y los ciclos de lanzamiento se aceleran, las pruebas inteligentes se volvieron cada vez más frecuentes.

En un informe de Fortune Business Insights, el tamaño del mercado global de pruebas basadas en IA se valoró en 856,7 millones de dólares estadounidenses en 2024. Se prevé que crezca de 1010.9 millones de dólares estadounidenses en 2025 a 3824.0 millones de dólares estadounidenses en 2032, lo que supone una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 20.9 % durante el periodo de previsión.¹

Las pruebas de software comenzaron junto con el desarrollo de la ingeniería de software, que surgió justo luego de la Segunda Guerra Mundial. Al científico informático Tom Kilburn se le atribuye la escritura de la primera pieza de software, que debutó el 21 de junio de 1948 en la Universidad de Manchester en Inglaterra. Realizaba cálculos matemáticos mediante instrucciones básicas de código máquina.

En los primeros años, la depuración era el método de prueba principal y lo siguió siendo durante las siguientes dos décadas. En la década de 1980, los equipos de desarrollo comenzaron a mirar más allá de simplemente aislar y corregir errores de software. Comenzaron a probar aplicaciones en entornos del mundo real para garantizar una funcionalidad y confiabilidad más amplias.

Este cambio marcó el comienzo de una visión más amplia de las pruebas, que enfatizaba la garantía de calidad como un enfoque crítico. Se convirtió en una parte integral del ciclo de vida del desarrollo desoftware (SDLC), el proceso estructurado que utilizan los equipos para crear software de alta calidad, rentable y seguro.

En la década de 1990 y principios de la década de 2000 se produjo el auge de las pruebas automatizadas, junto con nuevas prácticas como el desarrollo impulsado por pruebas (TDD). Durante este periodo, las técnicas de programación modular como la programación orientada a objetos (OOP), que organizaba el software en módulos, también ganaron popularidad. Este diseño modular facilitó la escritura de pruebas específicas para pequeñas partes de código, conocidas como pruebas unitarias. La expansión de las aplicaciones móviles y de la web exigió nuevas estrategias de prueba, incluyendo pruebas de rendimiento, usabilidad y seguridad.

En la última década, los avances en metodologías ágiles y DevOps han cambiado fundamentalmente la forma en que los equipos crean y entregan software. Las pruebas se han vuelto continuas, automatizadas e integradas en cada fase de desarrollo y despliegue. Muchas de las organizaciones actuales aprovechan herramientas de automatización patentadas y de código abierto y plataformas de pruebas continuas (por ejemplo, Katalon Studio, Playwright, Selenium) para lograr el control de calidad. Estas herramientas también les ayudan a ganar velocidad, escalabilidad y confianza del cliente.

En el mundo interconectado de hoy, las consecuencias de los defectos del software son más graves que nunca. La entrega tardía o los defectos de software pueden dañar la reputación de una marca, lo que genera clientes frustrados e insatisfechos. En casos extremos, un error o defecto puede degradar los sistemas interconectados o provocar fallos de funcionamiento graves.

Considere el incidente que involucró a Delta Air Lines en julio de 2024. Una actualización de software defectuosa de la empresa de ciberseguridad CrowdStrike provocó fallas generalizadas del sistema en todas las plataformas de Microsoft Windows. Delta experimentó el impacto operativo más grave entre las aerolíneas estadounidenses, con miles de cancelaciones de vuelos y pérdidas estimadas que superan los 500 millones de dólares.² Este evento destaca la importancia vital de las pruebas exhaustivas, especialmente al integrar software de terceros en sistemas de misión crítica.

Aunque las pruebas en sí mismas incurren en costos, las compañías pueden ahorrar millones de dólares por año en desarrollo y soporte mediante la implementación de técnicas de prueba efectivas y procesos de control de calidad. Las primeras pruebas de software identifican problemas antes de que un producto se lance al mercado. Lo más pronto posible los equipos de desarrollo reciban comentarios sobre las pruebas, antes podrán abordar problemas críticos, como:

• Defectos arquitectónicos

• Malas decisiones de diseño

• Funcionalidad no válida o incorrecta

• Vulnerabilidades de seguridad

• Problemas de escalabilidad

Cuando el desarrollo deja un amplio margen para las pruebas, mejora la confiabilidad del software y las aplicaciones de alta calidad se entregan con menos errores. Un sistema que cumpla o supere las expectativas del cliente puede generar mayores ventas, una mayor participación en el mercado y mejores experiencias de usuario.

Las pruebas de software se dividen principalmente en dos categorías amplias:

• Pruebas manuales

• Pruebas automatizadas

Las pruebas manuales son el proceso en el que los probadores ejecutan los casos de prueba manualmente sin la ayuda de herramientas de automatización. Los probadores realizan acciones como pulsar botones, introducir texto y Verify resultados, simulando cómo interactuaría un usuario final con el software.

Las pruebas manuales se utilizan normalmente para pruebas exploratorias, pruebas de usabilidad y cuando la aplicación es lo suficientemente pequeña como para que no sea necesario automatizarla.

Las pruebas automatizadas utilizan scripts y herramientas para ejecutar pruebas en el software automáticamente. Este enfoque fundamental es beneficioso para tareas de prueba repetitivas y para sistemas más grandes donde es necesario ejecutar las mismas pruebas varias veces.

Las pruebas automatizadas garantizan que el software pueda probar de forma más rápida y consistente. También reduce el error humano y mejora la eficiencia de las pruebas a lo largo del tiempo.

En general, las pruebas de software se producen en cuatro niveles (o etapas) diferentes dentro del ciclo de vida del desarrollo de software, cada uno de los cuales se centra en partes específicas de la aplicación:

• Prueba de unidad

• Pruebas de integración

• Pruebas del sistema

• Pruebas de aceptación

Hay muchos tipos diferentes de pruebas de software que se incluyen en los niveles discutidos anteriormente y, por lo general, se pueden dividir en dos categorías principales:

• Las pruebas funcionales verifican si una aplicación de software se comporta de acuerdo con los requisitos especificados.

• Las pruebas no funcionales evalúan cómo funciona el software en diversas condiciones, como carga, estrés o en diferentes entornos.

Las siguientes listas describen los tipos de pruebas comunes dentro de cada categoría.

• Pruebas de caja blanca: las pruebas de caja blanca implican pruebas basadas en el conocimiento de la estructura interna, la lógica y las funciones del software que se está probando.

• Pruebas de caja negra: en las pruebas de caja negra, un evaluador no tiene ninguna información sobre el funcionamiento interno del sistema de software.

•  Pruebas ad hoc: en las pruebas ad hoc, los evaluadores intentan romper o encontrar errores en una aplicación sin seguir pruebas o documentación predefinidas.  

• Pruebas de API: las pruebas deAPI (interfaz de programación de aplicaciones) verifican que las interfaces entre los componentes de software funcionen de manera correcta y confiable. Las pruebas de API son una parte esencial de la API management, el software y los procesos que soportan el ciclo de vida de una API.

• Pruebas exploratorias: las pruebas exploratorias ayudan a los probadores de software a descubrir escenarios y situaciones difíciles de predecir que pueden conducir a errores de software.

• Pruebas de regresión: las pruebas de regresión verifican si las nuevas características rompen o degradan la funcionalidad existente. Cerciora que los cambios recientes no introdujeron nuevos defectos.

• Pruebas de cordura: las pruebas de cordura evalúan si las funcionalidades específicas funcionan como se espera. Los evaluadores pueden usarlo para verificar menús, funciones y comandos a nivel superficial cuando no hay tiempo para una prueba de regresión completa.

• Pruebas de humo: la prueba de humo es un proceso preliminar de prueba de software que verifica si las funciones básicas de una aplicación funcionan correctamente. Ayuda a garantizar que la construcción sea lo suficientemente estable para realizar más pruebas.

• Pruebas de aceptación del usuario (UAT): las pruebas de aceptación del usuario (UAT) son un tipo específico de pruebas de aceptación realizadas por los usuarios finales para confirmar que el sistema satisface sus necesidades y funciona en escenarios del mundo real.

• Pruebas de recuperación:  las pruebas de recuperación verifican cómo el software responde y se recupera de las fallas, lo que garantiza que los datos y los procesos se restauren correctamente.

• Pruebas de rendimiento: las pruebas de rendimiento se refieren a cómo se ejecuta el software bajo diferentes cargas de trabajo.

• Pruebas de carga: las pruebas de carga, un tipo de prueba de rendimiento, evalúan el rendimiento en condiciones reales de equilibrio de carga.

• Pruebas de estrés: las pruebas de estrés examinan la cantidad de tensión que el sistema puede soportar antes de fallar.

• Pruebas de seguridad: las pruebas de seguridad validan si el software está abierto a hackers u otros tipos de vulnerabilidades maliciosas.

• Pruebas de usabilidad: las pruebas de usabilidad validan hasta qué punto un cliente puede emplear la interfaz de usuario de un sistema para completar una tarea de forma eficiente e intuitiva.

• Pruebas de compatibilidad: las pruebas de compatibilidad verifican si una aplicación de software funciona como se espera en varios dispositivos, sistemas operativos, navegadores y entornos de red.

Las pruebas de software efectivas comienzan con un plan de pruebas sólido que describe el alcance, el enfoque y los recursos necesarios para validar el software a lo largo de su ciclo de vida.

Para escalar y adaptarse en entornos complejos, los equipos de pruebas confían en una infraestructura sólida de pruebas, una estructura que admite la automatización, se integra con los procesos CI/CD y permite la validación continua a escala en plataformas y entornos. Estos marcos apoyan todas las fases de las pruebas, incluyendo el diseño, la ejecución y el análisis de resultados, ayudando a los equipos a detectar antes los problemas, reducir los riesgos y mejorar el plazo de lanzamiento. Las revisiones de código también desempeñan un papel crítico en el aseguramiento de la calidad, ya que permiten a los equipos detectar defectos en una fase temprana y aplicar normas de programación antes incluso de que comiencen las pruebas.

Las pruebas pueden llevar mucho tiempo. Las pruebas manuales o ad hoc pueden ser suficientes para compilaciones pequeñas. Sin embargo, para sistemas más grandes, las herramientas se utilizan con frecuencia para automatizar tareas. Las pruebas automatizadas ayudan a los equipos a implementar diferentes escenarios, probar diferenciadores (como mover componentes a un entorno de nube ) y obtener rápidamente retroalimentación sobre lo que funciona y lo que no.

Un enfoque de prueba sólido abarca la interfaz de programación de aplicaciones (API), la interfaz de usuario y los niveles del sistema. Cuantas más pruebas se automaticen y se ejecuten antes, mejor. Algunos equipos crean herramientas internas de automatización de pruebas. Sin embargo, las soluciones de los proveedores ofrecen características que pueden optimizar las tareas clave de gestión de pruebas, como:

• Pruebas continuas: en las pruebas continuas, los equipos de proyecto prueban cada compilación a medida que está disponible. Este tipo de pruebas de software se basa en la automatización de pruebas que se integra con el proceso de despliegue, a menudo como parte de la despliegue continuo. Permite validar el software en entornos de prueba realistas en una fase más temprana del proceso de desarrollo, lo que mejora el diseño y reduce los riesgos.

• Gestión de la configuración: las organizaciones mantienen de forma centralizada los activos de prueba y realizan un seguimiento de las compilaciones de software que se están probando. Los equipos obtienen acceso a activos como código, requisitos, documentos de diseño, modelos, guiones de prueba y resultados de prueba. Los sistemas sólidos incluyen la autenticación de usuarios y los registros de auditoría para ayudar a los equipos a cumplir con los requisitos de cumplimiento con un esfuerzo administrativo mínimo. 

• Virtualización de servicios: es posible que los entornos de prueba no estén disponibles, especialmente al principio del desarrollo del código. La virtualización de servicios simula los servicios y sistemas que faltan o que aún no se han completado, lo que permite a los equipos reducir las dependencias y probar antes. Pueden reutilizar, desplegar y cambiar una configuración para probar distintos escenarios sin tener que modificar el entorno original.

• Seguimiento de defectos o errores: el monitoreo de defectos y el seguimiento de errores son cruciales tanto para los equipos de pruebas como para los de desarrollo, ya que les permiten medir y mejorar la calidad del software. Las herramientas automatizadas permiten a los equipos rastrear defectos, medir su alcance e impacto y descubrir problemas relacionados.

• Métricas e informes: los informes y analytics permiten a los miembros del equipo compartir el estado, los objetivos y los resultados de las pruebas. Las herramientas de pruebas avanzadas integran métricas del proyecto y presentan los resultados en un panel. Los equipos ven rápidamente el estado general de un proyecto y pueden monitorear las relaciones entre las pruebas, el desarrollo y otros elementos del proyecto.

A medida que el ritmo del desarrollo de software se acelera y los sistemas se vuelven cada vez más complejos, las pruebas de software continúan evolucionando al mismo tiempo. A continuación se presentan algunas tendencias clave que están dando forma al futuro de las pruebas.

A medida que las plataformas de código bajo y sin código siguen ganando popularidad, nuevas herramientas de prueba de software están surgiendo que atienden a usuarios no técnicos. Estas herramientas simplifican los procesos de prueba, permitiendo a los usuarios empresariales crear y ejecutar pruebas en las aplicaciones que crean. Esta capacidad acelera el tiempo de comercialización sin necesidad de conocimientos técnicos.

La rápida expansión de los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) presenta desafíos únicos en términos de pruebas de conectividad, seguridad y rendimiento en condiciones del mundo real. A medida que más dispositivos dependen de la computación edge, las herramientas de prueba deben simular diversos entornos para garantizar que el software pueda funcionar de manera confiable en diversas condiciones de red.

Desde el lanzamiento de 5G, las aplicaciones que requieren latencia ultrabaja , como los vehículos autónomos y la atención médica remota, necesitan pruebas especializadas. Validar el rendimiento en condiciones de alta velocidad y baja latencia se ha vuelto crucial para las aplicaciones móviles y basadas en edge.

Los sistemas de autocorrección impulsados por IA detectan y realizan arreglos automáticamente problemas menores, lo que reduce el tiempo de inactividad. Las pruebas predictivas, impulsadas por el machine learning (ML), permiten a los equipos anticipar posibles fallas y abordarlas antes de que interrumpan la producción, lo que a su vez hace que el software sea más resiliente y confiable.

La IA generativa se ha convertido en una poderosa herramienta en las pruebas de software. Mediante el uso de técnicas avanzadas de machine learning, los modelos de IA generativa pueden crear casos de prueba dinámicos basados en el comportamiento del software. Estos modelos generan automáticamente nuevos escenarios que los evaluadores humanos podrían pasar por alto, lo que en última instancia mejora la cobertura de las pruebas y la confiabilidad del software.