16. Pruebas Autocurativas: optimización inteligente para la automatización de pruebas

En proyectos con automatización de pruebas, especialmente en la interfaz de usuario (UI), los equipos suelen enfrentarse a constantes cambios. Las metodologías ágiles implican actualizaciones frecuentes en las aplicaciones, como la modificación de identificadores (ID) o localizadores. Estos cambios provocan falsos negativos en los scripts de prueba, lo que aumenta el esfuerzo de mantenimiento.

Para tener un panorama completo, indagamos en la percepción de quienes trabajan con automatización en nuestra organización, César y Leonardo, para comprender sus frustraciones cotidianas y cómo creen que las pruebas autocurativas podrían ayudarlos.

Uno de los principales problemas mencionados es la inestabilidad de las pruebas debido a cambios frecuentes en la interfaz de usuario. César lo describe como una de sus mayores frustraciones: “La inestabilidad de las pruebas en aplicaciones debido a elementos de la interfaz que cambian frecuentemente por tener Id dinámicos, cambios en el DOM o el uso de frameworks de front-end que compilan en tiempo de ejecución genera una carga significativa de mantenimiento”. Leonardo coincide en que “los enormes tiempos de espera para interactuar con elementos y la inversión en localizadores que luego dejan de funcionar” son puntos críticos en la automatización.

En este contexto, las pruebas autocurativas surgen como una posible solución.

¿Qué son las Pruebas Autocurativas?

Consisten en una técnica que permite que los scripts se adapten automáticamente a los cambios en una aplicación o sistema. Esta metodología procura que la automatización siga siendo eficiente y confiable, incluso en entornos ágiles y cambiantes.

Para lograr esta adaptación automática, las pruebas autocurativas combinan varios mecanismos. Los algoritmos de autocuración emplean inteligencia artificial (IA) para detectar cambios en la aplicación y ajustar los scripts sin intervención manual. Los modelos de machine learning analizan ejecuciones previas, identifican patrones y predicen posibles fallos, lo que mejora la estabilidad de las pruebas. Por otro lado, la localización dinámica de elementos utiliza IA para reconocer componentes de la interfaz de usuario sin depender exclusivamente de localizadores estáticos, como XPath o ID, lo que permite mayor flexibilidad ante cambios en la UI.

¿Cómo funcionan?

Cuando un script de prueba automatizado falla, generalmente se debe a que no encuentra un elemento en la interfaz de usuario o porque un cambio en la aplicación afecta su flujo. En este contexto, las pruebas autocurativas siguen un proceso estructurado para detectar, analizar y corregir el problema de manera automática.

1. Detección del fallo: El sistema identifica que una prueba ha fallado debido a un elemento ausente o una modificación en la aplicación.
2. Análisis del error: Un algoritmo especializado examina la falla y localiza el área afectada.
3. Evaluación del entorno: Se estudian los cambios recientes en la aplicación, como cambios de atributos o estructuras alteradas.
4. Diagnóstico impulsado por IA: Mediante inteligencia artificial, el sistema identifica el componente exacto que provocó la falla.
5. Ajuste automático del script: El algoritmo ajusta los valores o parámetros del script para adaptarse a los cambios detectados.
6. Re-ejecución de la prueba: Finalmente, el sistema vuelve a ejecutar la prueba para validar que la corrección haya sido efectiva y verificar la estabilidad de la automatización.

Algunos ejemplos

Las pruebas autocurativas permiten que la automatización siga funcionando sin intervención manual, incluso cuando se producen cambios en la aplicación. A continuación, se presentan algunos escenarios donde este enfoque marca la diferencia:

• Cambio en localizadores:

Supongamos que un botón <button id=”submitTaskButton”>Enviar tarea</button> cambia su ID a <button id=”confirmTaskButton”>Enviar tarea</button>.

En una prueba tradicional, este cambio provocaría un fallo. Sin embargo, una prueba autocurativa detecta la modificación y ajusta el script automáticamente para reflejar el nuevo identificador.

• Modificación de la UI:

Si el botón “Enviar tarea” cambia de ubicación dentro de la pantalla, las pruebas autocurativas son capaces de identificar su nueva posición y continuar con la ejecución sin necesidad de ajustes manuales.

• Cambio en la base de datos (DB):

En un entorno de desarrollo, es común que se renombren columnas en la base de datos. Si una consulta dependía de un nombre específico y este se modifica, una prueba tradicional fallaría. En cambio, una prueba autocurativa detecta el cambio y ajusta la consulta para utilizar el nuevo nombre de la columna.

• Cambio en APIs:

Si una API cambia la estructura de su respuesta JSON, las pruebas autocurativas identifican el cambio y ajustan los scripts para buscar el nuevo campo.

Si una API cambia la estructura de su respuesta JSON, por ejemplo, reemplazando un campo como “nombre_usuario” por “nombre_completo”, una prueba convencional se rompería. Las pruebas autocurativas, en cambio, identifican la nueva estructura y ajustan los scripts para que sigan funcionando.

César destaca que esta técnica promete hacer que los scripts de prueba sean más resilientes, ya que “si un selector CSS cambia levemente o se modifica la jerarquía de elementos en el DOM, las pruebas pueden ajustarse de forma inteligente para seguir funcionando”. Sin embargo, también señala que no son una solución mágica, ya que “todavía falta mayor adaptación semántica para diferenciar entre cambios superficiales y modificaciones significativas que afectan la lógica de la prueba”.

Nuestros expertos coinciden en que si bien las pruebas autocurativas tienen un gran potencial para reducir el esfuerzo de mantenimiento, todavía requieren mejoras para ser una solución integral.

Leonardo considera que en un proyecto real le ayudarían a crear y actualizar localizadores de forma más eficiente, pero también opina que “pueden ser una buena herramienta, pero debemos lograr bajar a tierra muchos de los conceptos que se manejan”. César por su parte cree que “necesitan mejor integración con los análisis de fallos para diferenciar entre una falla de autocuración y un problema genuino en la aplicación”.

Ventajas y desafíos de las pruebas autocurativas

Las pruebas autocurativas han surgido como una solución innovadora dentro de la automatización de pruebas, permitiendo reducir el mantenimiento y aumentar la estabilidad en entornos dinámicos. Sin embargo, su implementación también presenta ciertos desafíos. A continuación, exploramos sus principales beneficios y limitaciones.

Ventajas

• Reducción del mantenimiento: Los scripts se ajustan automáticamente a los cambios en la aplicación, minimizando el esfuerzo manual y optimizando el tiempo de actualización.
• Mayor estabilidad: La capacidad de adaptación de estas pruebas reduce la incidencia de falsos negativos, permitiendo una automatización más confiable.
• Cobertura ampliada: Al minimizar las fallas causadas por cambios en la interfaz o en la estructura del sistema, la autocuración permite abarcar un mayor número de escenarios de prueba.

Desafíos

Sin embargo, no todo lo que brilla es oro. A pesar de sus ventajas, las pruebas autocurativas también presentan desafíos que deben ser gestionados adecuadamente:

• Curva de aprendizaje: Su adecuada implementación requiere que el equipo tenga un conocimiento profundo del sistema y de las herramientas utilizadas.
• Consumo de recursos: Los algoritmos de inteligencia artificial pueden generar una mayor carga computacional, afectando el rendimiento en ciertos entornos.
• Supervisión humana necesaria: Aunque las pruebas se ajustan de manera autónoma, en flujos críticos sigue siendo clave la intervención manual para garantizar la calidad y confiabilidad de los resultados.

Herramientas para Pruebas Autocurativas

Para finalizar, presentamos las principales herramientas utilizadas para este tipo de pruebas, con una breve reseña sobre las principales ventajas y desventajas de cada una de ellas.

• Testim

Utiliza IA para detectar cambios en la interfaz de usuario y ajustarse automáticamente a esos cambios. Esto es muy enriquecedor, ya que puede reducir significativamente el tiempo dedicado al mantenimiento de los scripts.

Con su característica de smart locators, que ajustan los selectores dinámicamente según el contexto, provee resistencia a los cambios frecuentes en la interfaz, que es de gran utilidad en proyectos donde los cambios de UI son frecuentes. De otro modo, generaría un aumento considerable en la carga de trabajo para mantener los scripts actualizados.

Aunque reduce la necesidad de intervención manual, en entornos con cambios muy significativos en la interfaz, los ajustes automáticos de la herramienta pueden no ser precisos, lo que puede generar fallos en las pruebas que no se detectan hasta que alguien revise manualmente los resultados. Esto implica que, aunque se ahorre tiempo en algunas tareas de mantenimiento, es necesario seguir realizando revisiones constantes de las pruebas para asegurar su correcta ejecución.

• Katalon

Mejora la estabilidad de los tests al integrarse con otras soluciones de IA. Su versatilidad para automatizar diferentes tipos de pruebas (por ejemplo web, mobile y API) facilita la creación de pruebas con menor necesidad de mantenimiento. En particular, esta herramienta ofrece una función de auto-healing para solucionar el problema de localizadores rotos.

En cuanto a la creación de pruebas, es relativamente rápida y fácil de usar para diversas plataformas. Sin embargo, el mantenimiento de los scripts puede ser más laborioso, ya que los cambios inesperados en la aplicación aún requerirán ajustes manuales. Después de una ejecución de pruebas, Katalon ofrece self healing insghts, donde se pueden revisar los localizadores que fueron “curados”. En esta instancia se puede decidir si las correcciones sugeridas se aprueban o precisan de algún ajuste manual adicional.

Para tener en cuenta, la eficacia de esta funcionalidad de Katalon, depende en gran medida de cómo se configuren los métodos de selección de objetos (xpath, atributos, imagen), ya que una mala configuración podría llevar a, por ejemplo, falsos negativos.

• Applitools

Su motor de inteligencia visual detecta cambios visuales en las aplicaciones de manera automática, permitiendo la autocuración de tests basados en diferencias visuales.

El enfoque de está herramienta se centra únicamente en aspectos visuales, por lo que no detecta problemas funcionales o lógicos. Si se quiere probar otros aspectos del producto, debe complementarse con otras herramientas para cubrir otros tipos de pruebas, como las funcionales o de integración.

• Functionize

Utiliza IA y machine learning para la creación, ejecución y mantenimiento de pruebas funcionales, reduciendo drásticamente la intervención manual. La herramienta está enfocada en entender y adaptarse a los cambios en el producto o aplicación.

A pesar de sus grandes ventajas, no quita que sea recomendable validar los cambios realizados para asegurarse de la lógica de las pruebas tras las adaptaciones automáticas.
Su efectividad depende en gran medida de la calidad de los datos de entrenamiento que alimentan su inteligencia artificial; si estos datos no son precisos o representativos, la precisión de las pruebas autocurativas puede verse comprometida, llevando a resultados no confiables.

• Mabl

Proporciona pruebas automatizadas inteligentes que se ajustan automáticamente a los cambios en la interfaz de usuario o en los flujos de la aplicación, minimizando el esfuerzo manual requerido para actualizar las pruebas. Además, ofrece alertas proactivas cuando detecta errores antes de que impacten en los usuarios.

Sin embargo, como con otras herramientas de autocuración, la adaptación automática no siempre es perfecta. Si bien Mabl es capaz de ajustarse a muchos cambios, en casos más complejos o en aplicaciones con flujos dinámicos, puede que no detecte o ajuste adecuadamente todos los elementos afectados. El automatizador aún deberá revisar las pruebas periódicamente para asegurar que los ajustes automáticos no hayan introducido nuevos errores, especialmente si los cambios en la aplicación son significativos o afectan áreas complejas de la interfaz.

Conclusión: automatización inteligente en entornos ágiles

Las pruebas autocurativas representan un avance crucial para la automatización en entornos ágiles, ya que reducen el tiempo de mantenimiento y aumentan la confiabilidad. Sin embargo, su implementación requiere equilibrio entre automatización y supervisión humana. A pesar de los desafíos, las ventajas que ofrecen — como mayor estabilidad, menor esfuerzo manual y cobertura ampliada — las convierten en una solución eficaz para mejorar la calidad de software en sistemas dinámicos.

Si te interesa leer otros contenidos sobre testing de software, accedé a nuestro perfil y encontrá las notas anteriores en las que hablamos sobre otros tipos de pruebas, por qué realizarlas, los roles que participan en ellas y más.

En próximas notas, continuaremos profundizando en el apasionante mundo de la tecnología. Seguinos para estar al tanto sobre nuevos contenidos. También podés proponer un tema para futuros artículos, comentando debajo. ¡Hasta la próxima!

👉🏼 Linkedin

👉🏼 Twitter

👉🏼 Threads

👉🏼 Instagram

👉🏼 Facebook