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La IA avanza rápidamente, al igual que la presión sobre los equipos para mantenerse al día. Al comenzar 2026, muchos líderes de control de calidad y desarrollo se plantean la misma pregunta: ¿Cómo podemos lograr que la IA sea realmente útil y no abrumadora?
Mire al analista de Forrester Devin Dickerson, a los expertos de Parasoft y a Bhanu Miryala, líder de automatización de control de calidad en Northbridge Financial, tener una conversación sincera sobre lo que realmente está sucediendo en las pruebas de software y dónde la IA puede realmente hacer la vida más fácil para los equipos.
Devon Dickerson, de Forrester, señala una tendencia fascinante: si bien alrededor del 47 % de los desarrolladores empresariales afirman utilizar IA generativa en su flujo de trabajo, es probable que el uso real entre los desarrolladores individuales sea mucho mayor. Esto genera cierta división. Los desarrolladores individuales y las startups en fase inicial están adoptando ampliamente las herramientas de IA, convirtiéndolas en una parte casi predeterminada de sus procesos. Sin embargo, para las empresas más grandes, el panorama es diferente. Muchas aún se encuentran en la fase piloto, lidiando con la gobernanza, la privacidad de los datos y cómo medir el retorno de la inversión (ROI) de estas iniciativas de IA.
Esto significa que, mientras los desarrolladores individuales transforman sus flujos de trabajo con IA, las empresas aún buscan cómo construir todo su ciclo de vida de desarrollo de software en torno a ella. No se trata solo de adoptar la tecnología, sino de crear políticas y estrategias que la respalden.
Se ha producido un cambio significativo en el uso de las herramientas de IA. Al principio, la principal preocupación era la "ingeniería rápida": encontrar la manera perfecta de pedirle a la IA lo que se desea. Si bien esto sigue siendo importante, la verdadera innovación se centra en la "ingeniería de contexto". Se trata de gestionar la información a la que la IA tiene acceso, asegurándose de que se mantenga centrada en el propósito del proyecto y cumpla con los estándares arquitectónicos. Considérelo como mantener al asistente de IA en el camino correcto.
Avances como el uso de archivos Markdown en el IDE o conceptos como MCP (que facilita la exposición del contexto y las herramientas a los asistentes de programación) forman parte de esta transición hacia una mejor gestión del contexto. Este descubrimiento dinámico del contexto se está convirtiendo en un problema clave, incluso si las soluciones específicas pueden cambiar con el tiempo.
Si bien la IA es excelente para acelerar la generación de código, esta aceleración puede, de hecho, resaltar y agravar las deficiencias existentes en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Banu, de Northbridge, compartió su experiencia. Su empresa, que trabaja con sistemas complejos de seguros comerciales que combinan tecnología tradicional y moderna, ha estado en proceso de automatización desde 2021. Han pasado de la automatización básica a C# Selenium, se han integrado con pipelines de CI/CD e incluso han explorado la automatización híbrida de API y UI. Sin embargo, descubrieron que la automatización de UI puramente repetitiva no aportaba un valor significativo, y el número de errores seguía siendo mayor debido a las pruebas manuales.
Aquí es donde entra la IA. El equipo de Banu ahora explora cómo la IA puede ayudar a generar casos de prueba, datos de prueba e incluso scripts de automatización. El objetivo es ir más allá de las tareas repetitivas y permitir pruebas más creativas y autónomas. Esto es crucial, ya que si las pruebas no se adaptan al ritmo de la generación de código impulsada por IA, se pierden los beneficios generales de aceleración.
Nathan, de Parasoft, demostró cómo se puede aplicar la IA en la práctica. Mostró cómo generar un escenario de prueba de API Usando una definición de OpenAPI y la descripción del usuario sobre lo que desea probar. Al solicitar añadir dos artículos al carrito, enviar un pedido y verificarlo, el asistente de IA sugirió las llamadas API necesarias, parametrizó los datos de prueba (ID de artículo y cantidades) e incluso gestionó la autenticación y la extracción dinámica de datos (como los números de pedido).
Este proceso creó un escenario de prueba parametrizado y completamente funcional que se ejecutó, generando pedidos con éxito en la aplicación de demostración. Esto demuestra cómo la IA puede reducir significativamente el esfuerzo manual necesario para crear escenarios de prueba complejos, especialmente para las API.
Entonces, ¿cómo adaptamos nuestras estrategias de pruebas cuando los desarrolladores programan más rápido con IA? Banu enfatizó que la automatización tradicional no ha cerrado la brecha entre el desarrollo y las pruebas. Necesitamos soluciones de pruebas más potentes, creativas y adaptadas al dominio. El desafío radica en las habilidades de los recursos actuales; encontrar personas con conocimientos del dominio y experiencia en automatización es difícil. Las organizaciones necesitan invertir en capacitación y herramientas que puedan comprender arquitecturas complejas y adaptarse dinámicamente.
Devon añadió que los testers expertos comprenden tanto la tecnología como el uso del software, lo que hace que sus casos de prueba sean realistas. También señaló que los asistentes de codificación de IA disponibles comercialmente podrían no ser suficientes para crear pruebas dinámicas y exhaustivas. Podrían ser necesarias herramientas específicas para mantener las prácticas de prueba alineadas con la velocidad de generación de código.
Con la creciente prevalencia de la codificación de vibraciones, surge la pregunta: ¿necesitamos las pruebas de vibraciones? Si bien la codificación rápida puede ser beneficiosa, también conlleva riesgos. Si los desarrolladores implementan código que no comprenden del todo, las pruebas deben ser robustas. Las prácticas de calidad, como el análisis estático de código y las pruebas de seguridad, son más importantes que nunca. La IA puede gestionar tareas repetitivas, pero la validación humana sigue siendo crucial para garantizar que la aplicación funcione correctamente.
Banu destacó que la IA a veces puede confundirse con el contexto, especialmente con sistemas heredados o cuando las historias de usuario hacen referencia a implementaciones anteriores. Esto significa que las pruebas generadas por IA aún requieren un entrenamiento, revisión e iteración significativos. El cambio debe darse a nivel empresarial, con un plan integral para incorporar la IA en todas las funciones, no solo en desarrollo o control de calidad.
Probar aplicaciones que incorporan IA presenta nuevos desafíos. Estas aplicaciones pueden ser no deterministas, presentar sesgos y responder de forma correcta, pero no estrictamente interpretable mediante los métodos de prueba tradicionales.
Nathan sugirió usar la propia IA para validar resultados no deterministas. Un "asertor de IA" puede ayudar a determinar si un resultado es aceptable, incluso si varía ligeramente. Por ejemplo, puede comprender que un estado "procesado" podría ser equivalente a un pedido "realizado" en ciertos contextos. Otro enfoque es virtualización de servicios, donde los componentes de IA (como los LLM) pueden ser modificados para crear pruebas deterministas. Esto permite validar cómo el resto del sistema interactúa con la IA, incluso si el resultado de esta es impredecible.
En definitiva, Prueba de una aplicación con IAs requiere una combinación de estrategias: IA para análisis de código y generación de pruebas, automatización robusta de pruebas de API, análisis de código estático y comprensión de cuándo hacer que los sistemas no deterministas sean más deterministas mediante técnicas como la aplicación de esquemas. Se trata de combinar estas prácticas de calidad para garantizar resultados confiables.
