¿Has considerado cuándo automatizar pruebas y su utilidad principal? Descubre en esta guía cómo decidir si un caso de prueba merece automatización.

“Automaticemos las pruebas tanto como sea posible”. Eso siempre suena como una buena idea, ¿verdad? Así va el mundo en general, ¿no? En las pruebas de software, la automatización puede mejorar enormemente la productividad como parte del proceso de prueba de software, pero no en todos los contextos.

En esta publicación, presentaremos un enfoque para las pruebas de software automatizadas con el objetivo de reconocer su viabilidad según el contexto del proyecto. Es muy útil para un tester de software comprender cuándo es un buen momento para automatizar una prueba.

Los testers de software deben tener en cuenta cómo pueden optimizar su trabajo, ya sea colaborando con otros colegas o desarrolladores y animándose a probar herramientas de automatización de pruebas.

Cubriremos algunos conceptos que son fundamentales cuando aún no se tiene experiencia con la automatización de pruebas y también evaluaremos su importancia y beneficios en relación con las pruebas funcionales, también conocidas como pruebas manuales.

¡No te pierdas nuestro artículo sobre las pruebas funcionales automatizadas!

¿Qué es la Automatización de Pruebas?

Históricamente, la automatización surgió para reducir el esfuerzo humano requerido en actividades replicables por sistemas o máquinas programables. Esta simplificación ha hecho más efectivo y productivo el trabajo repetitivo, complejo o demandante, ahorrando tiempo, energía y costos. Asimismo, libera a las personas para concentrarse en otras tareas.

En el desarrollo de software, este enfoque aborda la automatización al convertir pasos manuales en scripts repetibles. Esto permite que los profesionales se enfoquen en tareas específicas de mayor valor, reduciendo los tiempos de ejecución de las pruebas.

¿Cuándo considerar el Testing Automatizado?

Las preguntas comunes que surgen al considerar la automatización son: “¿Cuándo es algo automatizable?”, “¿Cuándo podemos usar la automatización?” y, por supuesto, “¿Cuándo es el momento adecuado para automatizar una prueba?”.

En algunos casos, la automatización nos permite realizar pruebas (a veces repetitivas) que un humano no podría, especialmente considerando las limitaciones en la cantidad de ejecuciones que podemos hacer en un periodo determinado.

Hay varios factores a considerar al determinar si algo debe ser automatizado, lo que puede ayudar a lograr una mejor cobertura de prueba. Algunos de ellos incluyen la inversión potencial, el enfoque, los beneficios y el conocimiento actual del proceso de prueba manual.

Primero, es fundamental comprender completamente y convertirse en expertos en el proceso manual antes de automatizarlo. El dominio completo de este proceso es fundamental para el éxito en este camino. Por supuesto, esto no implica que las pruebas manuales sean completamente reemplazables. A menudo se debate sobre el futuro de las pruebas manuales y, como se dice: “¡Simplemente no pueden desaparecer!”.

De hecho, es necesario tener un gran dominio en las pruebas manuales antes de poder automatizarlas. Aprender a caminar antes de correr.

Mitos sobre las Pruebas Automatizadas

La automatización tiene sus ventajas y desventajas, dependiendo del proyecto, tiempo, costo, calidad y metodología. Es crucial entender el contexto y que todo lo que hagas esté basado en cumplir los objetivos de la mejor manera posible, seleccionando y aplicando los métodos, herramientas y habilidades adecuadas.

Mitos comunes sobre la automatización de pruebas:

❌ Puedes automatizar todo.

❌ La automatización siempre conduce a una mejor calidad del software.

❌ Las pruebas automatizadas son mejores que las manuales.

❌ La automatización aporta un rápido retorno de la inversión.

Por supuesto, puede haber ocasiones en las que uno de estos mitos sea realmente cierto, pero sería una excepción a la regla.

Algunos principios

En la escuela de pruebas basadas en el contexto, existen siete principios que ayudan a comprender el objetivo de las pruebas, ya sean manuales o automatizadas.

1. El valor de cualquier práctica depende de su contexto.
2. Hay buenas prácticas en contexto, pero no hay “buenas prácticas”.
3. Las personas, trabajando juntas, son la parte más importante del contexto de cualquier proyecto.
4. Los proyectos no son estáticos y a menudo toman caminos impredecibles.
5. El producto es una solución. Si el problema no se soluciona, el producto no funcionará.
6. Las buenas pruebas de software son un proceso intelectual desafiante.
7. Sólo a través del juicio y la habilidad, practicados de forma cooperativa durante todo el proyecto, podremos hacer las cosas correctas en el momento adecuado para probar nuestros productos de manera efectiva.

Cem Kaner, James Bach y Brett Pettichord fueron quienes propusieron estos principios. Los presentaron en su libro “Lecciones aprendidas en pruebas de software: un enfoque basado en el contexto”, que nos ayuda a comprender la importancia de la capacidad de adaptarnos a la situación actual del proyecto.

Testing Manual vs. Testing Automatizado

Al comenzar, es posible que deseemos automatizar todo, pero el costo de desarrollar y mantener los scripts de prueba para las pruebas automatizadas no es algo que deba tomarse a la ligera.

Cuando un proyecto apuesta por la automatización, lo ideal es que tenga una base sólida empezando por los casos de prueba unitarios, previniendo el mayor número de errores posible con feedback inmediato, y continuando sucesivamente hacia las diferentes capas. De esta manera, las pruebas manuales y exploratorias son más valiosas a nivel de la interfaz de usuario, centrándose en aquellas que no es posible automatizar.

Este concepto se explica mediante la pirámide de automatización de pruebas de Michael Cohn:

En el lado izquierdo, se muestra cómo normalmente se lleva a cabo la automatización, mientras que en el lado derecho se presenta la forma ideal, donde las pruebas unitarias son fundamentales en la pirámide.

Aunque existen diferencias entre las pruebas automatizadas y manuales, no se excluyen entre sí, más bien se complementan. Ambas contribuyen en la búsqueda de una mejor calidad en el software.

Si consideramos el retorno de inversión de las pruebas, realizar pruebas manuales en nuevas funcionalidades permite obtener información más rápida sobre la aplicación a un costo menor. Sin embargo, a medida que se acumula conocimiento, se amplía el conjunto de pruebas y, consecuentemente, aumentan los costos de las pruebas manuales.

Por otro lado, la automatización tiene un costo inicial más elevado que se reduce con el tiempo. Este patrón se refleja en el siguiente gráfico:

Al analizar esto, podemos observar que la automatización requiere una inversión inicial considerable hasta alcanzar el “punto de quiebre”. Es en este momento cuando empezamos a percibir el impacto positivo que tiene en los costos a largo plazo en comparación con las pruebas manuales. En resumen, ambas actividades de prueba son perfectamente compatibles y generan beneficios tanto a corto como a largo plazo.

¿Te gustaría adentrarte en las diferencias entre las pruebas automatizadas y las pruebas funcionales? Puedes hacerlo aquí.

¿Qué automatizar?

Ahora que entendemos la importancia y los beneficios de la automatización de pruebas, es crucial identificar los casos que pueden ser automatizados. Para ello, debemos considerar el objetivo que perseguimos y en qué nivel, tal como se mostró en la pirámide de Cohn.

¿Cuál es el objetivo?

Nuestro principal propósito es siempre mejorar la calidad del software y evaluar si la automatización es adecuada para el proyecto. Para responder a esta interrogante, es recomendable realizar un análisis de viabilidad en relación con los objetivos específicos.

Estos son algunos escenarios en los que probablemente tenga sentido considerar la automatización al evaluar cuándo es el momento adecuado para automatizar una prueba:

• Existencia de deuda técnica que requiere solución.
• Las pruebas de regresión consumen mucho tiempo.
• El proyecto es altamente complejo y de largo plazo.

¡Descubre más sobre los beneficios de las pruebas automatizadas en este artículo!

¿Qué casos de prueba deberíamos automatizar?

¿Qué porcentaje de pruebas funcionales deberían ser automatizadas? Como hemos visto, no todo es automatizable en un contexto dado. Por eso, es crucial saber qué casos son adecuados para nuestros propósitos.

En el ámbito del código y desde la perspectiva del desarrollador, las pruebas unitarias son las más sencillas de automatizar mediante un script. Desde el punto de vista de los testers, nos enfocamos principalmente en la automatización de casos de regresión a nivel de interfaz de usuario (UI) y de interfaz de programación de aplicaciones (API), priorizando los flujos más críticos y complejos.

Estos son algunos casos de prueba que pueden ser automatizados:

Pruebas de regresión

En situaciones donde ya disponemos de un conjunto de pruebas definido que debe ejecutarse periódicamente tras cada lanzamiento de producto, realizar estas pruebas manualmente se vuelve repetitivo. Esto consume tiempo que podría dedicarse a otras tareas no automatizables, donde podríamos aportar mayor valor.

La automatización de las pruebas de regresión resulta altamente beneficiosa, especialmente cuando se integran en un modelo de Integración Continua/Entrega Continua (CI/CD). Esto ahorra tiempo y costos, ya que los scripts de prueba pueden ejecutarse automáticamente mientras nos ocupamos de otras actividades.

Pruebas de alto riesgo

Estos casos son consensuados como críticos y de alta prioridad por las partes interesadas. Fallas en estas funciones pueden impactar significativamente en el modelo de negocio. Por ello, se enfocan en “Pruebas basadas en riesgos“. Al automatizar estas pruebas, podemos identificar rápidamente problemas tras cada lanzamiento y tomar acciones inmediatas para potencialmente evitar la implementación de errores en producción.

Pruebas complejas y de larga duración

Algunos casos pueden ser demasiado complejos para reproducir manualmente. Automatizarlos mediante un script facilita su ejecución. Por ejemplo, formularios con múltiples datos podrían propiciar errores humanos si se prueban manualmente en diversas variantes. La automatización disminuye la probabilidad de error.

Casos de prueba repetitivos

Al igual que las pruebas de regresión, hay tareas repetitivas que pueden ser automatizadas para mayor eficiencia. Probar manualmente grandes volúmenes de datos en un mismo flujo puede ser tedioso. La automatización permite parametrizar estos datos, evitando la necesidad de pruebas manuales para cada valor. Este enfoque, llamado prueba basada en datos, alimenta una prueba automatizada con datos de fuentes como archivos o bases de datos.

Sigue aprendiendo sobre qué tipos de pruebas pueden ser automatizadas en este artículo.

Selección de herramientas

Ahora que entendemos qué automatizar, pasamos a la selección de la herramienta que utilizaremos. Esta etapa puede resultar una de las más complejas al principio debido a la gran cantidad de herramientas disponibles. No obstante, debemos considerar el proyecto, el presupuesto, los conocimientos y la experiencia de los participantes.

Hay diversas herramientas disponibles: algunas de código abierto, otras comerciales y algunas personalizadas, cada una con sus propias limitaciones y potenciales. Al elegir la herramienta adecuada, es crucial tener claros los requisitos que deben cumplirse para luego analizar el costo-beneficio de su utilización.

En Abstracta, contamos con una amplia variedad de herramientas que seleccionamos de acuerdo con el contexto del proyecto. Frecuentemente utilizamos Selenium, Appium, Cucumber, Ghost Inspector y GXtest debido a la flexibilidad que ofrecen.

Nuestras Herramientas de Automatización de Pruebas favoritas

• Selenium: Una herramienta de código abierto, ampliamente reconocida a nivel global para probar aplicaciones web en distintos navegadores y plataformas.
• Appium: Otro framework de código abierto (basado en Selenium) que permite la automatización de pruebas principalmente en dispositivos móviles con iOS y Android.
• Cucumber: Esta herramienta es parte del enfoque BDD (Desarrollo Basado en Comportamiento). Su mayor ventaja radica en su facilidad de uso, siendo muy intuitiva, ofreciendo una amplia gama de funcionalidades y siendo de código abierto.
• Ghost Inspector: Destaca por permitir la automatización sin necesidad de conocimientos de programación, lo que la hace ideal para principiantes. Sin embargo, es una herramienta comercial y solo permite 100 ejecuciones gratuitas al mes. Puedes ver nuestra revisión completa de Ghost Inspector aquí.
• GXtest: En Abstracta desarrollamos GXtest para automatizar aplicaciones desarrolladas con Genexus de manera sencilla y única. También facilita la integración de pruebas en un modelo CI/CD.

Es esencial comprender que no hay herramientas universales superiores. Podemos seleccionar aquellas que ofrecen más flexibilidad, pero la elección siempre dependerá de la aplicación bajo prueba y de los criterios de decisión del equipo.

Conclusión

En términos generales, existen diversas formas de dirigir nuestros esfuerzos de automatización de pruebas, pero lo más esencial es tener un propósito y objetivo bien definidos.

El contexto de la aplicación sometida a prueba es crucial. Es fundamental saber cuándo es el momento adecuado para automatizar una prueba. No todo puede automatizarse, ya que el retorno de la inversión depende de un análisis de viabilidad riguroso.

En caso de optar por la automatización, se recomienda implementarla en todos los niveles, poniendo mayor énfasis en los niveles más bajos, como las pruebas unitarias y pruebas de API, no limitándose solo al nivel de la interfaz de usuario (UI).

Considerando lo anterior, podemos prevenir una mayor cantidad de errores y complementar las “pruebas manuales“. Esto requiere habilidades por parte de los probadores de software y evita la carga de tareas repetitivas que pueden ser programadas.

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• Qué, dónde, cómo y cuándo automatizar.
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