La IA está cambiando la profesión de las pruebas de software, pero no la necesidad de contar con experiencia especializada en este ámbito.
Muchas organizaciones están realizando actualmente importantes inversiones en herramientas de IA para el desarrollo y las pruebas de software, incluida nuestra propia solución QI Accelerate. La IA puede generar requisitos y casos de prueba, e identificar posibles defectos, más rápido que nunca.
Pero ¿significa eso que está disminuyendo la necesidad de contar con profesionales de pruebas y responsables de pruebas experimentados y altamente cualificados?
Todo lo contrario.
Cuantas más herramientas de IA tenemos a nuestra disposición, más importante es contar con la experiencia en pruebas necesaria para revisar lo que produce la IA y priorizar correctamente el esfuerzo de pruebas en función del contexto específico. Porque, aunque la IA puede ayudar a identificar defectos, no puede determinar por sí sola cuáles son los más importantes para el negocio.
¿Qué son las pruebas basadas en riesgos?
Las pruebas basadas en riesgos constituyen un método en el que el esfuerzo de pruebas se prioriza en función de los riesgos asociados al sistema, proceso o solución.
En lugar de dedicar los mismos recursos a todas las partes de un sistema, la atención se centra en las áreas donde:
• La probabilidad de que se produzcan defectos es mayor (riesgo técnico)
• Las consecuencias de los defectos son más graves (riesgo para el negocio)
El objetivo es garantizar la mejor calidad posible con los recursos disponibles.
En pocas palabras, las pruebas basadas en riesgos consisten en probar primero y con mayor profundidad aquello que es más importante.
¿Por qué son las pruebas basadas en riesgos más importantes que nunca?
Tradicionalmente, las pruebas se han centrado a menudo en encontrar el mayor número posible de defectos. Hoy en día, se trata cada vez más de encontrar los defectos relevantes lo antes posible.
Los entornos de sistemas modernos son cada vez más complejos. Las integraciones, las soluciones en la nube, los componentes de IA y los ciclos de lanzamiento más rápidos hacen que resulte prácticamente imposible probarlo todo.
Al mismo tiempo, observamos que la IA facilita la generación de grandes volúmenes de casos y datos de prueba. Sin embargo, un mayor número de casos de prueba no implica necesariamente una mejor calidad.
Si las pruebas se centran en las áreas equivocadas, pueden seguir pasándose por alto riesgos críticos. Por ello, la capacidad de identificar y priorizar riesgos se está convirtiendo en una de las competencias más importantes del aseguramiento moderno de la calidad.
La IA puede generar pruebas, pero no puede priorizar los riesgos del negocio
La IA se ha convertido en una valiosa aliada en las pruebas.
Entre otras cosas, puede:
- Generar casos de prueba
- Analizar especificaciones de requisitos
- Sugerir escenarios de prueba
- Identificar patrones en los defectos y los datos históricos
Sin embargo, la IA suele carecer del contexto necesario para establecer las prioridades correctas.
Una herramienta de IA no sabe necesariamente:
- Qué procesos son los más críticos para el negocio
- Qué defectos tendrán un mayor impacto en los clientes
- Qué requisitos normativos deben cumplirse
- Qué riesgos está dispuesta a aceptar la organización
Esto requiere conocimiento del dominio, experiencia y competencias especializadas en pruebas. Por tanto, la IA debe considerarse una herramienta que respalda las pruebas basadas en riesgos, no un sustituto de este enfoque. El mayor valor se obtiene cuando la IA se combina con competencias sólidas en pruebas.
Cómo aplicar las pruebas basadas en riesgos en la práctica
Un enfoque eficaz basado en riesgos suele constar de cuatro pasos.
1. Identificar los riesgos
Identifique las áreas en las que pueden producirse defectos.
Por ejemplo, podrían incluir:
- Nuevas funcionalidades
- Integraciones
- Flujos de trabajo complejos
- Funcionalidades basadas en IA
- Áreas con un elevado número de defectos históricos
2. Evaluar la probabilidad y el impacto
Para cada riesgo, evalúe:
- Probabilidad: ¿Qué probabilidad hay de que se produzca el defecto?
- Impacto: ¿Qué gravedad tendrían las consecuencias si se produjera el defecto?
3. Priorizar el esfuerzo de pruebas
Los riesgos más elevados se prueban primero y con mayor profundidad. De este modo se consigue la máxima reducción posible del riesgo en relación con el esfuerzo de pruebas invertido.
4. Informar y actualizar continuamente
Los riesgos cambian a medida que aparecen nuevas versiones, tecnologías y necesidades del negocio. Por tanto, las pruebas basadas en riesgos no son un ejercicio puntual, sino una disciplina continua. La comunicación de los riesgos aporta transparencia sobre el avance y facilita la toma de decisiones.
Retos habituales de las pruebas basadas en riesgos
Aunque la mayoría de las organizaciones coincide en que el esfuerzo de pruebas debe centrarse en los riesgos más importantes, muchas encuentran dificultades a la hora de llevar las pruebas basadas en riesgos a la práctica.
El análisis de riesgos se convierte en un ejercicio puntual
Uno de los errores más comunes es realizar el análisis de riesgos al inicio de un proyecto y olvidarse después de él.
Sin embargo, los riesgos cambian continuamente. Las nuevas funcionalidades, los cambios en los requisitos del negocio, las dependencias técnicas y las soluciones basadas en IA pueden modificar considerablemente el panorama de riesgos durante el ciclo de vida de un proyecto.
Por ello, el análisis de riesgos debe formar parte integral del proceso de desarrollo y pruebas, en lugar de ser una actividad que se realiza una sola vez.
Las áreas de negocio no participan
Muchos análisis de riesgos son realizados principalmente por profesionales de pruebas o desarrolladores.
El problema es que las áreas técnicamente más complejas no son necesariamente las más críticas para el negocio.
Las áreas de negocio suelen disponer de información importante sobre:
- Recorridos críticos del cliente
- Requisitos normativos
- Funcionalidades críticas para los ingresos
- Áreas con un elevado riesgo para la reputación
Sin esta información, existe el riesgo de establecer prioridades incorrectas.
Todo se evalúa como de alto riesgo
Cuando los equipos trabajan por primera vez con la evaluación de riesgos, observamos a menudo que prácticamente todas las funcionalidades se consideran críticas.
El resultado es que la priorización pierde su valor.
Si todo es importante, nada es importante.
Unas pruebas eficaces basadas en riesgos requieren la valentía de establecer prioridades de forma consciente y aceptar que no todas las áreas deben probarse con el mismo nivel de profundidad.
Falta de un método compartido
Algunas organizaciones realizan las evaluaciones de riesgos basándose en la intuición.
Otras utilizan escalas y criterios diferentes de un equipo a otro.
Esto dificulta la comparación de los riesgos y la creación de transparencia.
Un método compartido y un lenguaje común en torno al riesgo son fundamentales para establecer prioridades coherentes.
La IA crea una falsa sensación de seguridad
Con la aparición de numerosas herramientas nuevas de IA, también estamos observando un nuevo reto.
La IA puede generar cientos de casos de prueba en cuestión de minutos, pero esto puede crear una falsa sensación de calidad.
La cantidad de pruebas no equivale necesariamente a la calidad de las pruebas.
Si los casos de prueba generados no se basan en los riesgos más importantes para el negocio, algunos defectos críticos pueden seguir llegando a producción.
Por eso, a medida que la IA adquiere un mayor protagonismo en las pruebas, la experiencia profesional, la comprensión de los riesgos y la capacidad de priorizar se vuelven más importantes, no menos.
Los riesgos no se vinculan a actividades de prueba concretas
Algunas organizaciones son realmente buenas identificando riesgos, pero el reto aparece cuando el análisis debe convertirse en acciones concretas.
Un análisis de riesgos solo aporta valor cuando influye en:
- Qué se prueba
- Con qué profundidad se prueba
- Cuándo se prueba
- Qué técnicas de prueba se seleccionan
- Qué áreas se automatizan
Por tanto, el análisis de riesgos debe ser una herramienta activa de gestión, no simplemente un documento que se archiva.
Principales beneficios de las pruebas basadas en riesgos
Las organizaciones que trabajan sistemáticamente con pruebas basadas en riesgos suelen obtener:
- Mejor calidad: Los defectos más críticos se detectan antes.
- Pruebas más eficientes: El tiempo y los recursos se dedican a las áreas en las que generan mayor valor.
- Entregas más rápidas: Los equipos evitan dedicar tiempo innecesario a funcionalidades de bajo riesgo.
- Mayor transparencia: La dirección, las áreas de negocio y los equipos de desarrollo obtienen una visión compartida de los riesgos más importantes.
Un enfoque maduro de las pruebas basadas en riesgos no consiste en eliminar todos los riesgos. Consiste en crear transparencia y tomar decisiones conscientes sobre dónde obtiene la organización el mayor valor de su esfuerzo de pruebas.
El profesional de pruebas del futuro debe hacer algo más que probar
Sin duda, la IA cambiará nuestra forma de trabajar con las pruebas. Sin embargo, los profesionales de pruebas del futuro no necesariamente tendrán que mejorar en la redacción de casos de prueba.
Tendrán que mejorar en:
- Comprender el negocio
- Analizar riesgos
- Priorizar el esfuerzo
- Facilitar el diálogo entre el negocio y TI
- Utilizar la IA como una herramienta eficaz
Precisamente por ello, las competencias en pruebas basadas en riesgos serán aún más importantes en los próximos años.
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En nuestro curso sobre pruebas basadas en riesgos, aprenderás, entre otras cosas:
• Cómo identificar y analizar riesgos
• Cómo priorizar eficazmente el esfuerzo de pruebas
• Cómo convertir los análisis de riesgos en actividades de prueba concretas
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Conclusión
Las pruebas basadas en riesgos ya no son simplemente un método para priorizar las pruebas.
Son una disciplina esencial para las organizaciones que quieren ofrecer una alta calidad en un mundo caracterizado por una complejidad creciente, lanzamientos más rápidos y nuevas tecnologías de IA.
La IA puede ayudarnos a probar más, pero siguen siendo las personas quienes deben decidir qué es lo más importante probar.
Por eso, la experiencia profesional en pruebas basadas en riesgos es más importante que nunca.
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