Automatización de QA
Pon a prueba los recorridos clave de tu producto.
Integramos pruebas automatizadas en tu proceso de entrega, empezando por los recorridos y las fallas relevantes para tu producto. Acordamos la cobertura, los controles del pipeline y cómo tu equipo mantendrá las pruebas.
Qué construimos
- Pruebas automatizadas para recorridos de usuario, integraciones y casos de error acordados
- Controles de CI y criterios de release definidos con tu equipo
- Entornos, datos y documentación para ejecutar y mantener las suites
- Borradores de pruebas asistidos por IA, revisados por ingenieros contra los requisitos
Pruebas
Auth0
Entre 2012 y 2019, nuestro trabajo en el producto de Auth0 incluyó pruebas unitarias y de integración automatizadas, además de componentes, extensiones y librerías de Python y Node.js.
Lee el caso- Pruebas unitarias y de integración
- Producto de Auth0
- 2012–2019
- Trabajo con Auth0
Cuándo nos buscan los equipos
- Los controles de release dependen de pocas personas que conocen el sistema
- Regresión manual que toma días por ciclo
- Errores que los clientes encuentran antes que QA
Obtener resultados útiles antes del despliegue
Cuando un release exige repetir los mismos controles manuales, tu equipo necesita tiempo para ejecutarlos e investigar las fallas. Las pruebas poco confiables agregan otro problema: cuesta distinguir un defecto del producto de un problema del entorno o de los datos de prueba.
Empezamos con un mapa de riesgos y los controles que pueden automatizarse de forma confiable. Los conectamos al pipeline acordado y revisamos su velocidad, sus fallas y sus necesidades de mantenimiento. Las pruebas exploratorias y algunos controles manuales siguen formando parte del plan; la automatización no elimina todo riesgo de regresión.
Cómo lo construimos
Mapear los riesgos del producto
identificar recorridos importantes, casos de error y brechas en las pruebas existentes
Elegir las primeras pruebas
evaluar el riesgo, la repetibilidad y el esfuerzo de mantenimiento
Configurar los controles del pipeline
acordar cuándo se ejecutan las pruebas y qué resultados bloquean un release
Planificar el mantenimiento
asignar responsables y documentar cómo ejecutar, diagnosticar y actualizar las pruebas
Qué hace útil a una suite de pruebas
Primero los caminos críticos
Acordamos los recorridos de uso importantes, sus casos de error y los resultados esperados. Relacionamos las pruebas con esos requisitos para que el equipo vea qué está cubierto y qué falta probar.
Pruebas contra los requisitos
Los ingenieros comprueban los resultados esperados y los casos de error. Las pruebas generadas deben verificar el comportamiento previsto, incluidas las condiciones que la implementación podría resolver mal.
Controles de release acordados
Configuramos qué suites se ejecutan en el pipeline, cuándo se ejecutan y cómo se investigan las fallas. Tu equipo acuerda los criterios para publicar un cambio.
Responsables y mantenimiento
Usamos herramientas y convenciones adecuadas para tu stack, documentamos cómo funcionan las suites y acordamos quién las actualiza cuando cambia el producto.
Los resultados de las pruebas sirven para decidir el despliegue. También documentamos las brechas de cobertura y los riesgos que requieren otros controles.
Funciona bien con
Preguntas frecuentes
¿La automatización va a reemplazar a nuestra gente de QA?
La automatización puede cubrir algunos controles repetitivos. Tu equipo de QA sigue evaluando riesgos, probando comportamientos nuevos e investigando resultados inesperados. Acordamos qué controles manuales siguen siendo necesarios para el producto y el release.
¿Cuánta cobertura necesitamos?
Relacionamos la cobertura con los recorridos de uso, las integraciones y los casos de error importantes. Los reportes de cobertura ayudan a encontrar brechas, pero las pruebas aprobadas no demuestran que un producto esté libre de defectos. Acordamos las prioridades y los riesgos que requieren más controles.
¿Usan IA para generar pruebas?
Sí. Usamos herramientas de IA para preparar casos de prueba. Los ingenieros revisan el comportamiento esperado, los datos y las condiciones de error contra los requisitos antes de incorporarlos a la suite.
¿Cómo cambia esto cuando el código lo escribe una IA?
Revisamos la implementación y sus pruebas contra el comportamiento esperado. Una prueba generada puede repetir un supuesto incorrecto del código generado, por eso comprobamos los requisitos, las condiciones límite y los casos de error durante la revisión.
¿Cuánto falta para ver menos regresiones?
Empezamos por los caminos críticos y conectamos las primeras suites al pipeline. Los plazos dependen de las pruebas existentes, del sistema y del alcance que acordemos con tu equipo. Seguimos qué regresiones detectan las pruebas y cuáles llegan a los clientes para decidir qué cubrir después.
¿Qué pruebas primero?
Ordenamos los recorridos con tu equipo según el impacto de una falla, los problemas conocidos y el esfuerzo necesario para probarlos. Algunos ejemplos son el login, el checkout, los reportes o una integración de la que depende un cliente. El primer alcance incluye los casos elegidos y los motivos de esa prioridad.