Control de calidad y garantía de versión

Pruebas automatizadas

Pruebas automatizadas que detectan regresiones antes de que lleguen a tus usuarios. Construimos suites unitarias, de API y de extremo a extremo que se ejecutan en tu pipeline de CI, y las mantenemos fiables a medida que tu producto cambia.

Hablemos de su proyectoPlanifica tu automatización de pruebas

Equipos que nos piden automatizar

Cada lanzamiento necesita las mismas comprobaciones, pero ejecutarlas a mano es lento y se omiten bajo la presión de los plazos. Mientras tanto, un conjunto que falla de forma aleatoria enseña al equipo a ignorar las compilaciones en rojo.

  • Equipos que lanzan a menudo pero aún recorren las comprobaciones de regresión a mano
  • Líderes de ingeniería cuyo conjunto de CI es lento, inestable o se vuelve a ejecutar hasta que pasa
  • Equipos que usan agentes de codificación con IA cuyos pull requests superan a las pruebas manuales

Qué conjuntos se ejecutan y cuándo

Calendario típico para un producto web; la división depende de lo rápido que deba mantenerse tu pipeline.

Cada pull requestCada nocheAntes del lanzamientoDespués del despliegue
Pruebas unitariasEjecuta y pone puerta al pasoNo se ejecuta en este puntoEjecuta y pone puerta al pasoNo se ejecuta en este punto
Pruebas de API y de contratoEjecuta y pone puerta al pasoEjecuta y pone puerta al pasoEjecuta y pone puerta al pasoNo se ejecuta en este punto
Humo de extremo a extremoEjecuta y pone puerta al pasoEjecuta y pone puerta al pasoEjecuta y pone puerta al pasoEjecuta y pone puerta al paso
Regresión completa de extremo a extremoSubconjunto, o solo informaEjecuta y pone puerta al pasoEjecuta y pone puerta al pasoNo se ejecuta en este punto
Comparación visualSubconjunto, o solo informaNo se ejecuta en este puntoEjecuta y pone puerta al pasoNo se ejecuta en este punto
Comprobaciones en sandbox de tercerosNo se ejecuta en este puntoEjecuta y pone puerta al pasoSubconjunto, o solo informaNo se ejecuta en este punto
  • Ejecuta y pone puerta al paso
  • Subconjunto, o solo informa
  • No se ejecuta en este punto

Automatización que detecta regresiones, no ruido

Una suite de pruebas solo ayuda si tu equipo confía en ella. Las pruebas lentas, inestables o superficiales se ignoran, y las regresiones se cuelan. Para equipos que publican con frecuencia o que aún dependen de comprobaciones manuales, diseñamos la automatización en torno a tus requisitos y a tus flujos de mayor riesgo, y luego construimos pruebas unitarias, de API y de extremo a extremo que se ejecutan en tu pipeline de CI. Esto importa aún más cuando el código se escribe con herramientas de IA: los cambios llegan más rápido, y las pruebas generadas pueden limitarse a confirmar lo que el código hace, no lo que debería hacer.

Escritura de pruebas asistida por IA, revisada por ingenieros

Cómo ayuda la IA

  • Redacta borradores de pruebas unitarias, de API y de extremo a extremo a partir de requisitos, especificaciones de API y código existente, para que los ingenieros los revisen.
  • Compara los informes de cobertura con tus flujos críticos y los cambios recientes para mostrar dónde faltan pruebas.
  • Investiga pruebas inestables y fallidas usando el historial de ejecuciones, los logs y las trazas, y sugiere las causas probables.
  • Actualiza selectores, fixtures y datos de prueba cuando cambia la interfaz o la API, como pull requests revisados.

De qué se encargan nuestros expertos

  • Los ingenieros deciden qué corresponde a las pruebas unitarias rápidas y qué necesita cobertura de integración o de extremo a extremo.
  • Cada prueba generada se revisa para asegurar aserciones significativas; las pruebas que solo reflejan el código se reescriben.
  • Los ingenieros de QA deciden qué comprobaciones bloquean una fusión o un lanzamiento y cuáles solo informan.
  • Las pruebas inestables se corrigen o se ponen en cuarentena de forma deliberada, no se reintentan hasta que pasan por casualidad.

Lo que recibes

Un conjunto de pruebas que se ejecuta en tu pipeline

  • Estrategia de automatización

    Qué automatizar, en qué nivel y con qué herramientas, como Jest, Vitest, pytest, Playwright o Cypress, elegidas para adaptarse a tu stack y a tu equipo.

  • Pruebas unitarias y de integración

    Comprobaciones rápidas de las reglas de negocio, el acceso a datos y los límites de los servicios, con datos de prueba y mocks que tus desarrolladores pueden mantener.

  • Pruebas de API y de contrato

    Solicitudes, respuestas, errores y permisos comprobados frente a la especificación de tu API, incluidos tus contratos con servicios de terceros.

  • Pruebas de recorrido de extremo a extremo

    Pruebas de navegador para el registro, el pago, los roles y otros flujos críticos, con capturas de pantalla, trazas y comparación visual donde la disposición importa.

  • Integración del pipeline de CI

    Los conjuntos se ejecutan en los pull requests y antes de los lanzamientos en GitHub Actions, GitLab CI o tu pipeline actual, con puertas claras de aprobado y fallo.

  • Informes del estado de las pruebas

    Cobertura de los flujos críticos, seguimiento de pruebas inestables y tendencias de fallos, para que puedas ver si el conjunto merece la confianza de tu equipo.

Cómo construimos tu conjunto de pruebas

  1. 01

    Auditar las pruebas actuales

    Revisamos las pruebas existentes, la configuración de CI, la cobertura y el historial de fallos, e identificamos los flujos donde una regresión haría más daño.

  2. 02

    Acordar el enfoque

    Elegimos los niveles de prueba, las herramientas y las puertas, acordamos convenciones y configuramos datos de prueba y entornos que tu equipo pueda reutilizar.

  3. 03

    Construir cobertura crítica

    La IA redacta las pruebas y los ingenieros las revisan y las refinan. Los caminos críticos van primero, luego la cobertura crece según el riesgo.

  4. 04

    Ejecutar, informar, mantener

    Los conjuntos se ejecutan en CI con informes. Los entregamos con documentación o los mantenemos al día en un QA continuo.

Dos formas de trabajar con herramientas de IA

La IA ayuda a redactar pruebas e investigar defectos. Elija dónde puede procesar su código y sus datos de prueba.

¿No está seguro? Le recomendaremos uno durante la definición del alcance. Compara las opciones de entrega con IA

Solicitudes típicas de automatización

Escenarios típicos que delimitamos, no casos de estudio de clientes.

  • Un conjunto inestable en el que nadie confía

    Las pruebas de navegador de un equipo pasan en una ejecución y fallan en la siguiente. Separamos los problemas de datos de prueba compartidos y de sincronización de los defectos reales, corregimos las pruebas en su origen y acordamos qué comprobaciones pueden bloquear una fusión.

  • Días de regresión manual antes de cada lanzamiento

    Un equipo de producto pasa días de lanzamiento recorriendo los mismos flujos. Automatizamos los caminos críticos al nivel fiable más bajo —primero unitario o de API, navegador solo donde el recorrido lo necesita— y los ejecutamos como puertas de lanzamiento.

  • Puertas para pull requests escritos por agentes

    Un equipo deja que un agente de codificación con IA abra pull requests. Añadimos comprobaciones obligatorias para que los cambios del agente afronten las mismas pruebas unitarias, de contrato y de humo que los humanos, y una persona sigue aprobando cada fusión.

Qué no incluye el trabajo de automatización

  • Las pruebas exploratorias y la recomendación de riesgo de lanzamiento vienen con Software QA & Testing; este servicio construye y mantiene las comprobaciones automatizadas.
  • Configurar o migrar la propia plataforma de CI es trabajo de DevOps & CI/CD; nosotros conectamos los conjuntos al pipeline que ya ejecutas.
  • Las ejecuciones de carga y de resistencia necesitan sus propias herramientas y entornos; consulta Performance Testing.
  • Puntuar las respuestas de los LLM frente a conjuntos de datos de evaluación es una disciplina diferente; consulta AI Evaluation & Testing.

Cómo encaja la automatización con el diseño, el QA y las operaciones

  • Diseño: estados que vale la pena probar

    Los estados de vacío, carga, error y permiso denegado del diseño se convierten en casos de prueba explícitos, para que sigan funcionando a medida que las pantallas cambian.

  • QA: automatización más exploración

    La automatización se encarga de las comprobaciones repetibles, para que los especialistas en QA puedan dedicar su tiempo a explorar nuevas funciones. Cada defecto confirmado obtiene su propia prueba de regresión.

  • Operaciones: una señal de lanzamiento clara

    Los conjuntos se ejecutan en el pipeline de despliegue antes del lanzamiento y las pruebas de humo se ejecutan después, dando a DevOps una señal clara para continuar o revertir.

  • Continuo: conjuntos mantenidos al día

    Actualizamos las pruebas a medida que las funciones cambian, retiramos las obsoletas y hacemos seguimiento de la inestabilidad, como parte de un plan de QA continuo acordado contigo.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Qué framework de pruebas deberíamos usar?

Normalmente el que se adapta a tu stack y a tu equipo: Jest o Vitest para JavaScript y TypeScript, pytest para Python, Playwright o Cypress para pruebas de navegador. Mantenemos las herramientas que ya te funcionan y las cambiamos solo cuando hay una razón clara.

¿Cuánta cobertura de pruebas necesitamos?

Una cifra de cobertura por sí sola es un objetivo débil. Empezamos con los flujos críticos, las reglas de negocio y los defectos pasados, e informamos de lo bien que están cubiertos esos, no solo las líneas de código. Una puntuación alta con aserciones débiles protege muy poco.

¿Pueden añadir pruebas a código heredado o generado por IA?

Sí. Empezamos con pruebas de caracterización que registran el comportamiento actual, comparamos ese comportamiento con tus requisitos y señalamos las diferencias como defectos o preguntas abiertas. La refactorización ocurre entonces con las pruebas ya en su sitio. El enfoque es el mismo tanto si el código lo escribieron personas como si se generó con herramientas de IA.

¿Las herramientas de IA ven nuestro código fuente mientras escriben las pruebas?

Solo dentro del límite que elijas. Con Ingeniería de IA Privada / Local, los modelos se ejecutan en infraestructura que tú controlas o en un entorno aislado que acordamos contigo. Con Ingeniería con Claude Code / OpenAI Codex, los proveedores comerciales procesan el código bajo términos de cuenta, manejo de datos y retención acordados antes de empezar el trabajo.

Construye un conjunto de pruebas en el que tu equipo confíe

Comparte tu stack y cómo pruebas hoy. Te sugeriremos dónde la automatización rinde primero y cómo encaja en tu pipeline.

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