Transformación digital
Desarrollo basado en pruebas
El todo solo existe porque hay partes que se relacionan entre sí. Cuando agudizamos nuestra percepción y aplicamos esta reflexión a los sistemas, los vemos como un conjunto de pantallas en las que hay botones que contienen funciones y que activan otras funciones… Podemos descomponer toda la aplicación en partes muy pequeñas. Para inspeccionarlas, realizamos pruebas unitarias.
En el artículo sobre pruebas que publicamos aquí, en el blog de Inmetrics, destacamos que normalmente las organizamos basándonos en dos tipos de clasificaciones: «quién» y «qué».
Al igual que cualquier otro tipo de pruebas, las pruebas unitarias pueden ser tanto automatizadas como manuales. En este texto vamos a destacar la importancia y las características específicas de las pruebas unitarias, cómo se llevan a cabo habitualmente y qué peso tienen en el esfuerzo que supone el desarrollo de nuevos productos digitales o la transformación de sistemas heredados, cuando son objeto de proyectos de modernización de aplicaciones.
La principal característica que diferencia las pruebas integradas de las unitarias es su nivel de detalle. Por lo general, estas se llevan a cabo en funcionalidades aisladas, sin tener en cuenta su conexión con otras partes del sistema, servicios o agentes externos.
Naturalmente, las pruebas unitarias se ejecutan más rápidamente. Esta premisa coincide, además, con un enfoque de desarrollo de negocios digitales que se popularizó hace poco más de una década: «prueba rápido, falla rápido», conceptos de la «startup ágil», traducción libre del término «lean startup».
Esta máxima cobra sentido si se tiene en cuenta el objetivo principal de las pruebas unitarias: la detección temprana de fallos. Al probar y validar los componentes de forma independiente, se crea una «red de seguridad» en torno a los conjuntos de componentes, lo que evita que los errores se propaguen a las capas superiores de las aplicaciones.
En términos generales, hay cuatro principios básicos de las pruebas unitarias:
Cabe destacar el cuarto principio, ya que, como recordamos al principio de este texto, así es como se clasifican normalmente las pruebas. Cuanto más independientes sean, más fácil resultará automatizarlas. Las pruebas manuales, en gran medida, serán más habituales dentro del ámbito de las pruebas centradas en el usuario, como las de experiencia, usabilidad y accesibilidad.
Cuando se realizan pruebas unitarias, mejoramos la eficacia a la hora de identificar las causas de los errores. Esta mejora puede ser aún mayor si los equipos trabajan con un enfoque orientado a las pruebas.
Cuando hablamos de pruebas manuales aquí, en el blog de Inmetrics, presentamos el enfoque del desarrollo orientado a pruebas, el Test-Driven Development (TDD). Desde esta perspectiva, que de hecho se propuso inicialmente para las pruebas unitarias automatizadas, se escribe la prueba antes que el código. En otras palabras, la inspección de cada parte constituye ya el criterio para un desarrollo de mayor calidad.
En un caso analizado por investigadores de IBM y de la Universidad de Carolina del Norte, se demostró que, con el enfoque de desarrollo orientado a pruebas unitarias, se produjo una reducción del 40 % en la densidad de defectos previos al lanzamiento, lo que compensó así el tiempo que se habría dedicado a la depuración posterior. En otras palabras, probar y detectar fallos rápidamente a nivel de los componentes acelera la entrega del proyecto.
La mejora de la eficiencia cobra aún más importancia en el panorama actual, ya que la arquitectura de las aplicaciones modernas se basa en los microservicios y la directriz que guía la actuación de las empresas a la vanguardia del desarrollo de sistemas es la de la inspección y la mejora continua. Las pruebas unitarias se convierten, por lo tanto, en una rama de la calidad como servicio, lo que permite el seguimiento y la revisión constantes de las aplicaciones.
Y en el contexto actual —la era de la inteligencia artificial—, ese seguimiento y revisión constantes ya los llevan a cabo agentes de inteligencia artificial que utilizan modelos de lenguaje grande (LLM) para realizar pruebas a gran escala. La propia IA genera las pruebas que va a ejecutar a medida que desarrolla el código.
En Inmetrics nos caracterizamos, ante todo, por nuestra precisión. Trabajar con método para obtener resultados es una de nuestras principales directrices. Por ello, llevamos a cabo nuestras pruebas combinando rigor y criterio, con el fin de garantizar la calidad de las aplicaciones que creamos.
Nuestra unidad de negocio de Experiencia Digital se centra en desarrollar soluciones que garanticen la satisfacción del cliente final. Combinamos ingeniería de calidad con inteligencia artificial para prevenir y anticipar cualquier posible problema durante el recorrido del usuario.
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