Tendencias de las pruebas de software: últimas tecnologías de control de calidad, estadísticas y datos

Las tendencias evolucionan rápidamente en el desarrollo y las pruebas de software. De cara a 2025, es difícil predecir cómo serán la garantía de calidad y las pruebas.

Con los avances en IA, las metodologías ágiles y las herramientas de pruebas automatizadas dando forma al sector, comprender estos cambios ayuda a los equipos a desarrollar software de alta calidad de manera eficiente.

Las tendencias de las pruebas de software y los datos de QA pueden ayudar a predecir las mejores prácticas y metodologías emergentes, así que hemos revisado los informes y las encuestas más recientes para encontrar las estadísticas más relevantes para ti y tu equipo de QA.

Tanto si diriges un equipo, realizas la planificación de la calidad o eres tester, las tendencias de las pruebas de software de este artículo te proporcionarán información (o un dato interesante para impresionar a tus compañeros de QA) sobre las tendencias que puedes utilizar en tu proceso de pruebas de software.

Tendencias de las herramientas de pruebas de software

Las herramientas de pruebas de software son esenciales para las pruebas y la garantía de calidad. Pueden ayudar a los testers a encontrar errores y acelerar el proceso de pruebas para lanzar el software más rápidamente.

La adopción de herramientas de pruebas basadas en IA ha transformado significativamente el panorama de las pruebas de software. Herramientas como Testim y Applitools han ganado una gran popularidad al aprovechar el aprendizaje automático para mejorar la automatización de pruebas y el análisis predictivo en la garantía de calidad (QA).

Testim utiliza la IA para crear y mantener pruebas automatizadas, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para desarrollar y mantener las pruebas. Del mismo modo, Applitools emplea la validación visual basada en IA para garantizar la coherencia de la interfaz de usuario en diversas plataformas y dispositivos.

Además de estas, han surgido alternativas basadas en IA a herramientas tradicionales como Selenium, que ofrecen soluciones de pruebas más inteligentes y adaptables. Por ejemplo, Functionize combina la IA con pruebas basadas en la nube para ejecutar pruebas de extremo a extremo que se autorreparan y pueden ejecutarse a gran escala.

Según una encuesta de McKinsey de 2024, la adopción de la IA en al menos una función empresarial ha aumentado hasta el 72 %, lo que indica un incremento significativo en la integración de tecnologías de IA en distintos sectores. Este aumento refleja un reconocimiento cada vez mayor del potencial de la IA para mejorar la eficiencia y la precisión en los procesos de pruebas de software.

El cambio hacia las herramientas de pruebas basadas en IA está impulsado por su capacidad para gestionar escenarios de pruebas complejos, adaptarse a los cambios en la aplicación sometida a pruebas y proporcionar información predictiva que las herramientas tradicionales quizá no puedan ofrecer. Como resultado, las organizaciones invierten cada vez más en estas soluciones avanzadas para mejorar sus procesos de QA y ofrecer productos de software de mayor calidad.

10 ¡Principales herramientas de pruebas de software para profesionales de QA!

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Tendencias de las técnicas de pruebas de software

Sin una metodología de pruebas de software que guíe tu trabajo, probar es como deambular sin rumbo hacia el lanzamiento de un producto: crees que estás avanzando, pero nunca te acercas porque no puedes ver en qué punto del camino te encuentras.

En 2024, las técnicas de pruebas de software siguen evolucionando para satisfacer las demandas de ciclos de desarrollo más rápidos y resultados de alta calidad.

Las pruebas continuas dentro de las canalizaciones de DevOps se han convertido en una práctica habitual, ya que permiten a los equipos identificar y abordar posibles problemas lo antes posible en el ciclo de vida del desarrollo de software. Este enfoque integra las pruebas en cada fase de la canalización, lo que permite recibir comentarios en tiempo real y detectar errores de inmediato, garantizando que los cambios en el código se verifiquen rápidamente antes de continuar. Según informes recientes del sector, más del 80 % de las organizaciones que practican DevOps ya han integrado las pruebas continuas en sus flujos de trabajo, lo que refuerza su papel como práctica esencial para mantener la calidad en entregas rápidas.
Las pruebas anticipadas también han experimentado una adopción considerable, ya que cada vez más empresas hacen hincapié en la prevención de defectos en lugar de en su detección. Al adelantar las pruebas en el proceso de desarrollo, los equipos detectan los problemas en su origen: durante la recopilación de requisitos, el diseño y las fases iniciales de codificación. Esta metodología proactiva no solo reduce el coste y el tiempo asociados a la corrección de errores en fases avanzadas, sino que también favorece la colaboración entre los equipos de desarrollo y de control de calidad. En 2024, el 68 % de los profesionales de control de calidad afirmó incorporar principios de pruebas anticipadas en sus proyectos, lo que supone un aumento respecto a años anteriores a medida que más organizaciones reconocen sus beneficios para mantener un ciclo de desarrollo fluido.
Las pruebas basadas en modelos (MBT) y los marcos de desarrollo dirigido por el comportamiento (BDD) están impulsando aún más este cambio en las técnicas de pruebas de software. Las MBT permiten automatizar casos de prueba basados en modelos que representan el comportamiento deseado del software, ofreciendo un enfoque sistemático para la cobertura de pruebas. Esto resulta especialmente útil en sistemas complejos en los que es fundamental garantizar que se prueban todas las rutas de usuario. Las MBT han ganado popularidad por su eficiencia a la hora de generar grandes volúmenes de casos de prueba automatizados con una intervención manual mínima. El BDD, por su parte, sigue ganando popularidad porque permite superar las brechas de comunicación entre los equipos técnicos y las partes interesadas no técnicas. Mediante el uso de estructuras de lenguaje natural para redactar escenarios de prueba, el BDD alinea los objetivos de las pruebas con los objetivos empresariales y las expectativas de los usuarios. En 2024, más de el 60 % de los equipos ágiles han adoptado BDD para mejorar la colaboración y garantizar que el comportamiento del software se ajuste estrechamente a las necesidades de los usuarios.

En conjunto, estas tendencias ilustran el cambio hacia estrategias de pruebas más integradas, colaborativas y automatizadas que priorizan la detección temprana y la validación exhaustiva, lo que permite a los equipos entregar software de mayor calidad y con más rapidez.

Tendencias del desarrollo y las pruebas de software

Las pruebas de software están intrínsecamente vinculadas al desarrollo de software, ya que las tendencias en el desarrollo configuran directamente las prácticas de pruebas. Estos datos ofrecen un contexto fundamental sobre los flujos de trabajo y las prioridades de los desarrolladores.

En 2024, la integración de la IA generativa en el desarrollo de software ha transformado significativamente los procesos de codificación y control de calidad. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como GPT, se han convertido en herramientas fundamentales para automatizar la generación de código y la detección de errores. En particular, el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, informó de que más del 25 % del nuevo código de la empresa se genera actualmente mediante IA, lo que pone de manifiesto la creciente influencia de esta tecnología.

Estos modelos de IA ayudan a los desarrolladores a redactar casos de prueba y automatizar tareas repetitivas de control de calidad, mejorando la eficiencia y reduciendo los errores humanos. Sin embargo, la adopción de la IA en la codificación ha suscitado preocupaciones sobre la seguridad de las herramientas de programación automatizada, ya que podrían introducir vulnerabilidades inadvertidamente en código destinado a entornos de producción.

Al mismo tiempo, el énfasis en las pruebas de seguridad se ha intensificado debido a la creciente complejidad de las ciberamenazas. Las organizaciones integran cada vez más medidas de seguridad en sus flujos de trabajo de Integración Continua y Despliegue Continuo (CI/CD) para proteger la integridad del software.

El Informe sobre el estado de CI/CD de 2024 destaca que incorporar pruebas de seguridad en las canalizaciones de CI/CD se considera ahora esencial para mantener un rendimiento sólido en los despliegues. Esta integración garantiza que las vulnerabilidades de seguridad se identifiquen y aborden en una fase temprana del proceso de desarrollo, reduciendo el riesgo de brechas de seguridad y mejorando la resiliencia general del software.

Estos avances reflejan una tendencia más amplia hacia la integración de la IA y las consideraciones de seguridad en el núcleo de las prácticas de desarrollo de software, con el objetivo de producir aplicaciones más fiables y seguras en un entorno digital cada vez más complejo.

Tendencias de los equipos de control de calidad

En 2024, los equipos de control de calidad (QA) han evolucionado para adoptar funciones más dinámicas e híbridas que combinan responsabilidades de pruebas manuales y automatizadas. A medida que las prácticas ágiles y DevOps siguen madurando, se espera que los profesionales de control de calidad dominen tanto las técnicas tradicionales de pruebas manuales como los marcos modernos de automatización.

Este enfoque híbrido permite a los equipos aprovechar los beneficios de la visión humana en las pruebas exploratorias y, al mismo tiempo, utilizar la automatización para casos de prueba repetitivos y a gran escala, mejorando la eficiencia y la cobertura generales.

El Informe mundial sobre la calidad de 2024 destaca que el 72 % de los equipos de QA ya integran la automatización en su flujo de trabajo junto con las pruebas manuales para mejorar su capacidad de ofrecer resultados más rápidos y fiables.

El cambio hacia equipos multifuncionales también ha sido una tendencia significativa, impulsada por la necesidad de una comunicación y colaboración fluidas entre desarrolladores, probadores y personal de operaciones. Este enfoque integrado garantiza que la calidad esté presente durante todo el ciclo de vida del desarrollo, en consonancia con el principio de «desplazamiento a la izquierda», cuyo objetivo es identificar y abordar los problemas en una fase temprana del proceso.

Los cambios posteriores a la pandemia también han transformado la composición y el funcionamiento de los equipos de QA. Las estructuras de los equipos se han vuelto más flexibles debido a la adopción generalizada de modelos de trabajo remoto e híbrido.

Los datos recientes del sector indican que el 49 % de los equipos trabajan en entornos híbridos, combinando miembros presenciales y remotos. Esto ha provocado un mayor uso de herramientas avanzadas de colaboración, como Jira, TestRail y plataformas de pruebas basadas en la nube que permiten gestionar y elaborar informes de pruebas en tiempo real.

Además, aunque los equipos de QA más pequeños (de 1 a 5 miembros) siguen siendo habituales en muchas organizaciones, las empresas más grandes están ampliando sus departamentos de QA para incluir puestos especializados en automatización, pruebas de seguridad y automatización de pruebas basada en IA, lo que refleja una mayor inversión en estrategias integrales de garantía de calidad.

Este cambio subraya la necesidad de que los profesionales de QA se adapten a las nuevas herramientas y prácticas colaborativas para mantener la productividad y la coherencia en entornos de trabajo distribuidos.

Tendencias de empleo en garantía de calidad

La garantía de calidad abarca muchos aspectos, y los límites entre el final del desarrollo y el comienzo de las pruebas de software pueden ser difusos. Si has encontrado un plan de garantía de calidad que funciona para ti, tu equipo y tu empresa, considérate afortunado.

Si estás leyendo esto, es muy probable que trabajes en QA o que tengas un gran interés en este ámbito. Si perteneces a este último grupo y estás buscando empleos en pruebas de software, hay algunas cosas que debes saber antes de empezar.

Aparición de puestos especializados:
- La demanda de ingenieros de QA de IA/ML ha aumentado considerablemente, impulsada por la adopción de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas basadas en IA en los procesos de QA. Estos puestos implican garantizar la precisión y fiabilidad de los modelos de IA y desarrollar estrategias de pruebas para aplicaciones integradas con IA.
- Los puestos de analista de datos dentro de los equipos de QA están adquiriendo mayor relevancia a medida que las empresas adoptan enfoques centrados en los datos. Actualmente, los equipos de QA recurren a analistas de datos para procesar e interpretar los datos de las pruebas, lo que permite tomar decisiones más fundamentadas y obtener información predictiva sobre la calidad del software.
- El puesto de ingeniero de DevTestOps también ha ganado popularidad, ya que combina desarrollo, pruebas y operaciones para facilitar las pruebas continuas en las canalizaciones de CI/CD y garantizar una integración fluida de las pruebas en los flujos de trabajo de desarrollo.
Tendencias de formación y educación continua:
- En 2024, se ha producido un aumento notable de los profesionales de QA que invierten en mejorar sus competencias. Muchos especialistas de QA se han matriculado en cursos centrados en marcos de automatización de pruebas impulsados por IA y fundamentos del aprendizaje automático para seguir siendo competitivos.
- Las plataformas de aprendizaje en línea han experimentado un aumento de los cursos relacionados con Python para la automatización, aprendizaje automático para QA y creación avanzada de scripts de pruebas con herramientas como Selenium, TestNG y Cypress. Esto refleja un impulso más amplio del sector hacia la automatización y el dominio de la IA.
- Los programas de certificación en metodologías de pruebas basadas en IA y análisis de datos también se han popularizado entre los profesionales de QA, lo que indica un énfasis generalizado en el desarrollo de conocimientos especializados alineados con los últimos avances tecnológicos.
Requisitos de competencias multifuncionales:
- Las habilidades de comunicación y colaboración multifuncional son cada vez más esenciales. Las ofertas de empleo de QA de 2024 hacen hincapié en la capacidad de trabajar estrechamente con desarrolladores, científicos de datos y responsables de producto, destacando el valor de la versatilidad en los puestos modernos de QA.
- Muchas organizaciones prefieren ahora a profesionales de QA que puedan pasar sin problemas de las pruebas manuales a las automatizadas, lo que ha provocado un aumento de los cursos y programas de formación que abarcan ambos aspectos de manera integral.

Estas tendencias ilustran la evolución del panorama laboral de QA dentro de las empresas de pruebas de software y subrayan la importancia de la adaptabilidad y el aprendizaje continuo a medida que el sector avanza hacia procesos más sofisticados e impulsados por la tecnología.

Tendencias de los errores de software

Los errores de software son el peor enemigo de un desarrollador, lo que convierte a los evaluadores en amigos de los desarrolladores (el enemigo de mi enemigo es mi amigo y todo eso). Los evaluadores realizan el arduo trabajo de probar, volver a probar y probar de nuevo para encontrar errores de software, lo que ahorra tiempo y esfuerzo a los desarrolladores.

Aumento de las vulnerabilidades notificadas:
- El uso de componentes de código abierto en el desarrollo de software ha aumentado considerablemente, contribuyendo al correspondiente incremento de las vulnerabilidades notificadas. Muchos proyectos de software integran bibliotecas y marcos de código abierto. Esta adopción generalizada ha provocado un aumento de los informes de errores relacionados con la seguridad, ya que estos componentes pueden introducir vulnerabilidades que no están presentes en el código propietario.
- La Fundación de Seguridad del Código Abierto (OpenSSF) informó de que el número de vulnerabilidades divulgadas en proyectos de código abierto aumentó un 35% en comparación con 2023, lo que refleja tanto el mayor uso como la mejora de los mecanismos de notificación. Esta tendencia pone de relieve la importancia de implementar rigurosas auditorías de seguridad del código abierto y mantener actualizadas las bases de datos de vulnerabilidades.
- Las herramientas compatibles con la supervisión en tiempo real y el análisis avanzado para el seguimiento de errores se han vuelto esenciales en las prácticas modernas de control de calidad. Plataformas como Sentry, DataDog y Splunk han mejorado sus capacidades analíticas para proporcionar a los equipos de control de calidad información inmediata sobre el rendimiento y los errores del código, facilitando una detección y resolución más rápidas.
Importancia de la supervisión en tiempo real y el seguimiento de errores:
- Los equipos de control de calidad ahora dependen más de herramientas que proporcionan análisis avanzados y alertas automatizadas para detectar anomalías en tiempo real. Las plataformas de seguimiento de errores en tiempo real que se integran con los entornos de desarrollo permiten a los equipos detectar y resolver problemas antes de que lleguen a producción.
- Ha aumentado la demanda de herramientas de seguimiento de errores basadas en IA que utilizan el aprendizaje automático para realizar análisis predictivos. Estas herramientas pueden identificar posibles áreas del código propensas a errores y recomendar medidas preventivas, ayudando a los equipos a priorizar los problemas críticos.
Estadísticas de resolución de errores:
- El tiempo medio de resolución de errores en 2024 ha mejorado, especialmente en las organizaciones que adoptan prácticas de integración continua y entrega continua (CI/CD). Los equipos de DevOps de alto rendimiento resuelven los errores mucho más rápido que aquellos que no utilizan metodologías CI/CD, normalmente en un plazo de 24-48 horas para los problemas de alta prioridad.
- Los tipos de errores más comunes en 2024 incluyen vulnerabilidades relacionadas con dependencias, derivadas de componentes de código abierto, y errores de configuración introducidos durante ciclos de desarrollo rápidos. Estos errores suelen abordarse rápidamente en entornos con pruebas automatizadas integradas en las canalizaciones de CI/CD.
- Los errores de seguridad siguen siendo una de las principales preocupaciones, y la mayoría de los problemas notificados en el control de calidad están relacionados con vulnerabilidades de seguridad. Esta tendencia subraya la importancia de incorporar las pruebas de seguridad en una fase temprana del proceso de desarrollo para detectar estos problemas antes de que avancen a etapas posteriores.

Para mantenerse a la vanguardia, los equipos de control de calidad deben adoptar herramientas avanzadas de seguimiento de errores, integrar la supervisión en tiempo real y centrarse en mantener dependencias seguras y actualizadas para mitigar las vulnerabilidades de forma eficaz.

Además de realizar pruebas para detectar errores de software, los evaluadores también llevan a cabo pruebas de bases de datos, un proceso completamente diferente, pero igualmente esencial.

¿Qué sigue?

Intentar crear un plan o una estrategia de control de calidad sin datos puede ser difícil, así que ¡no lo hagas! Las tendencias que he abordado en este artículo deberían proporcionar una buena base para empezar.

Las habilidades de control de calidad cambian constantemente; mantente alerta para detectar esos errores y hacerlo pronto. Suscríbete al boletín de The CTO Club para conocer los consejos y las prácticas recomendadas más recientes sobre control de calidad de software.