Las Grandes Tendencias que Están Moldeando las Pruebas de Software y el Aseguramiento de la Calidad en 2025

Escrito por el equipo de Muffins

“Cada empresa es una empresa de software” -

afirmó el McKinsey Quarterly en diciembre de 2022, donde se analizaba cómo tanto las empresas tradicionales como las de nueva generación se están transformando en negocios habilitados por tecnología, impulsados por modelos digitales.

(AI generated image)

McKinsey identificó tres modelos de negocio impulsados por software:

1. Las empresas tradicionales están reorganizando sus operaciones alrededor del software, invirtiendo fuertemente en él para mejorar su eficiencia operativa y la experiencia del cliente. Muchas están entregando valor mediante software embebido en sus productos y servicios.
2. Empresas de sectores como manufactura, banca y finanzas están creando verticales de software que complementan sus productos existentes, generando nuevas fuentes de ingreso.
3. Algunas compañías grandes y legadas están convirtiendo sus soluciones internas en productos comercializables, abriendo nuevas oportunidades de ingresos.

A medida que todos los sectores adoptan la transformación digital, las pruebas de software y el aseguramiento de calidad (QA) se vuelven más relevantes que nunca. La demanda de software de alta calidad impulsa la necesidad de soluciones y procesos de prueba más eficientes.

Las grandes tendencias que moldean las pruebas de software y QA en 2025

1

La penetración dinámica de la IA

La IA generativa está transformando la ingeniería de software y las pruebas a través de diversas herramientas. Según la encuesta de Simform de 2024 sobre IA generativa, el 61% de las organizaciones prefiere usar IA generativa para generación de código y autocompletado; un 29.3% la utiliza para refactorización y optimización de código. (fuente de este punto de datos)

(SIMFORM)

Las pruebas impulsadas por IA están aumentando la eficiencia, precisión y escalabilidad del ciclo de vida del desarrollo de software. Gracias al aprendizaje automático, la IA puede identificar patrones, predecir fallos y generar casos de prueba inteligentes. Beneficios clave:

• Generación automatizada de casos de prueba
• Creación rápida de flujos complejos
• Análisis predictivo de fallos
• Priorización y planificación inteligente
• Scripts de prueba autoajustables
• Optimización de cobertura mediante análisis de datos

¿Cómo utiliza Muffins el poder de la IA?

Muffins, una plataforma no-code para automatización de pruebas, supera las limitaciones de herramientas tradicionales como Selenium y Cypress, que dependen de localizadores estáticos.

Muffins aprovecha el aprendizaje automático avanzado para crear suites de prueba adaptativas y autocurativas. Estos modelos analizan estructuras DOM, entre otros elementos, y actualizan dinámicamente los scripts de prueba para adaptarse a cambios estructurales y funcionales en la aplicación bajo prueba (AUT).

Funciones clave:

1. Generación Inteligente de Pasos de Prueba: crea pasos alineados con la lógica del negocio, casos borde y requerimientos específicos.
2. Capacidades de Autoajuste: adapta automáticamente los scripts a cambios rápidos, reduciendo el mantenimiento en entornos ágiles.
   

Nuestro equipo está explorando continuamente nuevas formas de aprovechar la IA para potenciar la automatización.

2

Shift-Left y Shift-Right Testing

The shift-left and shift-right testing approaches are becoming mainstream in the  software development lifecycle.

(Encora)

1. La izquierda: Se enfoca en integrar pruebas desde las primeras etapas, usando pruebas unitarias automatizadas, integración continua, BDD y TDD.
   Mejora la seguridad de APIs al incluir controles en el diseño, código y pruebas.‍
2. La derecha: Amplía la QA hasta producción, enfocándose en observabilidad, rendimiento y experiencia real del usuario. Incluye pruebas A/B y caos.

Juntas, estas metodologías permiten QA integral, menor TTM y mejor experiencia de usuario.

3

Escalar pruebas con infraestructura en la nube

A medida que aumenta la adopción de la nube, el escalamiento de pruebas con infraestructura en la nube está ganando impulso. Esta tendencia transformadora permite a las empresas ejecutar procesos de prueba a gran escala, de manera eficiente y flexible. Las pruebas en la nube ofrecen:

• Escalabilidad para ejecutar suites de pruebas extensas en paralelo, en diversos entornos y configuraciones
• Integración con pipelines de CI/CD, pruebas continuas y ciclos de retroalimentación más rápidos
• Reducción de costos de infraestructura y esfuerzos de mantenimiento
• Colaboración remota y accesibilidad para equipos distribuidos globalmente

A medida que las organizaciones adoptan metodologías ágiles y DevOps, aprovechar la infraestructura en la nube para realizar pruebas se ha vuelto esencial para cumplir con los ciclos de desarrollo acelerados y ofrecer software de alta calidad.

4

Ingeniería de rendimiento en lugar de pruebas de rendimiento

Actualmente hay un enfoque creciente en integrar la optimización del rendimiento a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de software. La ingeniería de rendimiento adopta una postura proactiva, diseñando sistemas para un rendimiento óptimo desde el inicio, en lugar de limitarse a probarlos después de desarrollarlos. Este enfoque permite:

• Fortalecer la colaboración entre equipos de QA, desarrolladores, arquitectos y operaciones para identificar cuellos de botella, optimizar el código e integrar consideraciones de rendimiento desde las primeras fases del SDLC
• Capacitar a los equipos de QA para adoptar prácticas de ingeniería del caos y garantizar la resiliencia ante condiciones adversas
• Utilizar herramientas de observabilidad que permitan monitorear métricas de rendimiento en tiempo real

(Image Source : Apriorit)

5

IA Agéntica: colaboración hombre-IA

La IA agentica se refiere a “agentes” autónomos capaces de tomar decisiones, planear acciones y resolver problemas de forma independiente, con mínima intervención humana. Algunos lanzamientos recientes incluyen Salesforce Agentforce, Google Cloud Agentspace y Amazon Bedrock de AWS. Según Gartner, para 2028 el 33% de las aplicaciones empresariales incluirán IA agentica, frente a menos del 1% en 2024, lo que permitirá que el 15% de las decisiones operativas diarias se tomen de forma autónoma.

Según ChatGPT: La IA agentica, gracias a sus capacidades avanzadas, puede brindar un apoyo significativo a testers, plataformas de automatización sin código y procesos de QA.

Aplicaciones para testers:

1. Generación inteligente de casos de prueba: Analiza requisitos, registros y comportamiento del usuario para crear casos de prueba optimizados y completos.
2. Detección automática de defectos: Utiliza análisis impulsado por IA para identificar patrones y posibles fallos antes de iniciar pruebas manuales.
3. Soporte en tiempo real: Actúa como asistente inteligente, sugiriendo casos límite y mejoras en las pruebas.
4. Gestión de datos de prueba: Facilita la creación de datos sintéticos entendiendo los requisitos del sistema y generando conjuntos diversos.

‍

(AI generated image)

Aplicaciones para plataformas no-code:

1. Automatización mejorada por IA: Mapea flujos de usuario y los convierte automáticamente en scripts reutilizables.
2. Reconocimiento visual avanzado: Mejora la detección de elementos visuales en interfaces drag-and-drop, reduciendo falsos positivos en pruebas de UI.
3. Entradas en lenguaje natural: Permite describir escenarios de prueba en lenguaje común, que la IA convierte en scripts ejecutables.
4. Pruebas adaptativas: Ajusta dinámicamente los scripts cuando se detectan cambios en la aplicación, reduciendo el esfuerzo de mantenimiento.

6

Ciberseguridad: un imperativo QA

Con amenazas crecientes, las pruebas de seguridad son ineludibles. Algunas prácticas que marcarán tendencia:

(AI generated image)

• Integración de pruebas de seguridad en CI/CD
• Hacking ético y pruebas de penetración
• Automatización de pruebas de penetración con IA
• Foco en seguridad de APIs
• Pruebas de cumplimiento con normativas como GDPR y CCPA

7

Pruebas Exploratorias, Contextuales y de UX

Aunque la automatización sigue siendo dominante, el valor de las pruebas exploratorias y de UX se mantiene firme—ambas son fundamentales para garantizar la usabilidad y el compromiso en escenarios reales. En 2025, los ingenieros de QA se enfocarán en:

• Adaptar estrategias de prueba según el contexto de la aplicación y los distintos perfiles de usuario
• Usar pruebas exploratorias para descubrir casos límite y problemas de usabilidad
• Aprovechar herramientas avanzadas para documentar y compartir hallazgos de pruebas exploratorias de forma efectiva

Este tipo de pruebas evalúa la usabilidad, accesibilidad y experiencia general desde la perspectiva del usuario final. Esto se alinea con el énfasis creciente en la satisfacción del cliente, ya que cada vez más empresas reconocen la importancia de ofrecer experiencias digitales intuitivas, fluidas y agradables.

• Pruebas de usabilidad: Para garantizar que las aplicaciones sean intuitivas y fáciles de usar
• Pruebas A/B: Evaluar distintas opciones de diseño y su impacto en el comportamiento del usuario
• Pruebas de accesibilidad: Asegurar el cumplimiento de estándares como WCAG y garantizar la inclusión

El futuro del QA en 2025

La innovación basada en IA, computación en la nube y un enfoque ágil y centrado en el usuario dominarán el testing de software. A medida que el software se vuelve más complejo, el aseguramiento de calidad evolucionará de pruebas tradicionales a pruebas multidimensionales, abarcando ciberseguridad, IA ética y más. Estas tendencias son clave para las empresas que buscan ofrecer experiencias diferenciales a través de software confiable y mantener su ventaja competitiva en un entorno cada vez más feroz

¿Quieres transformar tu proceso de diseño de pruebas y desarrollo ágil?

Lets Talk

USA : +1 (847) 403 3111, Mexico : +52 81 1578 0244, India : +1 (847) 596 7252

www.muffins.ai