Testim & Mabl: Plataformas de Automatización con Auto-reparación Impulsadas por IA

Introducción a la Automatización de Pruebas Impulsada por IA

La automatización de pruebas tradicional enfrenta un desafío persistente: el mantenimiento de pruebas. A medida que las aplicaciones evolucionan, los localizadores de elementos se rompen, causando pruebas inestables y requiriendo actualizaciones manuales constantes. Plataformas impulsadas por IA como Testim y Mabl abordan esto con capacidades de auto-reparación que se adaptan automáticamente a los cambios de aplicación.

Estas plataformas usan machine learning para crear localizadores de elementos inteligentes que no se rompen cuando ocurren cambios menores de UI. Analizan propiedades de elementos, posición, contexto y relaciones para identificar elementos confiablemente, reduciendo significativamente la sobrecarga de mantenimiento.

La Revolución de Auto-reparación

Beneficios Clave:

Mantenimiento Reducido: Las pruebas se adaptan automáticamente a cambios de UI
Menos Falsos Fallos: La localización inteligente de elementos reduce inestabilidad
Creación Más Rápida de Pruebas: Grabar pruebas rápidamente con interfaces sin código
Insights Impulsados por IA: Análisis automático de fallos y detección de causa raíz
Estabilidad Cross-Browser: Auto-reparación funciona en diferentes navegadores
Aprendizaje Continuo: Los algoritmos mejoran con más ejecuciones de pruebas

Comparación de Plataformas

Característica	Testim	Mabl
Tipo	Cloud SaaS	Cloud SaaS
Precio	Trial + Pago	Trial + Pago
Auto-reparación	IA Avanzada	ML Avanzado
Creación de Pruebas	Grabar, Código, Híbrido	Principalmente Grabar
Soporte Navegadores	Chrome, Firefox, Edge, Safari	Chrome, Firefox, Edge
Pruebas Móviles	Sí (via Sauce Labs/BrowserStack)	Limitado
Integración CI/CD	Excelente	Excelente
Pruebas API	Básico	Avanzado
Programación	JavaScript/TypeScript	JavaScript (limitado)
Grid	Integrado + 3rd party	Integrado
Pruebas Visuales	Sí	Sí

Testim: Pruebas Funcionales Impulsadas por IA

Descripción

Testim by Tricentis es una plataforma de automatización de pruebas impulsada por IA que combina la velocidad de pruebas sin código con la flexibilidad del código. Sus localizadores de elementos basados en ML aprenden y se adaptan continuamente, haciendo que las pruebas sean resilientes a cambios de aplicación.

Comenzando

// Instalación
npm install -g @testim/testim-cli

// Inicializar proyecto Testim
testim-cli init

// Login
testim-cli login

// Ejecutar pruebas
testim-cli run --project "Mi Proyecto" --grid "Testim Grid"

Enfoques de Creación de Pruebas

1. Grabar y Reproducir

El grabador de Testim captura interacciones de usuario y genera automáticamente localizadores estables:

Proceso de Grabación:

Instalar Extensión Chrome de Testim
Hacer clic en “Record new test”
Navegar e interactuar con tu aplicación
Testim graba pasos con localizadores generados por IA
Agregar validaciones y aserciones
Guardar y ejecutar

Ejemplo de Prueba Grabada:

Test: Flujo de Login de Usuario
├── Navegar a https://ejemplo.com/login
├── Escribir "test@ejemplo.com" en campo Email (localizador IA)
├── Escribir "password123" en campo Password (localizador IA)
├── Hacer clic en botón "Login" (localizador IA)
├── Verificar texto "Bienvenido, Usuario Test" está visible
└── Verificar URL contiene "/dashboard"

2. Pasos JavaScript Personalizados

Agregar lógica personalizada con JavaScript:

// Paso personalizado: Generar email aleatorio
const email = `test_${Date.now()}@ejemplo.com`;
exportsTest.email = email;

// Guardar en variable de prueba
return email;

// Paso personalizado: Llamada API para crear datos de prueba
const response = await fetch('https://api.ejemplo.com/users', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    name: 'Usuario Test',
    email: exportsTest.email,
  }),
});

const user = await response.json();
exportsTest.userId = user.id;

Auto-reparación Impulsada por IA

Cómo Funciona Auto-reparación de Testim:

Localizadores Multi-Atributo: Testim crea localizadores usando múltiples atributos:
- ID, clase, nombre, data attributes
- Contenido de texto
- Posición en DOM
- Propiedades visuales (tamaño, color)
- Contexto de elementos circundantes
Adaptación Dinámica: Cuando el localizador primario falla:
- Testim prueba localizadores alternativos
- Usa IA para encontrar elemento basado en patrones aprendidos
- Analiza relaciones de elementos
- Actualiza automáticamente localizador para ejecuciones futuras
Puntuación de Confianza: Cada coincidencia de elemento obtiene puntuación de confianza
- Alta confianza: Prueba continúa normalmente
- Confianza media: Advertencia registrada, prueba continúa
- Baja confianza: Prueba falla con explicación detallada

Ejemplo de Escenario de Auto-reparación:

Localizador Original: button[data-testid="submit-btn"]

Después de que Desarrollador Cambia data-testid a data-test="submit":

IA de Testim:
✓ Detecta fallo de localizador primario
✓ Analiza texto de botón: "Enviar"
✓ Verifica posición: Abajo a la derecha del formulario
✓ Verifica propiedades visuales: Fondo azul
✓ Encuentra elemento con 98% de confianza
✓ Actualiza localizador automáticamente
✓ Prueba pasa sin intervención manual

Características Avanzadas de Testim

Pasos Compartidos (Funciones Reutilizables)

// Paso Compartido: Login
// Parámetros: email, password
// Retorna: userId

const emailInput = await findElement({ type: 'text', label: 'Email' });
await emailInput.type(email);

const passwordInput = await findElement({ type: 'password', label: 'Password' });
await passwordInput.type(password);

const loginButton = await findElement({ type: 'button', text: 'Login' });
await loginButton.click();

// Esperar dashboard y extraer user ID
await waitForUrl('/dashboard');
const userId = await evaluate(() => {
  return window.currentUser.id;
});

return userId;

Pruebas Basadas en Datos

// Prueba con datos CSV
// Archivo: usuarios.csv
// Columnas: email, password, nombreEsperado

// Paso de prueba usa datos de CSV
// Ejecutar prueba para cada fila automáticamente
// Acceder datos via: {{email}}, {{password}}, {{nombreEsperado}}

Lógica Condicional

// Si elemento existe, hacer clic
const cookieBanner = await findElement({ selector: '.cookie-banner' }, {
  timeout: 2000,
  softFail: true
});

if (cookieBanner) {
  await cookieBanner.click();
  console.log('Banner de cookies descartado');
}

// If/Else basado en estado de elemento
const cartCount = await getText('.cart-count');
if (parseInt(cartCount) > 0) {
  // Carrito tiene items
  await click('Checkout');
} else {
  // Carrito vacío
  await click('Continuar Comprando');
}

Integración CI/CD

# .github/workflows/testim.yml
name: Pruebas E2E Testim

on:
  push:
    branches: [main, develop]
  pull_request:
    branches: [main]
  schedule:
    - cron: '0 */6 * * *' # Cada 6 horas

jobs:
  testim:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: '18'

      - name: Instalar Testim CLI
        run: npm install -g @testim/testim-cli

      - name: Ejecutar Pruebas Testim
        env:
          TESTIM_TOKEN: ${{ secrets.TESTIM_TOKEN }}
        run: |
          testim-cli run \
            --project "App E-Commerce" \
            --suite "Suite Regresión" \
            --grid "Testim Grid" \
            --parallel 5 \
            --report-file testim-results.xml

      - name: Publicar Resultados de Pruebas
        if: always()
        uses: mikepenz/action-junit-report@v3
        with:
          report_paths: 'testim-results.xml'
          check_name: 'Resultados Pruebas Testim'

Mabl: Automatización de Pruebas Inteligente

Descripción

Mabl es una plataforma de automatización de pruebas inteligente construida sobre machine learning. Enfatiza creación de pruebas low-code, curación automática e insights de calidad integrados. La fortaleza única de Mabl es su enfoque comprehensivo para estabilidad de pruebas y monitoreo de aplicaciones.

Comenzando

# Instalar mabl CLI
npm install -g @mablhq/mabl-cli

# Configurar mabl
mabl config set apiKey TU_API_KEY
mabl config set workspaceId TU_WORKSPACE_ID

# Ejecutar pruebas localmente
mabl tests run --environment staging

Creación de Pruebas con Mabl Trainer

Mabl Trainer es una extensión Chrome para crear pruebas:

Instalar Mabl Trainer Extensión Chrome
Seleccionar Aplicación y Entorno
Comenzar a Grabar interacciones
Agregar Aserciones para validaciones
Crear Tablas de Datos para pruebas basadas en datos
Guardar y Ejecutar

Auto-reparación de Mabl en Acción:

Test: Búsqueda de Producto
├── Navegar a homepage
├── Escribir "laptop" en caja de búsqueda
│   └── Mabl aprende múltiples localizadores:
│       - input[name="search"]
│       - input[placeholder="Buscar productos"]
│       - form.search-form > input
│       - Contexto visual: header superior-derecha
├── Hacer clic en botón buscar
│   └── Mabl identifica via:
│       - Texto de botón: "Buscar"
│       - Ruta SVG de ícono
│       - Posición relativa a input de búsqueda
└── Verificar contenedor de resultados visible
    └── Múltiples identificadores guardados

Capacidades Avanzadas de Mabl

Pasos JavaScript

// Paso JS personalizado: Extraer y validar datos
const productCards = document.querySelectorAll('.product-card');
const products = Array.from(productCards).map(card => ({
  title: card.querySelector('.title').textContent,
  price: parseFloat(card.querySelector('.price').textContent.replace('€', '')),
  inStock: !card.classList.contains('agotado')
}));

// Validar
const inStockCount = products.filter(p => p.inStock).length;
if (inStockCount < 5) {
  throw new Error(`Solo ${inStockCount} productos en stock`);
}

// Guardar para uso posterior
return { products, inStockCount };

DataTables para Pruebas Basadas en Datos

# productos.csv en Mabl
username,password,productoEsperado
user1@test.com,pass123,Laptop
user2@test.com,pass456,Monitor
user3@test.com,pass789,Teclado

Prueba usa DataTable:

Mabl ejecuta prueba para cada fila
Acceso via: {{username}}, {{password}}, {{productoEsperado}}
Ejecución paralela entre filas
Resultados individuales para cada iteración

Auto-reparación Inteligente

ML Auto-reparación de Mabl:

IA Visual: Aprende apariencia visual de elementos
Comprensión Contextual: Entiende relaciones de elementos
Análisis de Texto y Etiquetas: Identifica elementos por texto circundante
Inteligencia de Posición: Recuerda posiciones relativas
Aprendizaje Histórico: Mejora con cada ejecución

Ejemplo de Auto-reparación:

Original: Encontrar botón por ID "btn-submit-order"

Después de Cambio de Código (ID eliminado):

Análisis ML de Mabl:
✓ Texto de botón: "Realizar Pedido"
✓ Apariencia visual: Verde, esquinas redondeadas
✓ Posición: Abajo a la derecha de formulario checkout
✓ Padre: form.checkout-form
✓ Hermano: botón "Cancelar" a la izquierda
✓ Confianza: 97%
✓ Elemento encontrado y prueba pasa
✓ Localizador auto-actualizado para próxima ejecución

Integración CI/CD

# .github/workflows/mabl.yml
name: Pruebas Mabl

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]
  deployment:
    types: [completed]

jobs:
  mabl-tests:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Ejecutar Pruebas Mabl
        uses: mablhq/github-run-tests-action@v1
        with:
          application-id: ${{ secrets.MABL_APP_ID }}
          environment-id: ${{ secrets.MABL_ENV_ID }}
          api-key: ${{ secrets.MABL_API_KEY }}
          browser-types: 'chrome,firefox'
          continue-on-failure: false

Comparando Testim vs Mabl

Experiencia de Creación de Pruebas

Testim:

Más flexible: Grabar, código o híbrido
Mejor para desarrolladores con habilidades JavaScript
Pasos personalizados con capacidad de código completo
Más rápido para lógica compleja

Mabl:

Más simple, más enfocado en low-code
Mejor para QA sin background de codificación
Workflow guiado de creación de pruebas
Más fácil de incorporar testers no técnicos

Capacidades de Auto-reparación

Testim:

Localizadores IA con múltiples estrategias de respaldo
Búsqueda de elementos accesible via JavaScript
Refinamiento manual de localizadores posible
Puntuaciones de confianza visibles

Mabl:

Combinación de IA Visual + ML
Reconocimiento visual de elementos más fuerte
Proceso de curación más automatizado
Menos intervención manual requerida

Cuándo Elegir Cada Plataforma

Elige Testim Si:

Tu equipo tiene desarrolladores JavaScript
Necesitas máxima flexibilidad de pruebas
Pruebas móviles son importantes
Prefieres enfoque híbrido código/sin código
Quieres ejecuciones de pruebas ilimitadas

Elige Mabl Si:

Tu equipo QA es menos técnico
Quieres incorporación más simple
Curación con IA visual es prioridad
Necesitas insights integrados
Pruebas API son igualmente importantes que UI

Mejores Prácticas para Pruebas Impulsadas por IA

1. Confiar Pero Verificar Auto-reparación

// Monitorear eventos de curación
// Revisar localizadores curados regularmente
// Aprobar o rechazar sugerencias de curación
// Actualizar localizadores cuando patrones cambian significativamente

2. Proporcionar Datos de Prueba Estables

// Usar data-testid para elementos críticos
<button data-testid="boton-checkout">Checkout</button>

// Esto ayuda a IA establecer localizador primario
// Recurre a IA cuando data-testid cambia

3. Organizar Pruebas Lógicamente

Pruebas/
├── Journeys Críticos Usuario/
│   ├── Login y Registro
│   ├── Flujo de Compra
│   └── Gestión de Cuenta
├── Pruebas de Características/
│   ├── Búsqueda
│   ├── Filtrado
│   └── Ordenamiento
└── Pruebas de Integración/
    ├── Pasarela de Pago
    └── Servicios Terceros

4. Aprovechar Componentes Reutilizables

// Crear flows/pasos compartidos para acciones comunes
// Login, navegación, configuración de datos
// Reducir superficie de mantenimiento
// Actualizar una vez, afectar todas las pruebas

5. Monitorear Puntuaciones de Confianza de IA

// Establecer umbrales de confianza
// Alertar en coincidencias de baja confianza
// Revisar y entrenar IA en fallos
// Mejorar continuamente estrategias de localizador

Conclusión

Testim y Mabl representan el futuro de la automatización de pruebas con auto-reparación impulsada por IA, reduciendo dramáticamente sobrecarga de mantenimiento y falsos fallos. Ambas plataformas sobresalen en hacer pruebas resilientes al cambio mientras proporcionan excelentes experiencias para desarrolladores y QA.

Conclusiones Clave:

Auto-reparación reduce mantenimiento en 60-80%
Localizadores IA son más estables que XPath/CSS tradicionales
Ambas plataformas ofrecen excelente integración CI/CD
La elección depende de habilidades técnicas del equipo y necesidades de pruebas

Próximos Pasos

Registrarse para trials gratuitos de ambas plataformas
Crear pruebas proof-of-concept para journeys críticos de usuario
Medir reducción de mantenimiento durante 30 días
Evaluar precisión y confianza de curación IA
Tomar decisión informada basada en necesidades del equipo

La inversión en pruebas impulsadas por IA paga dividendos a través de mantenimiento reducido, creación más rápida de pruebas y suites de pruebas más confiables que se adaptan a tu aplicación en evolución.