Mabl: Automatización de Pruebas con IA para Apps Rápidas y Sin Errores

En una era definida por la rápida innovación digital, la integridad, usabilidad y seguridad de los productos de software se han vuelto primordiales para empresas de todos los sectores. Lo que está en juego es innegablemente alto: solo en 2024 se produjo un asombroso aumento del 211% en las filtraciones de datos en comparación con el año anterior, afectando a industrias desde la salud hasta la manufactura, el comercio minorista y los servicios públicos. Al mismo tiempo, la experiencia del cliente ha emergido como un pilar central, particularmente para las soluciones de Software como Servicio (SaaS). La detección y resolución proactiva de errores, junto con mejoras en la lógica de navegación y el rendimiento de las aplicaciones, no solo se trata de retener a los clientes existentes; los estudios sugieren que estos esfuerzos pueden duplicar los ingresos de una empresa.

Esta necesidad crítica de calidad es donde la garantía de calidad (QA), que abarca tanto las pruebas manuales como las automatizadas, juega un papel transformador. Un equipo de QA experto es fundamental para acelerar los ciclos de ingeniería de software, validar la funcionalidad de las aplicaciones y prevenir el lanzamiento de software defectuoso a producción. Más allá de las pruebas directas, generan documentación exhaustiva que asegura la alineación de los equipos internos, facilita el cumplimiento de las normas reglamentarias y ayuda en la gestión del presupuesto. Históricamente, las empresas que se sometían a la transformación digital se enfrentaban a una difícil elección: invertir fuertemente en pruebas automatizadas o depender de una QA manual intensiva en mano de obra. Incluso cuando la automatización se consideraba esencial, muchas empresas recurrían a procesos manuales debido a una importante escasez de Ingenieros de Desarrollo de Software en Pruebas (SDET) cualificados y sus tasas de compensación más altas.

Para cerrar esta creciente brecha entre la demanda de automatización de pruebas y la escasez de SDET especializados, las empresas tecnológicas recurrieron a la inteligencia artificial. Esta convergencia llevó a la creación de Mabl, una solución de automatización de pruebas basada en IA lanzada en 2017 por los ex ingenieros de Google Dan Belcher e Izzy Azeri. Su visión era desarrollar una plataforma inteligente de automatización de pruebas de bajo código que se integrara sin problemas en los flujos de trabajo modernos de DevOps, permitiendo a las organizaciones acelerar la entrega de software sin comprometer la calidad. Al integrar Mabl en las cadenas de desarrollo, los equipos de TI internos o subcontratados pueden mejorar significativamente la calidad del software mientras logran reducciones sustanciales en los costos de QA.

A diferencia de los marcos de prueba tradicionales como Selenium, Cypress y Appium, que exigen una amplia escritura de scripts y un mantenimiento continuo, Mabl aprovecha la automatización impulsada por IA para hacer que las pruebas sean más rápidas, inteligentes y considerablemente más fáciles de gestionar. Una ventaja clave radica en su capacidad para consolidar varios tipos de pruebas —incluidas UI, API, rendimiento y accesibilidad— en una única plataforma unificada, lo que agiliza la gestión y ejecución de las pruebas. Ya sea para probar plataformas SaaS empresariales, sitios web de comercio electrónico, portales de cara al cliente o aplicaciones empresariales internas, Mabl permite a los equipos identificar y resolver problemas rápidamente, a menudo sin requerir una profunda experiencia técnica.

Las capacidades de Mabl son multifacéticas, diseñadas para eliminar la complejidad de la automatización de pruebas. Su función de creación de pruebas de bajo código permite a los ingenieros de QA, analistas de negocio e incluso gerentes de producto crear pruebas automatizadas simplemente interactuando con una aplicación como lo haría un usuario final. Mabl registra automáticamente estas interacciones y genera los scripts de prueba necesarios, eliminando la necesidad de una codificación compleja. Por ejemplo, un analista de QA puede configurar rápidamente pruebas automatizadas para inicios de sesión de clientes, búsquedas de productos, flujos de compra y procesamiento de pagos para una tienda en línea, todo sin escribir una sola línea de código.

Uno de los aspectos más desafiantes de la automatización de pruebas es el mantenimiento de los scripts a medida que las aplicaciones evolucionan. Los rediseños de la interfaz de usuario, las nuevas funciones y los cambios de diseño con frecuencia hacen que las pruebas tradicionales fallen. Mabl aborda esto con su función de autorreparación impulsada por IA, que detecta y ajusta automáticamente las pruebas incluso a cambios menores de la aplicación, negando la necesidad de actualizaciones manuales de los scripts. Esta funcionalidad garantiza que las pruebas sigan siendo robustas y relevantes, liberando a los equipos de desarrollo para centrarse en otros proyectos críticos.

Además, Mabl soporta las pruebas basadas en datos, una capacidad crucial para las aplicaciones empresariales que dependen de entradas de datos dinámicas, como diferentes roles de usuario o modelos de precios. En lugar de la validación manual que consume mucho tiempo para numerosas variaciones, los equipos de QA pueden incorporar conjuntos de datos dinámicos en los casos de prueba y automatizar la ejecución de diversos escenarios de usuario. Esto permite a una empresa de logística, por ejemplo, simular innumerables números de seguimiento, ubicaciones de clientes y estados de entrega para asegurar que su plataforma de seguimiento de envíos funcione impecablemente para todos los usuarios antes del lanzamiento. Mabl también ofrece flexibilidad con opciones de pruebas tanto en la nube como locales, atendiendo a diversas necesidades de seguridad y operativas. Mientras que las pruebas en la nube proporcionan resultados instantáneos para equipos distribuidos y agilizan la integración de DevOps, las pruebas locales son preferidas para aplicaciones de seguridad crítica como los sistemas de banca móvil y EHR, asegurando que los datos sensibles permanezcan en las instalaciones.

Críticamente, Mabl incluye pruebas avanzadas de accesibilidad y rendimiento. La experiencia del cliente, como se señaló anteriormente, influye profundamente en el éxito empresarial. A pesar de su importancia para la satisfacción del usuario y el cumplimiento normativo (particularmente en la atención médica y los servicios públicos), la accesibilidad y el rendimiento del software a menudo se pasan por alto en el QA. Las pruebas de accesibilidad incorporadas de Mabl identifican problemas relacionados con lectores de pantalla, contraste de color y navegación con teclado, ayudando a las empresas a cumplir con estándares como WCAG sin herramientas adicionales. Sus funciones de prueba de rendimiento listas para usar pueden simular cargas máximas, previniendo costosos tiempos de inactividad y malas experiencias de usuario, lo que podría ahorrar a las empresas millones en ingresos perdidos. Una empresa de energía, por ejemplo, podría usar Mabl para simular que miles de usuarios inician sesión simultáneamente en un nuevo portal de clientes, validando la capacidad de respuesta del sistema bajo una carga pesada.

Mabl opera en un mercado global de pruebas de automatización en rápida expansión, que está creciendo a una impresionante CAGR del 18.7%. Si bien numerosas plataformas de bajo código como Katalon, BrowserStack, Tricentis Tosca, Testim y Leapwork han surgido como alternativas a los marcos tradicionales, Mabl se distingue como una solución más inteligente y lista para empresas que equilibra velocidad, escalabilidad y calidad. Sus pruebas auto-reparadoras impulsadas por IA se destacan al adaptar automáticamente los scripts a la evolución de los elementos de la UI, las nuevas funciones o los cambios de parámetros de rendimiento, reduciendo significativamente el mantenimiento de las pruebas y acelerando los ciclos de lanzamiento. Mabl también supera a muchas soluciones de bajo código al ofrecer una cobertura de prueba integral que abarca rendimiento, accesibilidad, API y pruebas de UI de extremo a extremo dentro de una única plataforma, eliminando la necesidad de conjuntos de herramientas fragmentados. Además, su integración perfecta con las tuberías de CI/CD y plataformas DevOps como Azure DevOps, Jenkins, GitHub Actions, Jira y Slack garantiza una comunicación fluida y permite una detección temprana de errores en el proceso de desarrollo, evitando costosas correcciones en etapas tardías.

Para los líderes empresariales, Mabl ofrece una clara ventaja competitiva: pruebas más rápidas y rentables que aseguran la entrega de software a tiempo, dentro del presupuesto y sin defectos. Empresas líderes, incluidas Barracuda, Charles Schwab, Chewy, DataRobot, JetBlue, NCR y Stack Overflow, confían en Mabl para minimizar defectos costosos, aumentar la satisfacción del cliente y acelerar los ciclos de lanzamiento de productos. La adopción de Mabl se traduce en menores costos de QA al automatizar tareas repetitivas y de alto mantenimiento, y en un tiempo de comercialización más rápido al identificar y corregir errores en las primeras etapas del desarrollo. Esto conduce a una mayor fiabilidad del software y confianza del cliente, ya que los estudios revelan que hasta el 88% de los usuarios son menos propensos a reutilizar una aplicación después de una mala experiencia. Además, Mabl fomenta la colaboración fluida entre equipos de TI internos y distribuidos al integrarse con herramientas populares de DevOps, transformando la garantía de calidad en una responsabilidad compartida.

Un ejemplo convincente del impacto de Mabl en el mundo real proviene de Live Aware Labs, un innovador con sede en Seattle en análisis de audiencia de juegos. Live Aware Labs desarrolló una herramienta de colaboración basada en la web para probadores y desarrolladores de juegos, permitiéndoles identificar y corregir errores mediante la transmisión, grabación y análisis de videos de juego. A medida que su plataforma escalaba, mantener un alto rendimiento, estabilidad y procesos de QA eficientes se volvió crucial, particularmente para optimizar sus aplicaciones de captura de pantalla de Windows, macOS, Android e iOS. La compañía enfrentó desafíos para optimizar componentes heredados, mejorar la estabilidad del sistema, automatizar los flujos de trabajo de prueba y minimizar los esfuerzos de prueba de regresión para acelerar los lanzamientos de productos. Reconociendo estos obstáculos, se recomendó Mabl para automatizar las pruebas de regresión, reducir costos y acelerar la entrega de software. Al integrar las capacidades low-code/no-code de Mabl y la automatización impulsada por IA, Live Aware Labs logró una disminución significativa en el tiempo de prueba previo al lanzamiento, aumentó la cobertura de prueba más rápidamente y redujo la barrera de entrada para la automatización de QA. Esto resultó en una reducción de más del 50% en el tiempo dedicado a las pruebas de regresión para las áreas automatizadas, problemas críticos de rendimiento resueltos en menos de un mes, y una mejora en la calidad de transmisión y grabación, todo mientras se integraban sin problemas nuevas funciones de la plataforma.