En el vertiginoso mundo del desarrollo de software, la velocidad y la calidad son fundamentales, pero el acceso a datos de prueba realistas y la complejidad de los entornos de testing suelen representar cuellos de botella.
Actualmente, los datos sintéticos y los gemelos digitales resultan herramientas poderosas con aplicaciones en diversas industrias (especialmente en I D, fabricación, salud y logística), que permiten a las empresas simular escenarios del mundo real a una escala sin precedentes.
Los datos sintéticos se generan artificialmente para simular datos reales, mientras que los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos o procesos que permiten la simulación y optimización.
Ambos son importantes para las organizaciones, ya que permiten predecir comportamientos, optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y acelerar la innovación, al mismo tiempo que pueden mitigar riesgos y mejorar la eficiencia.
En el ámbito de la ingeniería de software, configuran un nuevo entorno: es necesario lograr una integración en el proceso de desarrollo de software y la gestión de datos e impactan técnicamente sobre el testing de los programas.
Conceptualmente, las pruebas de software son el proceso de evaluar el software para identificar errores y garantizar que cumpla con los requisitos funcionales y no funcionales. La calidad del software se refiere al grado en que este satisface las necesidades y expectativas del usuario, incluyendo la fiabilidad, la usabilidad y el rendimiento. En esencia, las pruebas son una herramienta para lograr y mantener la calidad del software.
En este sentido, es fundamental asegurarse de que los datos utilizados sean representativos y eficientes en relación con la realidad que se modela, mientras que el software de modelado debe ser lo suficientemente robusto y de alta calidad. La tendencia es que cada vez más procesos de ingeniería de software utilicen datos sintéticos y gemelos digitales, no solo en el diseño, sino también en la implementación y las pruebas.
Al integrarse, los datos sintéticos mejoran las capacidades de los gemelos digitales en las pruebas de software, posibilitando nuevos entornos de simulación y testing, aumentando el análisis predictivo, optimizando los recursos y facilitando el testing de IA.
Las pruebas de software y la ingeniería de software en general evolucionan al ritmo de las nuevas aplicaciones de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Sin embargo, el uso de la ingeniería de software para mejorar la IA y lograr el desarrollo de sistemas fiables y seguros aún tiene un largo camino por recorrer.
Está claro que incluso esta tendencia enfrenta desafíos importantes y procesos exigentes para garantizar la calidad y la fiabilidad del software. Entre los desafíos de coordinación que tienen por delante los equipos técnicos, de desarrollo, QA y ciencia de datos, pueden destacarse:
Sin dudas que las pruebas de software siempre fueron un pilar fundamental del desarrollo de software, garantizando la funcionalidad, seguridad y fiabilidad de las aplicaciones. Para 2026, se prevé que varias tendencias clave redefinan las pruebas de software, haciéndolas más rápidas, eficientes y precisas, incluyendo el enfoque de shift-left y las pruebas continuas, que permitirán detectar defectos con mayor antelación.
*Por Carlos Lizarralde, CEO y Co-founder de 7Puentes