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Integrando TDD e IA generativa: un paso más en la calidad del código

Fecha: 10 Jun 2025 - Autor: Comunicación IAGT
Integrando TDD: un paso más en la calidad del código

En IAGT, seguimos evolucionando no solo para optimizar nuestros procesos de trabajo, sino también para mejorar los resultados que ofrecemos. Recientemente, hemos realizado una formación interna sobre la implementación de Test Driven Development (TDD), una práctica técnica que complementa y potencia nuestras metodologías ágiles en el trabajo diario del equipo. En este artículo, exploraremos cómo TDD se integra en nuestro flujo de trabajo y los beneficios que aporta a nuestros proyectos.

¿Qué es TDD?

Test Driven Development (TDD) es una técnica dentro del desarrollo de software que implica escribir pruebas automatizadas antes de desarrollar el código funcional. Este enfoque se basa en un ciclo iterativo conocido como «rojo-verde-refactorizar»:

  • Rojo: Escribir una prueba que falle, definiendo el comportamiento deseado.
  • Verde: Escribir el código mínimo necesario para que la prueba pase.
  • Refactorizar: Mejorar el código manteniendo las pruebas en verde.

Este proceso garantiza que cada nueva funcionalidad esté respaldada por pruebas desde su concepción, promoviendo un diseño más reflexivo y orientado a los requisitos del cliente.

La clave de este paso a paso es: “Céntrate en pasar el test, no pienses en grande, piensa primero en pequeño”.

El desarrollo guiado por pruebas (TDD) nos enseña a pensar de manera iterativa, promoviendo un enfoque incremental y reflexivo en la construcción de software. En lugar de buscar soluciones completas desde el inicio, TDD nos invita a avanzar paso a paso, validando cada pequeño avance mediante pruebas automatizadas.

Un poco de historia

El desarrollo guiado por pruebas (TDD) fue formalizado y popularizado por el ingeniero de software estadounidense Kent Beck a finales de la década de 1990, como parte de la metodología de programación extrema (Extreme Programming, XP). Aunque la idea de escribir pruebas antes del código funcional ya existía en prácticas anteriores, Beck la sistematizó y promovió activamente. En su libro Test-Driven Development: By Example (2002), Beck describe cómo TDD fomenta diseños simples y confiables, al centrar el desarrollo en pruebas automatizadas que guían la implementación del código. Fuente.

Beck considera que su contribución fue un redescubrimiento de la técnica, ya que prácticas similares se habían utilizado anteriormente en el desarrollo de software. Sin embargo, su enfoque estructurado y su integración con metodologías ágiles como XP fueron fundamentales para la adopción generalizada de TDD en la industria del software.

Desde entonces, TDD se ha convertido en una práctica clave en el desarrollo ágil, promoviendo la escritura de código más «mantenible» y facilitando la detección temprana de errores.

TDD y metodologías ágiles en IAGT

En IAGT, ya utilizamos metodologías ágiles para gestionar nuestros proyectos. La integración de TDD refuerza estos enfoques al proporcionar una base sólida para la calidad del código. Al escribir pruebas antes del código, fomentamos un diseño más reflexivo y orientado a los requisitos del cliente.

Además, TDD facilita la integración continua y la entrega continua (CI/CD), permitiendo detectar errores en etapas tempranas y reducir el tiempo de desarrollo.

Tres claves en la implantación de buenas prácticas TDD

  1. Mockéalo. El uso de mocks es fundamental para aislar la unidad de código que se está probando de sus dependencias externas, como bases de datos o servicios web. Esto permite centrarse en el comportamiento específico de la unidad bajo prueba, asegurando que las pruebas sean rápidas y deterministas. Sin embargo, es importante utilizar mocks con precaución, ya que un uso excesivo puede llevar a pruebas frágiles que dependen demasiado de la implementación interna.
  2. Triangulación. La triangulación es una técnica que consiste en escribir múltiples pruebas con diferentes entradas para guiar el desarrollo de una implementación generalizada. Comenzando con una implementación simple que satisface la primera prueba, se añaden pruebas adicionales que obligan a refinar la lógica hasta alcanzar una solución completa y robusta. Esta práctica ayuda a evitar suposiciones prematuras y promueve un diseño más sólido.
  3. Si es trivial, hazlo directamente. Cuando la solución a una prueba es evidente y directa, es aceptable implementarla de inmediato sin pasos intermedios. Esto se aplica a casos donde la lógica es tan simple que no requiere una evolución incremental. No obstante, es esencial asegurarse de que incluso estas implementaciones triviales estén respaldadas por pruebas adecuadas para mantener la integridad del proceso de TDD.

Beneficios observados

Con la implementación de las prácticas TDD en IAGT, buscamos mejoras significativas en varios aspectos:

  • Calidad del código: El código es más limpio, modular, escalable y fácil de mantener.
  • Detección temprana de errores: Los errores se identifican y corrigen en etapas tempranas del desarrollo.
  • Confianza en el desarrollo: Los desarrolladores tienen mayor confianza al realizar cambios, sabiendo que las pruebas respaldan la funcionalidad.
  • Mejora continua: El ciclo de TDD fomenta una cultura de mejora continua y aprendizaje constante.

Algunos riesgos

  • Curva de aprendizaje: que tu formación y experiencia no te lleva a pensar que “todo es trivial”, sigue pensando en iterativo.
  • No sustituye otros tests: rendimiento, integración, test unitarios… No estamos intentando cubrir todo el código, estamos intentando definir una interfaz de negocio.
  • Una técnica nueva: es difícil de aplicar si no se aplica desde el inicio. En el momento en el que tenga que desarrollar un código nuevo para una nueva funcionalidad, sí puedo empezar a integrar esta técnica.

Consejo: no debes pecar ni por exceso, ni por defecto. Haz una lista y síguela, como si fuera una lista de la compra 😉

Algunos mitos

  • TDD es sólo escribir test… No, es cambiar la manera de programar (primero pensar para escribir el test y luego generar código a partir del test).
  • Con TDD se escribe el doble del código: Sí, se escribe más código, pero es código de calidad. A largo plazo, ahorra tiempo porque elimina la cantidad de bug, código innecesario y trabajo doble.
  • TDD es sólo para QA: no, es una técnica para desarrolladores.
  • Es inútil en proyectos grandes o rápidos: no, cuanto más grande y más rápido, más capacidades de evolución tenga o más ágil sea, más necesario es escribir un test que asegure que los cambios que están haciendo cumplen con las normas que has escrito. Cuanto más grande sea un proyecto, más útil es tener una interfaz de comunicación con negocio (lo que tiene que hacer la aplicación) que nos va a ayudar a que si cambio algo no se genere un bug.
  • Es una técnica para probar el código… No, es una técnica para cambiar la forma de hacerlo: pienso y después escribo el código.

TDD e IA generativa: ¿cómo escribir el test para que la IA te desarrolle el código?

La integración de la inteligencia artificial generativa en el desarrollo de software ha reavivado el interés por el desarrollo guiado por pruebas (TDD). Aunque las IA, como ChatGPT o GitHub Copilot, pueden generar código rápidamente, surge la pregunta: ¿cómo aseguramos que este código cumple con los requisitos y mantiene una alta calidad? Aquí es donde TDD proporciona un marco esencial.

Al escribir primero las pruebas que definen el comportamiento esperado, establecemos criterios claros que cualquier código generado debe cumplir. Esto no solo permite validar la funcionalidad del código producido por la IA, sino que también facilita su comprensión y mantenimiento. Independientemente de quién escriba el código—ya sea un desarrollador humano o una IA—si las pruebas están bien definidas, podemos confiar en que el código cumple con los objetivos establecidos.

Además, TDD fomenta un pensamiento más estructurado y orientado a los requisitos, lo que es especialmente valioso cuando se trabaja con herramientas de IA. Al centrarnos en los resultados deseados antes de la implementación, podemos guiar a la IA para que genere soluciones más alineadas con nuestras necesidades. Este enfoque también facilita la refactorización y mejora continua del código, ya que las pruebas actúan como una red de seguridad que garantiza la estabilidad del sistema durante los cambios.

En resumen, TDD no solo mejora la calidad del código generado por IA, sino que también fortalece nuestra capacidad para definir, validar y mantener soluciones de software efectivas y confiables.

«Somos buenos desarrolladores cuando comprendemos profundamente qué necesita nuestro cliente y por qué lo necesita. Ante cualquier cambio tecnológico, es esencial recordar que entender el propósito y los requisitos del software es más importante que simplemente escribir código. La calidad de nuestro trabajo radica en nuestra capacidad para alinear la tecnología con las verdaderas necesidades del usuario».

Eduardo Pavón, director técnico de IAGT.

Formación en IAGT

La adopción de metodologías ágiles y de buenas prácticas como TDD supone un proceso continuo donde la formación, el aprendizaje y la puesta en práctica son clave. En IAGT, seguimos capacitando a nuestro equipo compartiendo buenas prácticas y refinando juntos nuestras herramientas para maximizar los beneficios de esta práctica.

¿Nuestro objetivo? Ofrecer soluciones de software de alta calidad que satisfagan y superen las expectativas de nuestros clientes. Pero también facilitar el día a día de nuestro equipo para que su trabajo sea más satisfactorio.

¿Qué opinas? ¿Quieres saber más sobre cómo trabajamos?

Escríbenos y charlamos 😉

Un artículo realizado con la imprescindible colaboración de nuestro director técnico en IAGT, Eduardo Pavón.

Categorías | Metodologías, Inteligencia Artificial

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