Durante los últimos años, el nivel promedio de automatización de pruebas en proyectos de software se ha mantenido cercano al 33%, según el último reporte de Capgemini. Aunque a primera vista podría interpretarse como una falta de avance tecnológico, en realidad este estancamiento refleja un fenómeno más profundo: muchas organizaciones han alcanzado un punto en el que automatizar más no necesariamente se traduce en mayor calidad ni en ciclos de entrega más rápidos.
En numerosos equipos de desarrollo y QA, la automatización se implementó como una respuesta táctica a la presión por acelerar releases. El foco estuvo puesto en automatizar rápido, no en diseñar una estrategia sostenible. El resultado ha sido la proliferación de scripts frágiles, poco reutilizables y altamente dependientes del entorno, que con el tiempo se convierten en una carga operativa más que en un habilitador de eficiencia.
Uno de los principales problemas radica en cómo se mide el éxito de la automatización. Métricas tradicionales como el porcentaje de cobertura técnica o la cantidad de pruebas automatizadas siguen dominando los reportes, aun cuando ofrecen una visión limitada del impacto real. Estas métricas rara vez reflejan mejoras en la experiencia del usuario, reducción de fallas críticas en producción o protección de procesos clave del negocio.
Las organizaciones que logran extraer valor real de la automatización suelen adoptar un enfoque distinto. En lugar de perseguir volumen, priorizan la automatización de flujos críticos alineados con los objetivos del negocio, como procesos de compra, pagos, autenticación o integraciones clave. Esta selección estratégica permite que la automatización contribuya directamente a la continuidad operativa y a la reducción de riesgos.
El mantenimiento se ha convertido en uno de los costos ocultos más relevantes de la automatización de pruebas. En muchos casos, más del 60% del esfuerzo del equipo se destina a actualizar, corregir o adaptar pruebas existentes frente a cambios en la aplicación. Este fenómeno reduce significativamente el retorno de inversión esperado y limita la capacidad de escalar nuevas iniciativas de calidad.
Superar el mito del 33% no implica automatizar todo, sino replantear la estrategia desde su base. Revisar qué pruebas siguen siendo relevantes, cuáles deben eliminarse y cómo alinear la automatización con prioridades reales del negocio es clave para que el testing automatizado vuelva a cumplir su función: habilitar calidad, agilidad y decisiones técnicas mejor informadas.