Todo ingeniero de QA se enfrenta al mismo problema: una prueba perfecta creada un viernes falla el lunes por un cambio mínimo en la interfaz. Un identificador de botón que antes era submit-btn ahora es submit-button y la prueba se rompe, consumiendo tiempo en arreglar selectores en lugar de probar nuevas funcionalidades. Para evitar este cuello de botella creamos una solución práctica que permite que las pruebas se autorreparen usando IA local y herramientas gratuitas.

La idea es simple y poderosa. En lugar del flujo tradicional donde la prueba falla y el humano repara el selector, un motor de autosanación analiza la página cuando no encuentra el elemento, sugiere un nuevo selector y hace que la prueba continúe sin intervención humana. El resultado es menos mantenimiento y más foco en la calidad funcional.

La solución combina tres piezas clave: pruebas BDD escritas en lenguaje natural para legibilidad, Selenium para la automatización del navegador y un modelo de IA ejecutándose localmente para sugerir selectores alternativos. Todo corre en la máquina del equipo con herramientas de código abierto, preservando privacidad y evitando costes de API externos.

Un ejemplo real: una prueba en lenguaje natural busca un término en Wikipedia. El código usa un identificador equivocado para la caja de búsqueda y Selenium no encuentra el elemento. En vez de fallar definitivamente, el motor captura el HTML renderizado, envía contexto humano como que se busca una caja de búsqueda y la IA local propone un selector que funciona. La prueba continúa y se marca como exitosa sin intervención humana.

Arquitectura resumida: capa de pruebas BDD con Gherkin para que cualquiera entienda el flujo, capa de autosanación que detecta excepciones de elemento no encontrado y captura la página, y la capa de IA que analiza el HTML junto con la descripción del elemento para devolver una sugerencia de localizador. Todo el proceso completo suele tardar entre dos y tres segundos.

Flujo técnico: primero se intenta localizar el elemento de forma normal con Selenium. Si falla, se obtiene el HTML de la página y se envía al modelo local junto con el localizador fallido y una breve descripción humana del elemento. La IA devuelve un localizador alternativo que se prueba inmediatamente. Si funciona, la prueba sigue; si no, se realizan reintentos con otras estrategias de parseo.

Por qué funciona este enfoque: la IA entiende el contexto, no es un simple reintento ciego. Al describir que se busca un boton de login o una caja de búsqueda, el sistema puede priorizar selectores por texto visible, atributos semánticos o posiciones relativas. No requiere entrenar modelos propios porque los modelos generales tienen suficiente conocimiento sobre HTML y estructura DOM para esta tarea.

Ventajas adicionales: todo puede correr localmente con modelos gratuitos como Qwen3 coder u otros ejecutables con Ollama, lo que asegura privacidad y cero costes por uso de APIs. Además la solución es agnóstica al framework front end; funciona igual con React, Angular, Vue o HTML estático porque la IA lee el HTML renderizado por el navegador.

Cómo ponerlo en marcha en minutos: instalar .NET 9 SDK, el navegador Chrome y una solución de IA local como Ollama; descargar el modelo adecuado y ejecutar la demo con los comandos habituales de dotnet restore build y test. El repositorio incluye ejemplos comentados y una prueba de búsqueda en Wikipedia con un localizador intencionalmente erróneo para ver la autosanación en acción.

Lecciones aprendidas durante el desarrollo: la IA necesita contexto para ser efectiva, por eso siempre enviamos una descripción humana del elemento buscado; los modelos locales son suficientes y su configuración de temperatura debe ser baja para obtener resultados consistentes; la estrategia de reintentos y la caché de sugerencias mejoran dramáticamente la tasa de éxito, llegando de cerca de 70 por ciento a más del 95 por ciento con tres intentos y almacenamiento temporal de sugerencias válidas.

Casos de uso ideales: suites de regresión que fallan con frecuencia, sitios con cambios UI constantes, demos de producto y equipos con recursos de QA limitados. No es recomendado para monitorización de producción en tiempo real por latencia añadida ni para pruebas que exigen selección pixel perfect o cero falsos positivos.

Detalles técnicos para equipos: la integración con el motor de IA se realiza mediante llamadas HTTP a la API local del servicio de IA. El prompt incluye la descripción del elemento, el localizador que falló y el HTML. Se implementa una caché simple que reutiliza sugerencias previas si el mismo localizador falla reiteradas veces en la misma página, reduciendo el tiempo de autosanación en escenarios repetidos. Si todos los intentos fallan, la prueba informa el error con un mensaje claro para evitar falsos silencios.

Extender el framework es sencillo: añadir nuevos escenarios BDD permite que la autosanación funcione de inmediato en sitios adicionales; cambiar de proveedor de IA es cuestión de modificar una configuración; y la lógica de autosanación es extensible para añadir estrategias específicas por tipo de elemento.

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Conclusión: la autosanación de pruebas con IA no es ciencia ficción, es una solución práctica que reduce el mantenimiento hasta en un setenta por ciento cuando se implementa correctamente. No reemplaza buenas prácticas de diseño de pruebas, pero permite que los equipos dediquen menos tiempo a arreglar selectores y más tiempo a validar comportamiento y valor. Si quiere ver una demo o evaluar cómo adaptar esto a su stack tecnológico, en Q2BSTUDIO podemos ayudar a integrar automatización inteligente, servicios cloud y estrategias de seguridad que mantengan sus pruebas fiables y su negocio ágil.

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