Blog

¿Porqué hay una teoría detrás de la técnica de PE?

La teoría detrás de la técnica de «Partición de Equivalencia» es identificar grupos de datos que se espera que sean tratados de la misma manera por el sistema que se está probando. 

La idea principal es que si el sistema responde de forma correcta a un valor dentro de un grupo (o partición), también lo hará para los demás valores de ese mismo grupo. Por lo tanto, esta técnica ayuda a reducir el número de pruebas necesarias al elegir un solo valor representativo de cada grupo. 

De esta forma, podemos cubrir muchas posibles entradas con menos casos de prueba, haciendo el proceso más eficiente sin dejar de verificar el correcto funcionamiento del sistema. 

La teoría se basa entonces en la idea de que valores similares producirán resultados similares, permitiendo que las pruebas sean más rápidas y efectivas.

Por otra parte, hay una cierta relación con los defectos existentes que logramos detectar y aquellos subyacentes que aún no.

La teoría de la Partición de Equivalencia en relación con los defectos se basa en la idea de que los errores en el sistema suelen manifestarse de manera similar para valores de entrada que pertenecen a un mismo grupo o partición. Esto significa que si un valor dentro de una partición produce un defecto, es probable que otros valores dentro de esa misma partición también lo produzcan.

Por lo tanto, al probar un solo valor representativo de cada partición, podemos identificar defectos que afecten a todo el grupo sin necesidad de probar todos los valores posibles. Esto hace que la detección de defectos sea más eficiente, ya que permite encontrar problemas con un menor número de pruebas al cubrir una amplia gama de escenarios similares.

Momento para reflexionar 

Aquí sólo cabe pensar la cantidad de mejoras que se pueden estar aplicando a nuestra cobertura de prueba, pudiendo no sólo reducir nuestro esfuerzo sino además logrando más eficiencia y eficacia en nuestro proceso de control de calidad. 

Ahora bien, también me he puesto a pensar en la forma de seguir evolucionando esta técnica considerando la presencia de la IAGen como nueva tecnología que nos está atravesando y todo el territorio aún no explorado.

• ¿Podríamos preparar un prompt o una estructura de prompt lo suficientemente sólida para acelerar el resultado de un análisis que se lleve a cabo sobre una historia de usuario aplicando esta técnica?
• ¿Cuál debe ser la entrada?
• ¿Que parámetros debería tener en cuenta?
• ¿Cuál sería el contexto a informar?
• ¿Que pasos se deben realizar?
• ¿Que ajustes debería considerar reforzar?
• ¿Merecería definir algún tipo de interacción de confirmación antes, durante y después de cada paso?
• ¿Con que formato de salida debería representar la devolución esperada?
• ¿Que refinamientos posteriores debería estar considerando de antemano?
• ¿En cuánto ayudaría incorporar a otros roles como el del PO y/o el del Dev para mejorar el alcance de la estructura? 

En fin, todo ésto y algo más, forma parte de diferentes pruebas para laboratorios que he definido, que me llevan a estudiar, repasar, investigar y explorar con el objetivo de estar bien preparado para rendir el examen de certificación de una formación que he tomado recientemente.