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Definición y Alcance

Este principio sostiene que en la mayoría de los sistemas, un pequeño número de módulos o componentes suelen contener la mayor parte de los defectos encontrados. Este fenómeno se conoce como el principio de Pareto o la regla del 80/20, que indica que el 80% de los defectos suelen estar en el 20% de los módulos o componentes del software.

Explicación

El hecho de que los defectos se agrupen es fundamental para la planificación de las pruebas, ya que permite a los testers enfocar sus esfuerzos en aquellas áreas del sistema que son más propensas a fallos. Esto implica que no todos los módulos o funciones del software requieren la misma cantidad de pruebas. Identificar esos «puntos calientes» donde los errores tienden a acumularse permite realizar pruebas más efectivas, optimizando así el tiempo y los recursos.

Este principio puede estar influenciado por varios factores, como la complejidad del código, la cantidad de cambios que ha sufrido un componente, o la experiencia del desarrollador que escribió ese código. En los proyectos ágiles, donde las entregas son frecuentes y los cambios son constantes, este principio es clave para priorizar las pruebas y dirigir los esfuerzos hacia las áreas de mayor riesgo.

Además, una vez que se identifica que un módulo o componente es propenso a defectos, es probable que en iteraciones futuras este componente continúe presentando problemas. Esto refuerza la necesidad de aplicar estrategias como las pruebas basadas en riesgos, que se centran en probar más a fondo las áreas críticas del sistema.

Ejemplo

Imaginemos que estamos probando una aplicación web para vender paquetes turísticos. Tras algunas iteraciones, el equipo de pruebas identifica que la funcionalidad de «Buscar paquete» presenta más defectos en comparación con otras funcionalidades como el registro de usuarios o el pago. Esto podría deberse a la complejidad del código o a la cantidad de integraciones que la funcionalidad requiere (por ejemplo, integraciones con APIs de búsqueda de destinos o disponibilidad de fechas). Según este principio, el equipo de pruebas debería enfocar más tiempo y recursos en probar esta funcionalidad en futuros sprints, ya que es probable que continúe presentando defectos.

Momento para reflexionar:

Para identificar este tipo de situación de agrupamientos, contar con una herramienta como Xray nos facilitaría mucho nuestro trabajo de análisis ya que se pueden establecer ciertas reglas y prácticas para poder gestionar el estado y efecto de los defectos en cada sprint y demostrarlo a través del correspondiente indicador en el dashboard que hayamos generado.