En el vertiginoso mundo del desarrollo de software, la velocidad y la calidad son fundamentales, pero el acceso a datos de prueba realistas y la complejidad de los entornos de testing suelen representar cuellos de botella. Actualmente los datos sintéticos y los gemelos digitales resultan herramientas poderosas con aplicaciones en diversas industrias (especialmente en I+D, fabricación, salud y logística), que permiten a las empresas simular escenarios del mundo real a una escala sin precedentes.

Los datos sintéticos se generan artificialmente para simular datos reales, mientras que los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos o procesos que permiten la simulación y optimización. Ambos son importantes para las organizaciones ya que permiten predecir comportamientos, optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y acelerar la innovación, al mismo tiempo que pueden mitigar riesgos y mejorar la eficiencia.

En el ámbito de la ingeniería de software, configuran un nuevo entorno: es necesario lograr una integración en el proceso de desarrollo de software y la gestión de datos e impactan técnicamente sobre el testing de los programas.

Conceptualmente, las pruebas de software son el proceso de evaluar el software para identificar errores y garantizar que cumpla con los requisitos funcionales y no funcionales. La calidad del software se refiere al grado en que este satisface las necesidades y expectativas del usuario, incluyendo la fiabilidad, la usabilidad y el rendimiento. En esencia, las pruebas son una herramienta para lograr y mantener la calidad del software.

En este sentido, es fundamental asegurarse de que los datos utilizados sean representativos y eficientes en relación con la realidad que se está modelando, mientras que el software de modelado debe ser lo suficientemente robusto y de alta calidad. La tendencia es que cada vez más procesos de ingeniería de software utilicen datos sintéticos y gemelos digitales, no solo en el diseño, sino también en la implementación y las pruebas.


Al integrarse, los datos sintéticos mejoran las capacidades de los gemelos digitales en las pruebas de software, posibilitando nuevos entornos de simulación y testing, aumentando el análisis predictivo, optimizando los recursos y facilitando el testing de IA.

Las pruebas de software y la ingeniería de software en general están evolucionando al ritmo de las nuevas aplicaciones de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Sin embargo, el uso de la ingeniería de software para mejorar la inteligencia artificial y lograr el desarrollo de sistemas fiables y seguros aún tiene un largo camino por recorrer.

Está claro que incluso el desarrollo de datos sintéticos y gemelos digitales enfrenta desafíos importantes y procesos exigentes para garantizar la calidad y la fiabilidad del software.

Entre los desafíos de coordinación que tienen por delante los equipos técnicos, de desarrollo, QA y ciencia de datos, pueden destacarse:

1. Lograr que los datos sintéticos sean representativos de la vida real y no estén sesgados: Para lograr esto, el proceso de pruebas y de calidad de los datos debe ser muy riguroso, ya que los datos sintéticos pueden perpetuar sesgos en los propios algoritmos. El proceso es muy exigente: si los datos no son válidos o realistas, los resultados del modelo pueden ser muy deficientes.
2. Crear gemelos digitales con una comprensión muy profunda del sistema físico que se va a modelar: Esto requiere simulaciones complejas y recursos computacionales muy específicos, incluyendo software especializado y entornos de modelado para la dinámica de sistemas.
3. Actualización continua de los digital twins con datos en tiempo real para mantener la precisión y que el modelo cumpla con su función: Esto requiere un mantenimiento y monitoreo constantes. La industria de la salud es un caso muy específico, ya que las estadísticas poblacionales y la evolución de nuevas enfermedades, tratamientos y medicamentos, así como el desarrollo de tecnologías médicas, son problemas dinámicos que requieren enfoques complejos.
4. Alineación de datos sintéticos con el modelo de digital twins: Asegurar que los datos generados se alineen con los parámetros y el comportamiento del gemelo digital puede ser complejo. Los desajustes pueden llevar a resultados de prueba inexactos. Por lo tanto, es necesaria una coordinación muy precisa.

Sin dudas que las pruebas de software siempre han sido un pilar fundamental del desarrollo de software, garantizando la funcionalidad, seguridad y fiabilidad de las aplicaciones. Para 2025-2026, se prevé que varias tendencias clave redefinan las pruebas de software, haciéndolas más rápidas, eficientes y precisas, incluyendo el enfoque de shift-left y las pruebas continuas, que permitirán detectar defectos con mayor antelación.

A medida que las organizaciones adopten estas tendencias, deben priorizar la seguridad y la privacidad para cumplir con las regulaciones y proteger los datos de los usuarios. Al anticiparse a estos desarrollos, las empresas pueden ofrecer software de alta calidad que satisfaga las demandas de un mundo cada vez más digital.

(*) Charly Lizarralde: CEO y Co-founder de 7Puentes