Un equipo de desarrollo que luchaba con una baja cobertura de pruebas unitarias recurrió a herramientas de IA y vio cómo la cobertura saltaba del 28% al 82% en dos meses. Sin embargo, tres semanas después del despliegue, un error en un caso límite se coló, a pesar de que ese código tenía una cobertura del 100%. Este incidente expone una limitación fundamental de las pruebas generadas por IA: sobresalen en cubrir caminos comunes, pero a menudo fallan en capturar la lógica de negocio matizada y las condiciones límite. El equipo aprendió que los números altos de cobertura pueden crear una falsa sensación de seguridad. Para los líderes de ingeniería, esto subraya la necesidad de complementar las pruebas generadas por IA con escenarios de casos límite diseñados por humanos y pruebas basadas en propiedades.
Un equipo aumentó la cobertura de pruebas al 82% con IA, pero un error crítico en un caso límite pasó desapercibido: las lecciones aprendidas.