Este artículo resume y amplía una conversación en profundidad con Jason Huggins, creador de Selenium, donde se presenta la visión ambiciosa de Vibium AI: un sistema que aprende cómo se usa realmente una aplicación, construye un mapa de flujos y luego genera y ejecuta pruebas de manera inteligente, más parecido a un coche autónomo que mantiene un volante para control humano en lugar de un piloto automático que elimina la intervención humana.
Selenium sigue vivo y relevante como capa base para gran parte de la automatización de navegadores. Jason aclara que la percepción pública y el marketing han llevado a muchos a declarar obsoleto a Selenium, pero en el fondo protocolos modernos como WebDriver BiDirectional recogen lecciones de generaciones de herramientas y siguen estando presentes en muchas pilas. La novedad de algunas herramientas a menudo es una evolución sobre ideas que ya existen en Selenium.
La propuesta de valor de Vibium AI se resume en una metáfora persistente: un coche autónomo que conserva el volante. Es automatización que minimiza trabajo repetitivo y propenso a errores sin suprimir la agencia humana. Técnicamente Vibium AI permite escribir tests tradicionales si se desea, pero su objetivo es levantar gran parte del trabajo pesado: construir pruebas, ejecutarlas, priorizar fallos y ampliar la cobertura a partir de uso real.
En el núcleo de Vibium AI está la idea del mapa de la aplicación. El flujo práctico que describe Jason incluye instrumentar la app para que acciones relevantes emitan eventos semánticos como visitas a páginas, clics, envíos de formularios o movimientos en una vista 3D. Esos eventos se agregan en forma de grafo que representa páginas y estados. El grafo alimenta a un gran modelo de lenguaje que razona sobre flujos de usuario y sintetiza pruebas end to end reutilizando rutas reales. Finalmente las pruebas generadas se ejecutan y la plataforma ofrece una triaje enriquecida que entiende cuando hubo que sortear cambios inesperados en la interfaz.
Un demo práctico, testtrack.org, incluye un módulo de ajedrez 3D renderizado con three.js que ilustra por qué UIs complejas rompen enfoques centrados en DOM. Si la aplicación emite eventos semánticos como usuario hizo zoom a la posición X o pieza movida de A3 a B4, Vibium AI puede modelar y probar golpes interactivos aún en canvases WebGL. La clave no es la tecnología de presentación sino la telemetría semántica que convierte acciones caóticas en flujos probables.
Para instrumentar apps Jason sugiere múltiples rutas: una extensión de navegador para adopción rápida sin cambios en el código; un include JavaScript pequeño integrado en la app que emite eventos; o integraciones más profundas. Con la instrumentación en su lugar, Vibium AI puede integrarse en el ciclo de desarrollo identificando la porción del mapa afectada por un cambio, corriendo pruebas dirigidas primero y dejando comprobaciones de regresión menos probables en segundo plano. Esto reduce tiempos y da feedback relevante en entornos donde el vibe coding y la iteración rápida son norma.
Un aporte operativo interesante es la triaje de tres colores: verde, naranja y rojo. Más allá del binario pasa/falla, el estado naranja representa ejecuciones que funcionaron con atajos o contornos, y que requieren atención humana. Ejemplos: popups de cookies extra que hubo que cerrar programáticamente, cambios en etiquetas o colores que forzaron clicks alternativos, o problemas transitorios de red que llevaron a reintentos. Detectar y clasificar estos near misses evita optimismo falso y pánico innecesario.
Vibium AI se centra en la automatización de pruebas como killer app dentro del universo de automatización de navegadores, diferenciándose de aplicaciones de RPA o scraping al optimizar para modelado de flujos, resistencia a la flakiness y encaje con el developer loop. La interfaz soñada incluye mapas ampliables similares a Google Maps para aplicaciones, con telemetría de producción superpuesta, rutas de usuarios populares y cobertura de pruebas, y una vista partida que muestra el mapa junto a una cam en vivo de las ejecuciones automatizadas.
Respecto al futuro del empleo QA, la respuesta no es una eliminación masiva sino una transformación. Los roles evolucionarán hacia supervisión, orquestación y trabajo de mayor nivel: definir criterios de aceptación, interpretar resultados naranja, diseñar pruebas de borde y afinar instrumentación y modelos. Surgen nuevas especialidades como ingenieros de telemetría, model engineers para mapas de prueba y operadores de redes globales de agentes IA.
Consejo práctico de Jason: prueben las herramientas hoy mismo. Monten pequeños experimentos de vibe coding, integren un flujo LLM-driven y observen cuánto tiempo pueden evitar editar código manualmente. La experiencia práctica aclara riesgos y beneficios y permite a los equipos decidir dónde ubicar el equilibrio entre automatismo y control humano.
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Resumen práctico para equipos que quieren empezar: instrumenten eventos semánticos en puntos clave de la aplicación, registren trazas de uso reales y pidan a un LLM que sintetice pruebas desde esos trazos; prioricen la ejecución según el impacto del cambio usando el mapa; adopten una triaje naranja para near misses y no descarten la supervisión humana; y experimenten con pequeños proyectos de vibe coding para formar criterio. Vibium AI plantea transformar scripts frágiles en mapas vivos de uso, y con ello cambiar cómo se piensa la QA en el mundo de la inteligencia artificial aplicada a productos digitales.
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