Pruebas, Monitoreo y Mejora de Automatizaciones

La Automatización Que Funcionaba Perfecto (Hasta Que Dejó de Hacerlo)

🔄 Repaso rápido: En la lección anterior, exploramos manejo de errores y casos borde — fallas silenciosas, estrategias de reintento con idempotencia, y cómo diseñar para cuando las cosas salen mal. Ahora toca construir sobre esa base.

Construiste tu automatización. Corrió impecable en las pruebas. La deployaste el lunes. Para el miércoles, todo seguía genial. Para el segundo mes, ya te habías olvidado de ella — simplemente funcionaba.

Entonces, cuatro meses después: la fuente de datos cambió el formato de su API. Tu automatización silenciosamente empezó a perder el 30% de los registros. Nadie lo notó por dos semanas.

Las pruebas, el monitoreo y la mejora continua no son la parte sexy de la automatización. Pero son la diferencia entre una automatización que funciona hoy y una que funciona confiablemente por años.

Lo Que Aprenderás

Al terminar esta lección, sabrás probar automatizaciones sistemáticamente antes del deployment, configurar monitoreo para detectar problemas temprano, optimizar rendimiento con el tiempo y mantener automatizaciones conforme tu negocio y herramientas evolucionan.

De Construir a Operar

Las Lecciones 3-6 cubrieron diseñar, construir y blindar automatizaciones contra errores. Esta lección cubre todo lo que pasa después: probar, deployar, monitorear y mejorar. El diseño es el inicio del ciclo de vida de una automatización, no el final.

Pruebas Antes del Deployment

Niveles de Prueba

Piensa en las pruebas como una pirámide con tres niveles:

Nivel 1: Prueba de pasos (prueba cada paso individualmente)

Para cada paso de tu automatización:

• ¿Acepta el input esperado?
• ¿Produce el output esperado?
• ¿Maneja input inválido con gracia?
• ¿Funciona el manejo de errores?

Plan de pruebas para Paso 3: Crear registro de cliente

Prueba 1: Input válido → Esperar: registro creado, ID devuelto
Prueba 2: Campo de email faltante → Esperar: error de validación, registrado
Prueba 3: Cliente duplicado → Esperar: registro existente usado, advertencia registrada
Prueba 4: API no disponible → Esperar: reintentar 3x, luego alertar admin
Prueba 5: Caracteres especiales en nombre (García-López) → Esperar: manejado correctamente

Nivel 2: Prueba de flujo (prueba el flujo completo)

Corre la automatización completa de punta a punta con diferentes escenarios:

• Camino feliz: todo funciona perfecto
• Camino de error: un paso intermedio falla, ¿funciona la recuperación?
• Camino de caso borde: datos inusuales pero válidos
• Camino de volumen: ¿qué pasa con alto volumen?

Nivel 3: Prueba de integración (prueba con sistemas reales)

Conecta a instancias reales (o de staging) de cada sistema y verifica:

• La autenticación funciona
• Los formatos de datos son correctos
• No se superan los rate limits
• Los permisos son suficientes
• El timing funciona como se espera

Probando con Datos Representativos

No pruebes con datos de ejemplo perfectos. Crea datos de prueba que representen el desorden del mundo real:

Crea datos de prueba para mi automatización que incluyan:

1. Un registro "perfecto" (todos los campos llenos correctamente)
2. Un registro con campos opcionales faltantes
3. Un registro con caracteres especiales (O'Brien, García-López, De la Cruz)
4. Un registro con valores de campo de longitud máxima
5. Un registro con valores mínimos (strings vacíos, montos de $0)
6. Un registro que dispare cada rama de condición
7. Un duplicado del registro #1 (probar manejo de duplicados)
8. Un registro con variaciones de formato (fechas DD/MM/AAAA vs AAAA-MM-DD,
   teléfonos (55) 1234-5678 vs +52-55-1234-5678)

✅ Revisión Rápida: ¿Has creado casos de prueba para cada rama de condición en tu automatización? Si tu automatización tiene un “si/sino” que manda clientes VIP por un camino y clientes regulares por otro, necesitas al menos un caso de prueba para cada camino. Las ramas sin probar son ramas rotas esperando a pasar.

Rollout por Etapas

No deployees al 100% de tu objetivo el primer día. Usa un rollout por etapas:

Etapa 1: Modo sombra (1 semana)

• La automatización corre pero no toma acciones reales
• Registra lo que HARÍA
• Tú comparas contra los resultados del proceso manual
• Objetivo: Verificar que la lógica coincide con el comportamiento esperado

Etapa 2: Deployment limitado (1-2 semanas)

• Corre en el 5-10% de los registros (un cliente, un departamento, una categoría)
• Acciones reales tomadas, pero radio de impacto limitado
• Monitoreo cercano por errores
• Objetivo: Validar en condiciones de producción

Etapa 3: Deployment expandido (1 semana)

• Escala al 50% de los registros
• Continúa monitoreando
• Resuelve cualquier issue encontrado al 5-10%
• Objetivo: Confirmar rendimiento a escala

Etapa 4: Deployment completo

• 100% de los registros
• Monitoreo en su lugar
• Manejo de errores validado
• Runbook documentado para issues comunes

¿Por qué funciona esto? Si tu automatización tiene un bug que envía facturas duplicadas, es mucho mejor enviar 3 facturas duplicadas (5% de 60 clientes) que 60. El enfoque por etapas limita el daño mientras aprendes.

Monitoreo Post-Deployment

Una vez que tu automatización está en producción, necesitas saber cuándo las cosas salen mal — idealmente antes de que los usuarios lo noten.

El Dashboard de Monitoreo

Rastrea estas métricas:

Reglas de Alertas

Configura alertas para:

Alertas inmediatas (arreglar ahora):

• Tasa de éxito baja del 90%
• Cualquier paso produce un error crítico
• Tiempo de ejecución excede 5x lo normal
• Falla de autenticación (credenciales expiradas)

Alertas de digest diario (revisar hoy):

• Cualquier error en las últimas 24 horas
• Patrones inusuales (pico o caída en volumen)
• Issues de nivel advertencia del manejo de errores

Revisión semanal (analizar tendencias):

• Tendencia de tasa de éxito en el tiempo
• Errores más comunes
• Tendencias de rendimiento
• Tendencias de volumen

Monitoreo Asistido por IA

Usa IA para analizar los logs de tu automatización:

Aquí están los logs de error de mi automatización esta semana:

[pegar logs]

Analiza:
1. ¿Cuáles son los errores más comunes?
2. ¿Hay patrones (ciertas horas, ciertos tipos de datos)?
3. ¿Qué errores son críticos vs. informativos?
4. ¿Qué fixes específicos recomendarías?
5. ¿Hay algún issue con tendencia que podría volverse
   crítico si no se atiende?

Optimización

Optimización de Velocidad

Si tu automatización es lenta:

• Paraleliza pasos independientes. Los pasos que no dependen entre sí pueden correr simultáneamente.
• Agrupa llamadas API en batch. En vez de 100 llamadas API individuales, agrúpalas en 10 llamadas de 10 items.
• Cachea lookups repetidos. Si consultas los mismos datos de referencia múltiples veces, cachéalos.
• Mueve procesamiento pesado a horas de baja demanda. Programa automatizaciones intensivas durante horarios de bajo tráfico.

Optimización de Confiabilidad

Si tu automatización falla mucho:

• Agrega validación antes de procesar. Verifica la calidad de datos al inicio, no a la mitad.
• Mejora la lógica de reintento. ¿Estás reintentando las fallas correctas? ¿Los timeouts son apropiados?
• Agrega circuit breakers. Si una dependencia falla consistentemente, deja de martillarla y alerta a alguien.
• Crea caminos de fallback. Si el método primario falla, ¿hay una alternativa?

Optimización de Mantenimiento

Si tu automatización es difícil de mantener:

• Documenta todo. Qué hace, por qué existe cada paso, qué datos usa, quién es el responsable.
• Modulariza. Divide automatizaciones complejas en componentes más pequeños y reutilizables.
• Control de versiones. Rastrea cambios a tu automatización en el tiempo.
• Crea un runbook. Documenta issues comunes y sus soluciones para que cualquiera en tu equipo pueda troubleshootear.

✅ Revisión Rápida: ¿Cuándo fue la última vez que revisaste una automatización existente? Si pasó más de un mes, es hora. Checa los logs de errores, revisa métricas de rendimiento, y verifica que el proceso de negocio que soporta no haya cambiado.

El Runbook de Automatización

Crea un runbook para cada automatización:

Crea un runbook para mi automatización de [nombre].

Incluye:

1. Resumen
   - Qué hace (1-2 oraciones)
   - Cuándo corre
   - Qué sistemas conecta

2. Issues comunes y soluciones
   - [Issue 1]: Cómo diagnosticar, cómo arreglar
   - [Issue 2]: Cómo diagnosticar, cómo arreglar
   - [Issue 3]: Cómo diagnosticar, cómo arreglar

3. Cómo pausar/reiniciar
   - Procedimiento de parada de emergencia
   - Cómo reiniciar después de arreglar un issue
   - Cómo reprocesar registros fallidos

4. Escalación
   - A quién contactar para diferentes tipos de issues
   - Cuándo escalar vs. arreglar independientemente

5. Calendario de mantenimiento
   - Qué revisar mensualmente
   - Qué actualizar trimestralmente
   - Items de revisión anual

El Ciclo de Mejora Continua

Las automatizaciones no son “configura y olvida.” Construye un ciclo regular de mejora:

Mensual:

• Revisa logs de errores y atiende issues recurrentes
• Verifica que todas las métricas monitoreadas estén dentro de rangos esperados
• Verifica que las integraciones sigan funcionando (las APIs cambian)

Trimestral:

• Evalúa si el proceso de negocio cambió (¿la automatización sigue reflejando la realidad?)
• Revisa y actualiza casos de prueba
• Optimiza pasos lentos o poco confiables
• Actualiza la documentación

Anual:

• Revisión completa de todas las automatizaciones
• Retira automatizaciones que ya no se necesiten
• Evalúa nuevas herramientas y capacidades
• Calcula ahorro acumulado de tiempo y ROI

Ejercicio: Crea un Plan de Pruebas y Monitoreo

Para una de las automatizaciones que diseñaste en este curso:

1. Escribe 5 casos de prueba cubriendo camino feliz, camino de error y casos borde
2. Define tu plan de rollout por etapas (4 etapas con criterios para avanzar)
3. Lista las 5 métricas que monitorearás post-deployment
4. Establece umbrales de alerta para cada métrica
5. Redacta la sección de “Issues Comunes” del runbook

Conclusiones Clave

• Prueba en tres niveles: pasos individuales, flujo completo, y sistemas integrados
• Usa datos representativos (desordenados) para pruebas, no ejemplos perfectos
• Deployea en etapas: modo sombra, deployment limitado, expandido y luego completo
• Monitorea tasa de éxito, tiempo de ejecución, tipos de error y volumen continuamente
• Configura alertas inmediatas para fallas críticas, digests diarios para advertencias, revisiones semanales para tendencias
• Crea runbooks para que cualquiera pueda troubleshootear issues comunes
• Programa revisiones regulares: mensual para errores, trimestral para relevancia, anual para evaluación completa

Siguiente: el proyecto final. Construirás un portafolio de tres automatizaciones completas.