Más allá de lo funcional: la importancia de medir el rendimiento hoy

Hoy en día, los usuarios digitales son cada vez menos tolerantes a la lentitud o a las fallas de alguna aplicación. A veces, basta con que una página tarde un par de segundos de más para que el usuario decida abandonarla y buscar otra alternativa para sus necesidades.

Según el Instituto Baymard (2025), alrededor del 40% de los usuarios abandona un sitio si demora más de tres segundos en responder o mostrarse. Lo más preocupante viene a continuación: el 88% asegura que no regresa después de una mala experiencia.

Con datos así, queda claro que el rendimiento no es un detalle secundario y menos importante, sino que es un factor decisivo en la retención y satisfacción de los usuarios.

¿Por qué medir el rendimiento en las pruebas?

Como se mencionó, no basta con que una aplicación abra y cumpla con lo esperado en términos funcionales. También los usuarios esperan que cargue rápido, sea estable y no consuma batería o memoria adicional en sus dispositivos móviles. Si una app se queda “pensando” demasiado, se congela o va a responder lento, causará que la persona la cierre y busque otra alternativa.

Es aquí donde cobra sentido evaluar el rendimiento de un sistema ya que nos da la seguridad de que la aplicación no solo hace lo que tiene que hacer, sino que lo hace de manera más fluida, incluso cuando hay personas conectadas al mismo tiempo. De esta manera, se previenen cuellos de botella, demoras innecesarias o fallas en momentos críticos.

Tipos de pruebas de rendimiento: ¿por dónde empezar?

La mayoría de las veces, cuando escuchamos decir que van a realizar pruebas de performance o pruebas de rendimiento, lo primero que pensamos es en la prueba de carga, pero no es así, ya que existen varios tipos más que se explican a continuación:

a) Prueba de carga: En este tipo de prueba se analiza cómo responde el sistema cuando hay ciertas cantidades de usuarios conectados al mismo tiempo de forma normal.

Ejemplo: Imaginemos que aproximadamente 500 personas se conectan simultáneamente de forma habitual a una determinada aplicación. Entonces, a pesar de esa cantidad, vemos que la aplicación responde bien, sin retrasos ni problemas de fluidez. Llegaremos a la conclusión de que el sistema soporta esa cantidad de usuarios de uso diario.

b) Prueba de estrés: Busca llevar al sistema más allá de sus límites, es decir, forzarlo hasta donde aguanta antes de fallar. Así se valida hasta cuántos usuarios no habituales es capaz de responder correctamente.

Ejemplo: Como en el ejemplo anterior en la prueba de carga, vimos que con 500 personas se mantenía estable una determinada aplicación, pero esta vez le agregamos gradualmente 100 personas más y vemos que el sistema comienza a fallar. Entonces habremos estresado a la app al punto de colapsar.

c) Prueba de picos: Esta prueba evalúa lo que pasaría si de pronto entran muchísimos usuarios al mismo tiempo como consecuencia de alguna promoción. Entonces se evaluará si el sistema puede adaptarse rápidamente a esos cambios.

Ejemplo: Siguiendo el ejemplo de la prueba de carga, donde se vio que con 500 personas es estable la aplicación, esta vez entran sin aviso 200 usuarios más al mismo tiempo como respuesta a alguna promoción relámpago. Ante ese escenario, si el sistema aguanta un incremento repentino o falla, a eso se le denomina realizar una prueba de pico.

d) Prueba de duración: A diferencia de las pruebas anteriores ya mencionadas, esta prueba se centra en evaluar si con una carga de usuarios constante durante varias horas o incluso días, el sistema puede aguantar o sufrir degradaciones que aparecen en el tiempo como errores acumulativos, consumo excesivo de CPU, etc.

Ejemplo: Si ya sabemos que una determinada aplicación se mantiene estable con 500 usuarios conectados al mismo tiempo y ahora queremos realizar una prueba de duración, entonces mantendremos esos mismos 500 conectados de forma continua durante varias horas seguidas, incluso medio día o días completos.

De esta manera, podremos observar cómo se comporta la aplicación bajo esas condiciones durante mucho tiempo. Aunque al inicio es lógico que todo vaya bien, con el paso del tiempo nos daremos cuenta de que el sistema tal vez empieza a ponerse lento, a consumir más memoria o incluso a caerse. Entonces confirmaremos que no mantiene una carga constante durante determinado tiempo.

e) Prueba de escalabilidad: En este tipo de prueba no se trata solo de aguantar más usuarios como las pruebas anteriores, sino de comprobar si al “darle más poder” al sistema realmente responde mejor. Y ¿cómo es darle más poder? Es añadiendo más recursos como servidores adicionales ya sea con mayor capacidad de red o procesamiento.

Ejemplo: Como en el ejemplo de pruebas de pico que mencionamos, que al añadir de golpe 200 usuarios a los 500 que se mantenían estables el sistema fallaba, entonces para mejorar el rendimiento le agregamos un servidor más con una mayor capacidad de procesamiento, red, etc.

Una vez hecho este ajuste, realizamos la prueba de escalabilidad, con la finalidad de comprobar si con los recursos adicionales, la aplicación responde mejor frente a la misma situación o falla nuevamente. Entonces repetimos la prueba de picos y suponiendo que ahora el sistema soporta la carga sin problemas, podemos concluir que la prueba de escalabilidad fue exitosa.

¿En qué áreas se aplican estas pruebas?

El rendimiento de un sistema no se puede mirar desde un solo lugar. En realidad, son varias las capas que intervienen y cada una afecta de forma distinta lo que vive el usuario, ya que no es igual lo que pasa en el navegador, lo que ocurre en el backend o lo que siente alguien al usar la app en su celular.

Por eso, cuando hablamos de pruebas de rendimiento, la mirada tiene que ser amplia y considerar el sistema desde distintos ángulos.

A. Frontend (Core Web Vitals)

Si empezamos con el frontend, la pregunta que nos hacemos es: ¿Cómo lo vive el usuario desde su pantalla? Google propuso hace tiempo tres métricas que ayudan a medir esa experiencia:

• LCP (Largest Contentful Paint) nos dice cuánto tarda en aparecer el contenido principal.
• FID (First Input Delay) mide la rapidez con la que la página responde a la primera acción, como un clic.
• CLS (Cumulative Layout Shift) muestra si el contenido se mueve de forma inesperada mientras carga. Todo esto tiene un objetivo: que la navegación se sienta fluida, sin saltos raros ni demoras que terminan frustrando a la persona que usa la aplicación.

B. Backend y APIs

Cuando nos vamos al backend y las APIs, la situación cambia bastante. Aquí lo que queremos ver es si el sistema realmente aguanta cuando muchas personas lo usan al mismo tiempo.

Piensa, por ejemplo, en un día de promociones: cientos de usuarios entran a la vez, hacen clic, envían solicitudes y todo eso ocurre en paralelo. El sistema tiene que responder a cada una sin trabarse ni caerse. En este tipo de pruebas se observa hasta cuántos usuarios concurrentes soporta, cuánto demora en dar una respuesta y si empiezan a aparecer señales de sobrecarga en la memoria, en la CPU o incluso en la base de datos.

También se evalúa si bajo esa presión logra mantenerse firme o si poco a poco comienza a mostrar fallas. En resumen, lo que nos interesa aquí no es solo que el backend sea rápido, sino que también tenga la capacidad de crecer y adaptarse cuando la demanda sube de golpe.

C. Aplicaciones móviles

En el caso de las aplicaciones móviles, el enfoque cambia nuevamente. Aquí no basta con que la app abra rápido. Importa también que no consuma demasiada batería, que no haga pesado el celular, que la navegación entre pantallas sea fluida, que funcione bien en diferentes condiciones (con 3G, 4G o WiFi) y en modelos de celulares distintos. Lo que se quiere asegurar es que la experiencia sea consistente, sin importar dónde o cómo la persona use la app.

5 mitos comunes sobre el Performance Testing

• “Eso lo ve Infra”: Aunque cada vez más equipos las aplican, todavía se escuchan comentarios que generan confusión. Uno de los más repetidos es: “eso lo ve Infra”. Y no es así.
• “El rendimiento es responsabilidad compartida”: el código que escriben los desarrolladores influye, QA puede detectar cuellos de botella temprano y operaciones tiene que garantizar observabilidad y monitoreo.
• “Es solo para apps grandes”: Otro mito es que “solo aplica para aplicaciones grandes”. En realidad, no hace falta tener millones de usuarios para preocuparse por el rendimiento. Cualquier sistema en producción necesita pruebas que aseguren estabilidad, incluso si el volumen todavía es pequeño.
• “Después veremos si aguanta tráfico”: También está la idea de que “eso se prueba al final”. El problema de esperar es que, si descubres un cuello de botella tarde, corregirlo suele ser caro y complicado. Lo mejor es incluir pruebas desde el inicio e ir midiendo de forma progresiva.
• “Con una prueba de carga basta”: Un error común es pensar que “con una prueba de carga basta”. Ya vimos que no es así. Una prueba de carga es solo una parte. Se necesitan también pruebas de estrés, de picos, de duración y de escalabilidad, porque cada una muestra un ángulo diferente del rendimiento.
• “Solo importa lo que pasa en el backend”: Finalmente, está la creencia de que “solo importa lo que pasa en el backend”. Y eso tampoco es correcto. El backend es importante, sí, pero la experiencia también depende de lo que ocurre en el frontend y en el dispositivo del usuario. De nada sirve un backend veloz si la app en el celular consume la batería en media hora o se congela en redes lentas.

Al hablar de pruebas de rendimiento no estamos frente a un lujo ni a un paso opcional, sino ante algo que debería formar parte natural del aseguramiento de la calidad. Gracias a ellas es posible detectar problemas antes de que aparezcan en producción y evitar sorpresas costosas cuando la aplicación ya está en manos de los usuarios.

Pero más allá de lo técnico, lo que realmente aportan es confianza: garantizan que la app sea estable, que responda rápido y que se mantenga firme incluso cuando las condiciones son más exigentes. Incluir estas pruebas desde el inicio puede parecer un detalle, pero marca una gran diferencia entre un sistema que simplemente cumple con funcionar y otro que de verdad ofrece una experiencia agradable.

Y al final, sabemos que la decisión de un usuario de quedarse o abandonar una aplicación casi siempre depende de cómo percibe esa experiencia en el día a día.

REFERENCIAS

Instituto Baymard. (2025). Más de 40 estadísticas de UX (a partir de 150 000 horas de investigación de UX).