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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la IA en pruebas de software

  • Panorama de las capacidades de la IA en pruebas y QA
  • Tipos de herramientas de IA utilizadas en flujos de trabajo de pruebas modernos
  • Beneficios y riesgos de la ingeniería de calidad impulsada por IA

LLM para la generación de casos de prueba

  • Ingeniería de *prompts* para generar pruebas de unidad y funcionales
  • Creación de plantillas de pruebas parametrizadas y basadas en datos
  • Conversión de historias de usuario y requisitos en guiones de prueba

IA en pruebas exploratorias y de casos límite

  • Identificación de ramas o condiciones no probadas mediante IA
  • Simulación de escenarios de uso raros o anómalos
  • Estrategias de generación de pruebas basadas en el riesgo

Pruebas de UI y de regresión automatizadas

  • Uso de herramientas de IA como Testim o mabl para la creación de pruebas de UI
  • Mantenimiento de pruebas de UI estables mediante selectores *self-healing*
  • Análisis de impacto de regresión basado en IA tras cambios de código

Análisis de fallos y optimización de pruebas

  • Agrupación de fallos de pruebas mediante modelos LLM o de aprendizaje automático (ML)
  • Reducción de ejecuciones de pruebas inestables (*flaky tests*) y la fatiga por alertas
  • Priorización de la ejecución de pruebas basada en información histórica

Integración en *pipelines* de CI/CD

  • Incorporación de la generación de pruebas con IA en Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI
  • Validación de la calidad de las pruebas durante las solicitudes de extracción (*pull requests*)
  • Reversión de automatizaciones y *gating* inteligente de pruebas en *pipelines*

Tendencias futuras y uso responsable de la IA en QA

  • Evaluación de la precisión y seguridad de las pruebas generadas por IA
  • Gobernanza y trazabilidad de auditoría para procesos de prueba mejorados con IA
  • Tendencias en plataformas de IA-QA y observabilidad inteligente

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Experiencia en pruebas de software, planificación de pruebas o automatización de QA
  • Conocimiento de marcos de prueba (frameworks) como JUnit, PyTest o Selenium
  • Comprensión básica de *pipelines* de CI/CD y entornos DevOps

Público objetivo

  • Ingenieros de QA
  • Ingenieros de desarrollo de software en pruebas (SDETs)
  • Probadores de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps

Número de participantes


Precio por participante

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