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Temario del curso

Introducción a la IA en pruebas de software

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

LLMs para la generación de casos de prueba

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

IA en pruebas exploratorias y de casos extremos

  • Identificación de ramas o condiciones no probadas mediante IA
  • Simulación de escenarios de uso poco comunes o anómalos
  • Estrategias de generación de pruebas basadas en riesgos

Pruebas automatizadas de UI y regresión

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

Análisis de fallos y optimización de pruebas

  • Agrupación de fallos de prueba mediante LLM o modelos de aprendizaje automático (ML)
  • Reducción de ejecuciones de pruebas inestables y fatiga por alertas
  • Priorización de la ejecución de pruebas basada en insights históricos

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)
  • Reversiones automatizadas y controles inteligentes 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 próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en pruebas de software, planificación de pruebas o automatización de QA
  • Familiaridad con frameworks de pruebas como JUnit, PyTest o Selenium
  • Conocimientos básicos sobre pipelines de CI/CD y entornos DevOps

Público objetivo

  • Ingenieros de QA
  • Ingenieros de desarrollo de software en pruebas (SDET)
  • Probadores de software que trabajen en entornos ágiles o DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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