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Temario del curso

Fundamentos de la Ingeniería de Pruebas Impulsada por IA

  • Desafíos modernos en pruebas y el papel de la IA
  • Principios y terminología de las pruebas generativas
  • Modelos de aprendizaje automático utilizados en la creación automatizada de pruebas

Transformación de Requisitos y Código en Pruebas Generadas por IA

  • Extracción de intenciones a partir de requisitos y historias de usuario
  • Uso de modelos de lenguaje para generar casos de prueba estructurados
  • Aseguramiento de la determinación y reproducibilidad en las pruebas generadas por IA

Generación Automatizada de Pruebas Unitarias

  • Producción de pruebas unitarias a partir del contexto del código fuente
  • Generación de permutaciones de entrada y casos límite
  • Integración de pruebas generadas con frameworks comunes de pruebas unitarias

Creación de Pruebas de Integración y de Extremo a Extremo Asistida por IA

  • Mapeo del comportamiento del sistema a flujos de prueba
  • Creación de rutas de integración mediante análisis impulsado por IA
  • Equilibrio entre supervisión humana y generación automatizada

Predicción de Cobertura y Modelado de Riesgos

  • Uso de modelos de aprendizaje automático para identificar regiones de código poco probadas
  • Predicción de áreas de alto riesgo basada en fallos históricos
  • Priorización de pruebas mediante predicciones de cobertura y riesgo

Aplicación de Inteligencia de Pruebas Basada en IA en CI/CD

  • Integración de pasos de análisis de IA en pipelines
  • Activación de selección dinámica de pruebas según puntajes de riesgo
  • Mantenimiento de un ciclo de retroalimentación para mejorar continuamente las predicciones

Validación, Gobernanza y Aseguramiento de Calidad

  • Evaluación de la confiabilidad de las pruebas generadas por IA
  • Gestión de sesgos y evitación de falsos positivos
  • Establecimiento de lineamientos para su uso en producción

Escalamiento de la Generación de Pruebas Impulsada por IA en Equipos

  • Estrategias de adopción para organizaciones de QA y DevOps
  • Estandarización de flujos de trabajo y documentación
  • Impulso de la mejora continua mediante métricas y análisis

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de metodologías de pruebas de software
  • Experiencia con frameworks de pruebas automatizadas
  • Familiaridad con conceptos de programación y pipelines CI/CD

Audiencia

  • Ingenieros de garantía de calidad (QA)
  • SDETs
  • Equipos de DevOps con responsabilidades de pruebas
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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