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Temario del curso

Introducción a la IA en Pruebas de Software

  • Panorama general de las capacidades de IA en pruebas y QA
  • 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 consignas para generar pruebas unitarias y funcionales
  • Creación de plantillas de pruebas parametrizadas y dirigidas por datos
  • Conversión de historias de usuario y requisitos en scripts 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 Interfaz de Usuario y 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 auto-reparables
  • Análisis del impacto de la regresión basado en IA tras cambios en el código

Análisis de Fallos y Optimización de Pruebas

  • Agrupación de fallos de pruebas utilizando modelos LLM o de aprendizaje automático
  • Reducción de pruebas inestables y fatiga de alertas
  • Priorización de la ejecución de pruebas basándose en conocimientos históricos

Integración en el Flujo de Trabajo 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 gateo inteligente de pruebas en los flujos de trabajo

Tendencias Futuras y Uso Responsabilizado de la IA en QA

  • Evaluación de la precisión y seguridad de las pruebas generadas por IA
  • Gobernanza y registros 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
  • Conocimiento de marcos de prueba como JUnit, PyTest o Selenium
  • Comprensión básica de los flujos de trabajo CI/CD y entornos de DevOps

Público Objetivo

  • Ingenieros de QA
  • Ingenieros de Desarrollo en Pruebas (SDETs)
  • Analistas de software que trabajan en entornos ágiles o de DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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