Contacta con nosotros

Temario del curso

Fundamentos de la Ingeniería de Pruebas Impulsada por IA

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

Transformación de Requisitos y Código en Pruebas Generadas por IA

  • Extracción de la intención de los requisitos y las historias de usuario.
  • Uso de modelos de lenguaje para generar casos de prueba estructurados.
  • Garantizar la determinación y reproducibilidad en las pruebas generadas por IA.

Generación Automatizada de Pruebas de Unidad

  • Producción de pruebas de unidad a partir del contexto del código fuente.
  • Generación de permutaciones de entrada y casos límite.
  • Integración de las pruebas generadas con marcos de pruebas de unidad comunes.

Creación de Pruebas de Integración y Extremo a Asistida por IA

  • Mapeo del comportamiento del sistema a los flujos de prueba.
  • Creación de rutas de integración utilizando análisis impulsado por IA.
  • Equilibrar la supervisión humana con la 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 basándose en fallos históricos.
  • Priorización de pruebas utilizando predicciones de cobertura y riesgo.

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

  • Incorporación de pasos de análisis de IA en las tuberías (pipelines).
  • Activación de la selección dinámica de pruebas basada en puntajes de riesgo.
  • Mantenimiento de un ciclo de retroalimentación para mejorar continuamente las predicciones.

Validación, Gobernanza y Aseguramiento de la Calidad

  • Evaluación de la confiabilidad de las pruebas generadas por IA.
  • Gestión del sesgo y prevención de falsos positivos.
  • Establecimiento de controles de seguridad para el uso en producción.

Escalamiento de la Generación de Pruebas Impulsada por IA en Múltiples Equipos

  • Estrategias de adopción para organizaciones de QA y DevOps.
  • Estandarización de flujos de trabajo y documentación.
  • Impulso de la mejora continua mediante métricas e información relevante.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las metodologías de pruebas de software.
  • Experiencia con marcos de pruebas automatizadas.
  • Familiaridad con conceptos de programación y tuberías de CI/CD.

Público Objetivo

  • Ingenieros de aseguramiento de calidad (QA).
  • Ingenieros de desarrollo de software para ingenieros de pruebas (SDET).
  • Equipos de DevOps con responsabilidades de pruebas.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas