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Temario del curso

Introducción a la IA en las Pruebas de Software

  • Descripción general de las capacidades de IA en pruebas y QA.
  • Tipos de herramientas de IA utilizadas en flujos de trabajo modernos de pruebas.
  • Ventajas y riesgos de la ingeniería de calidad impulsada por IA.

Uso de LLM para la Generación de Casos de Prueba

  • Ingeniería de instrucciones (prompt engineering) 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 utilizando IA.
  • Simulación de escenarios de uso raros o anómalos.
  • Estrategias de generación de pruebas basadas en el riesgo.

Pruebas Automatizadas de UI y de Regresión

  • Uso de herramientas de IA como Testim o mabl para la creación de pruebas de interfaz de usuario.
  • Mantenimiento de pruebas de UI estables mediante selectores autorreparables.
  • Análisis del impacto de la regresión basado en IA tras los cambios de código.

Análisis de Fallos y Optimización de Pruebas

  • Agrupación de fallos de prueba utilizando modelos LLM o de aprendizaje automático (ML).
  • Reducción de pruebas inestables (flaky tests) y fatiga por alertas.
  • Priorización de la ejecución de pruebas basada en conocimientos históricos.

Integración en el Pipeline 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 incorporación de cambios (pull requests).
  • Retrocesos automatizados y control inteligente de pruebas en los 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 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 frameworks de prueba como JUnit, PyTest o Selenium.
  • Comprensión básica de los pipelines CI/CD y entornos DevOps.

Público Objetivo

  • Ingenieros de QA (Aseguramiento de Calidad).
  • Ingenieros de Desarrollo en Pruebas (SDET).
  • Probadores de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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