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Temario del curso
Introducción a la IA en Pruebas de Software
- Visión 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 basada en IA
LLMs para 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 Límite
- Identificación de ramas o condiciones no probadas mediante IA
- Simulación de escenarios de uso poco frecuentes o anormales
- Estrategias de generación de pruebas basadas en riesgo
Pruebas Automatizadas de Interfaz y Regresión
- Uso de herramientas de IA como Testim o mabl para la creación de pruebas de interfaz
- Mantenimiento de pruebas de interfaz estables mediante selectores que se autocorrigen
- Análisis de impacto de 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 ML
- Reducción de pruebas inestables y fatiga de alertas
- Priorización de la ejecución de pruebas basada en análisis históricos
Integración en Pipelines CI/CD
- Inserción de 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)
- Deshacer automatizaciones 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 de auditoría para procesos de prueba mejorados con IA
- Tendencias en plataformas AI-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 pruebas como JUnit, PyTest o Selenium
- Comprensión básica de pipelines CI/CD y entornos DevOps
Público Objetivo
- Ingenieros de QA
- Ingenieros de Desarrollo en Pruebas (SDETs)
- Probadores de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps
14 Horas
Testimonios (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática