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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA en las pruebas de software
- Panorama de las capacidades de IA en pruebas y QA.
- Tipos de herramientas de IA utilizadas en flujos de trabajo de pruebas modernos.
- Beneficios y riesgos de la ingeniería de calidad impulsada por IA.
LLMs para la generación de casos de prueba
- Ingeniería de comandos (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 guiones 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 riesgos.
Pruebas de UI y de 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 de auto-sanación.
- Análisis de impacto de regresión basado en IA tras cambios de código.
Análisis de fallos y optimización de pruebas
- Agrupación de fallos de pruebas utilizando modelos LLM o de aprendizaje automático (ML).
- Reducción de ejecuciones de pruebas inestables (flaky) y fatiga de alertas.
- Priorización de la ejecución de pruebas basada en información histórica.
Integración en tuberías CI/CD
- Incorporación de la generación de pruebas con IA en Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI.
- Validación de la calidad de pruebas durante las solicitudes de extracción (pull requests).
- Devoluciones automáticas y control inteligente de pruebas (test gating) en las tuberías.
Tendencias futuras y uso responsable 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 pruebas 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.
- Familiaridad con marcos de trabajo de pruebas como JUnit, PyTest o Selenium.
- Comprensión básica de las tuberías CI/CD y los entornos DevOps.
Audiencia
- Ingenieros de QA.
- Ingenieros de desarrollo de software en pruebas (SDETs).
- Probadores de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps.
Reseñas (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
