Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la IA en las 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 impulsada por IA

LLMs para la 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 extremos

  • Identificación de ramas o condiciones no probadas mediante IA
  • Simulación de escenarios de uso poco frecuentes o anómalos
  • Estrategias de generación de pruebas basadas en riesgo

Pruebas automatizadas de UI y 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 que se autocorrigen
  • 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 prueba mediante modelos LLM o ML
  • Reducción de la inestabilidad de las ejecuciones de prueba (flaky tests) y la fatiga por alertas
  • Priorización de la ejecución de pruebas basándose en insights históricos

Integración con pipelines CI/CD

  • Incorporación de la generación de pruebas por IA en Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI
  • Validación de la calidad de las pruebas durante las solicitudes de incorporación de cambios (pull requests)
  • Reversiones automatizadas 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 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 frameworks de pruebas como JUnit, PyTest o Selenium
  • Comprensión básica de pipelines CI/CD y entornos DevOps

Público objetivo

  • Ingenieros de QA
  • Ingeieros de Desarrollo en Pruebas (SDET)
  • Testers de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas