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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la IA en pruebas de software

  • Descripción general de las capacidades de la 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 prompts para generar pruebas de unidad 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 autorreparables
  • Análisis de impacto de regresión basado en IA después de 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 inestables (flaky tests) y fatiga de alertas
  • Priorización de la ejecución de pruebas basada en información histórica

Integración en pipelines 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 extracción (pull requests)
  • Retrocesos de automatización y control inteligente de pruebas (test gating) 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 auditorías para procesos de pruebas mejorados con IA
  • Tendencias en plataformas 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 pruebas como JUnit, PyTest o Selenium
  • Conocimiento básico de pipelines CI/CD y entornos DevOps

Público objetivo

  • Ingenieros de QA
  • Ingenieros de desarrollo de software en pruebas (SDETs)
  • Analistas de pruebas de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps

Número de participantes


Precio por participante

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