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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
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