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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la IA en Pruebas de Software

  • Visión 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 dirigida por IA

LLM 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 Límite

  • Identificación de ramas o condiciones no probadas utilizando IA
  • Simulación de escenarios de uso raros o anormales
  • Estrategias de generación de pruebas basadas en riesgos

Pruebas de UI y 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 auto-reparables
  • Análisis de impacto de regresión basado en IA después de cambios en el código

Análisis de Fallos y Optimización de Pruebas

  • Agrupación de fallos de pruebas utilizando modelos LLM o ML
  • Reducción de ejecuciones de pruebas inestables y fatiga de alertas
  • Priorización de la ejecución de pruebas basada en conocimientos históricos

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)
  • Deshaces de automatización y puertas de prueba inteligentes en 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 trazas 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
  • Familiaridad con marcos de trabajo de pruebas como JUnit, PyTest o Selenium
  • Comprensión básica de pipelines CI/CD y entornos DevOps

Público Objetivo

  • Ingenieros de QA
  • Ingenieros de Desarrollo de Software de Pruebas (SDETs)
  • Probadores de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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