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Temario del curso

Fundamentos de la Ingeniería de Pruebas Impulsada por IA

  • Desafíos modernos de las pruebas y el papel de la IA
  • Principios y terminología del testing generativo
  • Modelos de aprendizaje automático utilizados en la creación automatizada de pruebas

Transformando Requisitos y Código en Pruebas Generadas por IA

  • Extracción de intención de los requisitos e historias de usuario
  • Uso de modelos de lenguaje para generar casos de prueba estructurados
  • Garantizar la determinación y reproducibilidad en las pruebas generadas por IA

Generación Automatizada de Pruebas Unitarias

  • Producción de pruebas unitarias a partir del contexto del código fuente
  • Generación de permutaciones de entradas y casos límite (edge cases)
  • Integración de las pruebas generadas con marcos comunes de pruebas unitarias

Creación Asistida por IA de Pruebas de Integración y Extremo a Extremo

  • Mapeo del comportamiento del sistema a flujos de prueba
  • Creación de rutas de integración mediante análisis impulsado por IA
  • Equilibrio entre la supervisión humana y la generación automatizada

Predicción de Cobertura y Modelado de Riesgos

  • Uso de modelos de ML para identificar regiones de código con baja cobertura
  • Predicción de áreas de alto riesgo basándose en fallos históricos
  • Priorización de pruebas utilizando predicciones de cobertura y riesgos

Aplicación de Inteligencia de Pruebas Basada en IA en CI/CD

  • Incorporación de pasos de análisis de IA en los pipelines
  • Activación de selección dinámica de pruebas basada en puntajes de riesgo
  • Mantenimiento de un bucle de retroalimentación para mejorar continuamente las predicciones

Validación, Gobernanza y Aseguramiento de Calidad

  • Evaluación de la fiabilidad de las pruebas generadas por IA
  • Gestión del sesgo y prevención de falsos positivos
  • Establecimiento de líneas de contención para uso en producción

Escalamiento de la Generación de Pruebas Impulsada por IA a través de Equipos

  • Estrategias de adopción para organizaciones QA y DevOps
  • Estandarización de flujos de trabajo y documentación
  • Impulso a la mejora continua mediante métricas e insights

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las metodologías de pruebas de software
  • Experiencia con marcos de pruebas automatizadas
  • Familiaridad con conceptos de programación y pipelines de CI/CD

Audiencia Objetivo

  • Ingenieros QA
  • SDETs
  • Equipos de DevOps con responsabilidades de prueba
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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