Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la IA en las 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 prueba 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 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 comunes o anómalos.
  • Estrategias de generación de pruebas basadas en riesgos.

Pruebas automáticas 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 estables de UI mediante selectores con capacidad de autocuración.
  • Análisis del impacto de regresión basado en IA después de cambios en el código.

Análisis de fallos y optimización de pruebas

  • Agrupación de fallos de pruebas mediante modelos LLM o ML.
  • Reducción de pruebas inestables («flaky») y fatiga por alertas.
  • Priorización de la ejecución de pruebas basada en análisis histórico.

Integración en pipelines CI/CD

  • Incorporación de generación de pruebas con IA en Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI.
  • Validación de la calidad de las pruebas durante los procesos de «pull request».
  • Rollbacks automatizados y control inteligente de pruebas 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 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 sobre frameworks de pruebas como JUnit, PyTest o Selenium.
  • Comprensión básica de pipelines de CI/CD y entornos DevOps.

Público objetivo

  • Ingenieros de QA.
  • Ingenieros de Desarrollo en Pruebas (SDETs).
  • Analistas de pruebas que trabajen en entornos ágiles o DevOps.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas