Contacta con nosotros

Temario del curso

Fundamentos de la Ingeniería de Pruebas Impulsada por IA

  • Desafíos modernos en las pruebas y el papel de la inteligencia artificial
  • Principios y terminología de las pruebas generativas
  • Modelos de aprendizaje automático empleados en la creación automática de pruebas

Transformación de Requisitos y Código en Pruebas Generadas por IA

  • Extracción del propósito a partir de requisitos y historias de usuario
  • Utilización de modelos de lenguaje para generar casos de prueba estructurados
  • Garantía de determinismo y reproducibilidad en las pruebas generadas por IA

Generación Automática de Pruebas Unitarias

  • Producción de pruebas unitarias a partir del contexto del código fuente
  • Generación de combinaciones de entrada y casos límite
  • Integración de las pruebas generadas con marcos comunes de pruebas unitarias

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

  • Mapeo del comportamiento del sistema a los 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

  • Utilización de modelos de aprendizaje automático para identificar regiones de código poco probadas
  • Predicción de áreas de alto riesgo basándose en fallos históricos
  • Priorización de las pruebas utilizando predicciones de cobertura y riesgo

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

  • Incorporación de pasos de análisis de IA en los canales
  • Activación de la selección dinámica de pruebas basada en puntuaciones de riesgo
  • Mantenimiento de un ciclo de retroalimentación para mejorar continuamente las predicciones

Validación, Gobernanza y Aseguramiento de la Calidad

  • Evaluación de la confiabilidad de las pruebas generadas por IA
  • Gestión del sesgo y prevención de falsos positivos
  • Establecimiento de salvaguardas para su uso en producción

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

  • Estrategias de adopción para organizaciones de QA y DevOps
  • Estandarización de flujos de trabajo y documentación
  • Impulso de la mejora continua mediante métricas y conocimientos derivados

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 canales CI/CD

Público objetivo

  • Ingenieros de aseguramiento de la calidad (QA)
  • Ingenieros SDET
  • Equipos de DevOps con responsabilidades en pruebas
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas