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Temario del curso

Introducción a la IA en Pruebas de Software

  • Descripción general de las capacidades de IA en pruebas y QA
  • Tipos de herramientas de IA utilizadas en flujos de trabajo modernos de prueba
  • Beneficios y riesgos de la ingeniería de calidad impulsada por IA

LLM para Generación de Casos de Prueba

  • Diseño de instrucciones para generar pruebas unitarias y funcionales
  • Creación de plantillas de prueba parametrizadas e impulsadas por 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 auto-reparables
  • Análisis de impacto de regresión basado en IA después de cambios de código

Análisis de Fallos y Optimización de Pruebas

  • Agrupación de fallos de pruebas utilizando modelos LLM o de aprendizaje automático
  • Reducción de pruebas inestables (flaky tests) y fatiga de alertas
  • Priorización de la ejecución de pruebas basada en conocimientos históricos

Integración con Pipelines de CI/CD

  • Incorporación de 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 trazabilidad de los procesos de prueba mejorados con IA
  • Tendencias en plataformas de QA-IA y observabilidad inteligente

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia en pruebas de software, planificación de pruebas o automatización de QA
  • Familiaridad con 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 (SDET)
  • Analistas de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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