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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 prueba modernos
  • Beneficios y riesgos de la ingeniería de calidad impulsada por IA

LLMs para generación de casos de prueba

  • Ingeniería de prompts para generar pruebas unitarias y funcionales
  • Creación de plantillas de pruebas parametrizadas e impulsadas por datos
  • Conversión de historias de usuario y requisitos en scripts de prueba

IA en pruebas exploratorias y de casos límite

  • Identificación de ramas o condiciones no probadas mediante IA
  • Simulación de escenarios de uso poco frecuentes o anormales
  • Estrategias de generación de pruebas basadas en el riesgo

Pruebas de UI y regresión automatizadas

  • Uso de herramientas de IA como Testim o mabl para la creación de pruebas de interfaz de usuario (UI)
  • Mantenimiento de pruebas estables en UI mediante selectores con auto-curación
  • Análisis del impacto de la regresión basado en IA después de cambios en el código

Análisis de fallos y optimización de pruebas

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

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 las pull requests
  • Reversiones automatizadas y control inteligente de pruebas (test gating) 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 e observabilidad inteligente

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en pruebas de software, planificación de pruebas o automatización del QA
  • Familiaridad con marcos de prueba como JUnit, PyTest o Selenium
  • Comprensión básica de pipelines CI/CD y entornos DevOps

Público objetivo

  • Ingenieros de QA
  • Ingenieros de desarrollo en pruebas (SDET)
  • Probadores de software que trabajan en entornos ágiles o DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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