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Temario del curso

Introducción a la IA en las pruebas de software

  • Resumen general sobre las capacidades de la IA aplicadas al control de calidad y pruebas
  • Tipos de herramientas basadas en IA empleadas hoy en día en los flujos de prueba
  • Ventajas y riesgos derivados del uso de la ingeniería de calidad impulsada por IA

Uso de los LLM para generar casos de prueba

  • Técnicas de ingeniería de prompts para crear pruebas unitarias y funcionales
  • Diseño de plantillas parametrizadas y basadas en datos para las pruebas
  • Transformación de historias de usuario y requisitos en guiones de prueba efectivos

Aplicaciones de la IA en pruebas exploratorias y para casos límite

  • Identificación mediante IA de ramas o condiciones no probadas en el software
  • Simulación de situaciones poco comunes o anómalas durante las pruebas
  • Estrategias basadas en riesgo para generar casos de prueba relevantes

Pruebas automatizadas de interfaces y regresión

  • Aprovechamiento de herramientas como Testim o mabl para crear pruebas de interfaz con IA
  • Mantenimiento estable de las pruebas mediante selectores autorreparables
  • Análisis automatizado del impacto en regresiones tras cualquier modificación del código

Análisis de fallos y optimización de los procesos de prueba

  • Agrupamiento de fallas detectadas mediante modelos LLM o de aprendizaje automático
  • Reducción del número de pruebas erráticas y de las alertas no esenciales
  • Establecimiento de prioridades en la ejecución de pruebas según patrones históricos

Integración en flujos CI/CD

  • Incorporación de la generación automática de pruebas con IA a Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI
  • Validación continua de la calidad de las pruebas en cada solicitud de incorporación al código
  • Implementación de sistemas inteligentes de control automatizado y gestión preventiva de los flujos de prueba

Tendencias futuras y uso responsable de la IA en el control de calidad

  • Evaluación rigurosa sobre la precisión y seguridad de los resultados obtenidos por sistemas con IA
  • Implementación eficaz de gobernanza e historiales de auditoría para garantizar transparencia
  • Proyección hacia novedosas plataformas especializadas en QA y su capacidad de observabilidad inteligente

Resumen final y próximos pasos recomendados

Requerimientos

  • Experiencia en pruebas de software, planificación de pruebas o automatización del control de calidad
  • Conocimiento previo sobre frameworks de pruebas como JUnit, PyTest o Selenium
  • Comprensión básica de los flujos CI/CD y los entornos DevOps

Público objetivo

  • Ingenieros de control de calidad
  • Ingenieros de desarrollo de software especializados en pruebas (SDET)
  • Testers que trabajan en entornos ágiles o basados en DevOps
 14 Horas

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