El testing sigue siendo uno de los cuellos de botella habituales en cualquier equipo de desarrollo: escribir casos de prueba lleva tiempo, mantener las suites automatizadas lleva más, y generar datos de prueba realistas sin usar datos reales de producción es un problema en sí mismo.

DevAcademy propone este curso para equipos de QA y desarrollo que quieren usar IA para acelerar la generación de casos de prueba y datos sintéticos, sin perder de vista que un test generado automáticamente también necesita mantenimiento y criterio.

• Generar casos de prueba con IA a partir de requisitos o de código ya existente.
• Producir datos sintéticos de test que respeten la estructura y reglas de negocio reales.
• Distinguir cuándo un test generado por IA aporta valor y cuándo se convierte en deuda técnica.
• Usar IA para priorizar qué errores corregir primero según su impacto real.
• Generar un conjunto de casos de prueba y datos sintéticos para una función ya existente.

Después de este curso sabrás generar casos de prueba y datos sintéticos de forma asistida por IA, y decidir cuándo un test generado automáticamente aporta valor real y cuándo se convierte en deuda técnica.

• A partir de requisitos:
  • Cómo generar casos de prueba directamente desde una especificación.
  • Qué revisar siempre antes de incorporar un caso generado así.
• A partir de código ya existente:
  • Cómo generar casos de prueba analizando el comportamiento del código.
  • Riesgos de generar tests que solo confirman el comportamiento actual, incluso si es erróneo.

• Generación de datos sintéticos realistas:
  • Cómo mantener la estructura de los datos reales sin usar información sensible.
  • Ejemplo de generación de datos sintéticos para un caso de negocio concreto.
• Validación de que los datos generados son útiles:
  • Cómo comprobar que los datos sintéticos cubren los casos relevantes.
  • Errores habituales al generar datos sintéticos poco representativos.

• Cuándo un test generado se convierte en deuda técnica:
  • Señales de que una suite de tests generados ya no aporta valor.
  • Coste de mantener tests que nadie entiende ni revisa.
• Cómo mantener una suite sana a largo plazo:
  • Prácticas para revisar y depurar la suite de forma periódica.
  • Criterios para decidir qué tests generados conservar y cuáles eliminar.

• Priorización de errores según impacto real:
  • Cómo usar IA para ordenar qué errores corregir primero.
  • Criterios de impacto más allá de la simple gravedad técnica.
• Aplicación a la evaluación de vulnerabilidades:
  • Cómo se traslada este mismo enfoque a la seguridad.
  • Ejemplo de priorización aplicado a un conjunto de vulnerabilidades detectadas.

• Aplicación práctica:
  • Cada alumno generará un conjunto de casos de prueba y datos sintéticos para una función ya existente, aplicando los criterios de revisión vistos durante el curso antes de incorporarlos a una suite real.