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Informática => QA (Quality Assurance) => Mensaje iniciado por: nagitarami en Abril 25, 2025, 12:10:38 PM

Título: 🔍 FUNCIONALIDADES DE IA APLICABLES AL TESTING (2025)
Publicado por: nagitarami en Abril 25, 2025, 12:10:38 PM
Funcionalidad IA    ¿Qué hace?    Beneficio    Herramientas

1. Autogeneración de casos de prueba
Genera casos a partir del código, flujos de usuario o lenguaje natural.
👉 Ejemplo: "Verificar que el usuario puede loguearse y ver su perfil" se transforma en un test automatizado.

🔹 Ahorra tiempo de escritura

🔹 Reduce errores humanos

🛠� Testim, TestSigma, CodiumAI, Diffblue (Java), Functionize

🎯 2. Optimización de cobertura y priorización
Analiza qué pruebas son realmente necesarias para un cambio de código dado.
👉 No correr todo, sino solo lo que impacta.

🔹 Acelera pipelines de CI/CD

🔹 Evita ejecuciones redundantes

🛠� Launchable, Tricentis Test Intelligence, SmartBear Zephyr

🧠 3. Análisis de riesgo en pruebas.
IA detecta qué módulos son más críticos o propensos a fallos, y sugiere qué probar más.

🔹 Mejor enfoque Risk-based Testing

🔹 Optimiza el tiempo del tester

🛠� Tricentis TestOps, Functionize

👁� 4. Validación visual inteligente
Detecta cambios en la UI, diferencias sutiles y fallas que los test normales no ven.
👉 Detecta un botón movido 2px o texto que se desborda sin romper el DOM.

🔹 Cobertura visual real

🔹 Reducción de regresiones invisibles

🛠� Applitools Eyes, Percy, Recheck Web

🧩 5. Revisión semántica de código
IA revisa la lógica del código (o pruebas) y sugiere mejoras o edge cases omitidos.

🔹 Reduce falsos positivos/negativos

🔹 Detecta casos no pensados

🛠� CodiumAI, Diffblue, DeepCode (Snyk)

🗂� 6. Gestión inteligente del ciclo de pruebas
Analiza resultados, tiempos, estabilidad de test y ayuda a priorizar mantenimiento o eliminación.

🔹 Detecta flaky tests

🔹 Mejora la salud de tu suite

🛠� Allure TestOps, Katalon Analytics, TestRail con plugins AI

🧪 7. Generación y validación de datos de prueba
IA genera datos de prueba realistas y en contextos complejos (ej. bancos, salud).

🔹 Mejora test en ambientes reales

🔹 Aumenta cobertura de escenarios

🛠� Tonic.ai, Mockaroo con IA, Synthesized.io

🕵� 8. Análisis predictivo de fallos
Predice qué pruebas van a fallar antes de ejecutarlas, o qué módulos están en riesgo.

🔹 Previene fallos en producción

🔹 Optimiza planificación de QA

🛠� Functionize, Launchable (con historial de builds)

🧭 ¿Cómo armar una estrategia de testing con IA?
Identifica el cuello de botella actual (mantenimiento, lentitud, errores).

Define objetivos: ¿Quieres menos mantenimiento? ¿Más precisión? ¿Menos tiempo?

Elige la IA que resuelve ese punto exacto (no te metas en todo a la vez).

Haz una prueba controlada (POC) con una herramienta.

Integra poco a poco en tu proceso CI/CD.