Corso di AI Generativa per il Software Testing

Lezione 1 • Software Testing Fundamentals Review

Tratta l'SDLC, i tipi di test e i ruoli QA per ancorare i concetti di IA in un contesto familiare. Garantisce che tutti i discenti condividano una baseline comune prima di introdurre gli argomenti di IA.

Lezione 2 • Introduzione all'Intelligenza Artificiale

Definisce IA, machine learning e deep learning con esempi pertinenti al testing. Costruisce il vocabolario necessario per valutare criticamente gli strumenti di IA generativa.

Lezione 3 • Che cos'è l'IA generativa

Spiega come i modelli generativi producono testo, codice e dati apprendendo pattern. Collega direttamente le capacità di output generativo alla creazione di artefatti di test.

Lezione 4 • Generative AI Value in QA

Mappa le capacità dell'IA generativa su specifici punti critici del QA, come lacune di copertura dei test e debito documentale. Inquadra il business case per l'adozione.

Lezione 1 • Advanced Prompt Optimization

Tratta i concetti di temperatura, messaggi di sistema e iniezione di vincoli per regolare il comportamento del modello. Gli studenti ottimizzano i prompt per la coerenza su ampie suite di test.

Lezione 2 • Anatomia di un prompt efficace

Scompone i componenti di un prompt ben formato: ruolo, contesto, istruzione e formato. Fornisce un modello mentale riutilizzabile per tutti gli esercizi successivi di scrittura dei prompt.

Lezione 3 • Valutazione e convalida dell'output dell'IA

Stabilisce criteri per valutare l'accuratezza, completezza e pertinenza degli artefatti generati dall'IA. Insegna la revisione human-in-the-loop come controllo qualità obbligatorio.

Lezione 4 • Pattern di prompt per artefatti di test

Introduce pattern di prompt riutilizzabili adattati per piani di test, casi di test e criteri di accettazione. Riduce il tempo di scrittura dei prompt tramite modelli strutturati.

Lezione 1 • Tecniche di copertura con supporto IA

Applica partizionamento per equivalenza, analisi dei valori limite e tabelle decisionali con l'assistenza dell'IA. Gli studenti verificano che i casi generati dall'IA soddisfino i criteri di copertura.

Lezione 2 • Tradurre i requisiti in casi di test

Dimostra come fornire user story e specifiche all'IA per estrarre condizioni testabili. Collega le competenze di analisi dei requisiti alla progettazione dei test assistita dall'IA.

Lezione 3 • Generazione di casi limite e negativi

Utilizza l'IA per far emergere sistematicamente condizioni limite e scenari negativi spesso trascurati manualmente. Rafforza il rilevamento dei difetti ampliando la diversità dei casi di test.

Lezione 4 • Revisione e perfezionamento dei casi di test IA

Stabilisce un flusso di lavoro di revisione tra pari per i casi di test generati dall'IA per individuare errori e lacune. Costruisce abitudini di garanzia della qualità attorno alla progettazione assistita dall'IA.

Lezione 1 • Generare script a partire da casi di test

Converte casi di test strutturati in script eseguibili utilizzando prompt di generazione del codice IA. Gli studenti si esercitano a generare script per scenari di test UI, API e unit.

Lezione 2 • Mantenere suite di test generate dall'IA

Affronta la sfida a lungo termine di mantenere gli script generati dall'IA allineati con il codice applicativo in evoluzione. Introduce concetti di manutenzione assistita dall'IA e di auto-riparazione.

Lezione 3 • Integrare gli script nelle pipeline CI/CD

Collega gli script di test generati dall'IA ai flussi di lavoro di integrazione continua per l'esecuzione automatizzata. Gli studenti configurano trigger di pipeline e interpretano i report dei risultati dei test.

Lezione 4 • Reviewing e Debugging AI-Generated Code

Insegna tecniche sistematiche di revisione del codice per identificare errori logici, asserzioni mancanti e selettori fragili nell'output dell'IA. Rafforza il concetto che il codice IA richiede validazione umana.

Lezione 1 • Generare dati di test strutturati

Utilizza l'IA per produrre set di dati JSON, CSV, SQL e XML allineati agli schemi applicativi. Gli studenti convalidano i dati generati rispetto ai vincoli dello schema e alle regole di business.

Lezione 2 • Dati sintetici per casi limite

Applica l'IA per creare scenari di dati rari, limite e avversariali difficili da reperire manualmente. Espande la copertura dei test per i percorsi di gestione degli errori e delle eccezioni.

Lezione 3 • Test Data Challenges e AI Solutions

Identifica i problemi comuni dei dati di test—scarsità, sensibilità e mancanza di diversità—e associa a ciascuno le capacità dell'IA. Motiva il passaggio dalla creazione manuale a quella assistita dall'IA.

Lezione 4 • Managing e Versioning Test Data Sets

Stabilisce pratiche per l'archiviazione, il versionamento e l'aggiornamento dei set di dati generati dall'IA attraverso gli ambienti di test. Previene l'obsolescenza dei dati e l'incoerenza ambientale.

Lezione 1 • Scrivere report di bug potenziati dall'IA

Utilizza l'IA per generare bug report chiari, riproducibili e completi a partire da dati di errore grezzi. Migliora la comunicazione tra sviluppatore e tester e riduce i cicli di scambio.

Lezione 2 • Analisi della causa principale con IA generativa

Guida l'IA attraverso un'analisi strutturata delle cause radice usando pattern di prompt come i cinque perché e il diagramma a lisca di pesce. Gli studenti convalidano le ipotesi dell'IA rispetto al codice e alle prove di test.

Lezione 3 • Defect Prediction e Risk Modeling

Introduce modelli di IA che prevedono le aree a rischio di difetti basandosi su metriche del codice e dati storici. Consente la prioritizzazione dei test basata sul rischio prima dell'esecuzione.

Lezione 4 • Defect Classification e Prioritization

Applica l'IA per categorizzare automaticamente i difetti per gravità, tipo e componente interessato. Consente un triage più rapido e una gestione dei difetti più coerente.

Lezione 1 • AI for Security e Vulnerability Testing

Applica l'IA per generare casi di test di sicurezza, input di fuzzing e modelli di minaccia per classi comuni di vulnerabilità. Rafforza i confini della divulgazione responsabile e del testing etico.

Lezione 2 • Mobile e Cross-Platform Testing con AI

Applica l'IA per generare scenari di test specifici per dispositivo e analizzare problemi di compatibilità multipiattaforma. Affronta la sfida combinatoria della copertura del testing mobile.

Lezione 3 • Test delle API potenziato dall'IA

Utilizza l'IA per generare collezioni di test API, convalidare contratti e rilevare automaticamente la deriva degli schemi. Accelera la copertura dei test API su interfacce REST e GraphQL.

Lezione 4 • Accessibility Testing con AI

Sfrutta l'IA per verificare le interfacce rispetto agli standard di accessibilità e generare raccomandazioni di remediation. Estende l'ambito del QA per includere la validazione del design inclusivo.

Lezione 1 • Measuring e Communicating AI QA Value

Definisce KPI per il testing potenziato dall'IA e costruisce dashboard che comunicano il valore agli stakeholder. Chiude il ciclo tra investimento in IA e risultati di business.

Lezione 2 • Valutare la prontezza dell'IA nella propria organizzazione

Fornisce un modello di maturità per valutare i processi QA, gli strumenti e le competenze del team attuali rispetto ai requisiti di adozione dell'IA. Identifica le lacune e delimita le aree di miglioramento prioritarie.

Lezione 3 • Governare l'uso dell'IA nei team di QA

Definisce le policy per la gestione dei prompt, la validazione dell'output e il controllo degli accessi agli strumenti IA all'interno dei team QA. Garantisce un uso dell'IA coerente, verificabile e responsabile.

Lezione 4 • Selecting e Evaluating AI Testing Tools

Stabilisce un framework di valutazione vendor-neutral per confrontare gli strumenti di testing IA in base a capacità, costo e idoneità all'integrazione. Previene costosi errori di scelta dello strumento.