INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) AO SERVIÇO DOS TESTES DE SOFTWARE – INICIAÇÃO E BOAS PRÁTICAS

Objetivos da formação

• Reconhecer os princípios fundamentais da IA e as suas aplicações nos testes de software
• Identificar técnicas de Prompt Engineering para a geração de casos de teste
• Utilizar a IA para a automação de testes de software
• Avaliar os riscos e os desafios éticos associados à utilização da IA nos testes de software

Duração da formação

Programa da formação

Introdução à IA nos testes de software

• Definições e conceitos fundamentais de IA: Machine Learning, Deep Learning, NLP
• Panorama das aplicações da IA na garantia da qualidade de software
• O contributo da IA generativa para os testes de software
• Principais técnicas para utilizar IA generativa nos testes

Exemplos de exercícios práticos

• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Revisão e análise de projetos que integraram IA nos testes

Prompt engineering e geração de casos de teste

• Redigir e testar prompts para gerar automaticamente casos de teste funcionais
• Técnicas de prompting
• Criação assistida de casos de teste com IA
• Escolha de modelos de linguagem em função das atividades (benchmarks)

Exemplos de exercícios práticos

• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Revisão de User Stories e geração de critérios de aceitação
• Conceção de testes a partir de requisitos e User Stories com ou sem critérios de aceitação
• Refatorização de casos de teste existentes
• Análise de relatórios de anomalias

Automação de testes com IA

• Automação inteligente: da geração de scripts à execução automatizada
• Utilização da IA para análise dos resultados de testes
• Integração da IA em ferramentas de automação (ex.: Selenium com IA, Test.AI)

Exemplos de exercícios práticos

• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Automatização de testes a partir de dados fornecidos à IA
• Automatização de testes a partir de dados gerados por IA
• Geração de testes automatizados com IA

Desafios, limites e ética da IA nos testes

• Alucinações: como detetar erros de IA e métricas de avaliação
• Proteção de dados: gestão de riscos e soluções
• Enviesamentos: exemplos concretos e formas de mitigação
• Regulação da IA – European AI Act

Exemplos de exercícios práticos

• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Comparação de resultados obtidos com o mesmo prompt no mesmo modelo ou em modelos diferentes
• Comparação de resultados obtidos com a mesma pergunta formulada com prompts diferentes

O conteúdo deste programa pode ser objeto de adaptação em função dos níveis, pré-requisitos e necessidades dos participantes.

Formador

Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.