Est¨¢n surgiendo nuevas t¨¦cnicas de asistencia impulsadas por IA en equipos de desarrollo de software, m¨¢s all¨¢ de la mera generaci¨®n de c¨®digo. Un ¨¢rea que est¨¢ ganando tracci¨®n es la de pruebas de IU impulsadas por IA , que se apoyan en la capacidad de los LLMs para interpretar interfaces gr¨¢ficas de usuario. Existen diversas aproximaciones para esto. Hay una categor¨ªa de herramientas que usan LLMs multimodales ajustados para el procesamiento de instant¨¢neas de la IU, que permiten a los scripts de prueba escritos en lenguaje natural, navegar por la aplicaci¨®n. Ejemplos en este espacio son o . Otro enfoque, visto en Browser Use, combina modelos de base multimodal con las perspectivas que Playwright extrae de la estructura de la pagina web, en lugar de apoyarse en modelos finamente ajustados.
Al integrar pruebas de IU impulsadas por IA en una estrategia de pruebas, es crucial considerar donde producen m¨¢s valor. Estos m¨¦todos pueden complementar las pruebas manuales exploratorias, y aunque la falta de determinismo de los LLMs puede introducir fallos aleatorios, su imprecisi¨®n puede ser una ventaja. Esto puede ser ¨²til para probar aplicaciones heredadas con selectores faltantes o aplicaciones que cambian frecuentemente sus etiquetas y rutas de clic.
