[IAT-160] IA Aplicada a Entornos de Pruebas y Soporte

Este curso introduce el uso de IA en pruebas y soporte, abordando análisis de logs, detección de errores y automatización de reportes. Los participantes aprenderán a implementar Machine Learning, NLP y chatbots para optimizar procesos, mejorando la eficiencia y precisión en la identificación y solución de problemas técnicos.

Duración:                    16 horas

Perfil:                           Intermedio

Dirigido a

Esta acción formativa va dirigida a desarrolladores que quieran aprender a utilizar la IA para el monitoreo, seguimiento y depuración de log de aplicaciones.

Requisitos previos 

Los alumnos necesitarán tener conocimientos básicos de testing, soporte IT y manejo de logs, experiencia con Python y herramientas de análisis de datos.

Objetivos

• Comprender los fundamentos de la IA en pruebas y soporte.

• Aplicar técnicas de análisis de logs.

• Automatizar la detección y clasificación de errores.

• Optimizar la generación de reportes y documentación con IA.

• Desarrollar soluciones de soporte técnico basadas en IA.

Contenido

1. Introducción a la IA en pruebas y soporte

   1. Conceptos básicos de IA y su aplicación en pruebas y soporte

   2. Beneficios del uso de IA en análisis de logs y detección de errores

   3. Herramientas y tecnologías utilizadas en el sector

   4. Práctica: Configuración del entorno de trabajo

2. Fundamentos del análisis de logs con IA

   1. Tipos de logs y su uso en entornos de pruebas y soporte

   2. Aplicación de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para análisis de logs

   3. Uso de Machine Learning para detección de anomalías

   4. Práctica: Análisis de logs con NLP y detección de patrones

3. Búsqueda y detección automatizada de errores

   1. Métodos tradicionales vs. IA en la búsqueda de errores

   2. Aplicación de Machine Learning para la identificación de patrones en fallos

   3. Automatización de la clasificación y priorización de errores

   4. Práctica: Implementación de un modelo de detección de errores

4. Generación de reportes y documentación con IA

   1. Herramientas para la generación automática de reportes de errores

   2. Creación de documentación de soporte utilizando IA

   3. Práctica: Automatización de reportes con IA

5. Implementación de IA en entornos de soporte técnico

   1. Uso de chatbots y asistentes virtuales en soporte técnico

   2. Optimización de tiempos de respuesta mediante IA

   3. Práctica: Creación de un chatbot para soporte técnico

6. Retos y futuro de la IA en pruebas y soporte

   1. Tendencias y evolución de la IA en pruebas y soporte

   2. Consideraciones éticas y desafíos en su implementación

   3. Práctica: Evaluación de un modelo de IA en un caso real

Documentación Recomendada

Se utilizará la documentación de referencia del proyecto.