QA Automation con IA

La carrera de QA Automation con IA es la carrera profesional dirigida a equipos de calidad que quieren modernizar su perfil combinando automatización tradicional con inteligencia artificial. A lo largo de varios cursos certificados con un enfoque práctico, adquirirás un perfil híbrido que cubre tanto las competencias clásicas del QA automatizador (Playwright, Selenium, JUnit, Mockito, Docker, CI/CD) como las capacidades emergentes que marcan la diferencia en 2026: uso profesional de APIs de OpenAI y Anthropic para generación de casos de prueba y datos sintéticos, prompt engineering aplicado a testing, e integración de agentes de QA mediante MCP.

La carrera parte de TypeScript y Git como base técnica, continúa con los frameworks E2E líderes (Playwright para testing moderno y Selenium para proyectos corporativos), incorpora JUnit y Mockito para cubrir el testing unitario del backend Java habitual en banca y seguros, Docker para entornos reproducibles y GitHub Actions para pipelines CI/CD. La segunda mitad de la carrera añade la capa de IA: Python como lenguaje para automatización con IA, OpenAI y Anthropic como APIs de referencia, Prompt Engineering para diseñar instrucciones profesionales aplicadas a QA, y MCP para conectar agentes de testing con herramientas externas. El precio de la carrera completa es de 147 EUR.

Esta carrera está diseñada para:

• Equipos QA y aseguramiento de calidad de banca, seguros, consultoras y gran empresa que quieren modernizar sus procesos combinando automatización E2E con IA generativa.
• Testers automatizadores con experiencia previa en Selenium o Cypress que buscan dar el salto a Playwright y a técnicas de QA con IA.
• Testers manuales que quieren evolucionar hacia un perfil moderno y diferencial en un mercado cada vez más competitivo.
• Desarrolladores con orientación a calidad que necesitan cubrir tanto testing unitario Java como automatización E2E con apoyo de IA.
• Responsables de calidad y líderes QA que definen la estrategia de testing moderno y quieren incorporar IA de forma estructurada en su equipo.

La carrera se organiza con un enfoque híbrido de automatización clásica y testing con IA:

1. TypeScript: lenguaje base para scripts de automatización modernos con tipado estático y ecosistema Node.
2. Git: control de versiones, ramas, pull requests y colaboración en suites de testing.
3. Playwright: automatización E2E moderna con trazabilidad, auto-waiting y ejecución multinavegador.
4. Selenium: automatización E2E clásica para proyectos corporativos y legacy en banca y seguros.
5. JUnit: testing unitario Java, aserciones, ciclo de vida y casos parametrizados.
6. Mockito: mocking y aislamiento de dependencias en tests unitarios Java empresariales.
7. Docker: entornos reproducibles para ejecución de suites E2E y testing de integración.
8. GitHub Actions: pipelines CI/CD con ejecución automatizada de pruebas y generación de reportes.
9. Python: lenguaje para scripts auxiliares, automatización con IA y utilidades de QA.
10. OpenAI: uso de la API para generar casos de prueba, datos sintéticos, análisis de logs y clasificación de fallos.
11. Anthropic Claude API: aprovechamiento del razonamiento y contexto extendido de Claude para análisis de suites y debugging.
12. Prompt Engineering: diseño de prompts profesionales aplicados a generación de tests, cobertura y análisis de regresiones.
13. MCP: integración de agentes de QA con herramientas de testing, trackers de bugs y pipelines mediante el protocolo estándar.

Al completar esta carrera, serás capaz de:

• Automatizar suites E2E en navegadores modernos con Playwright y proyectos corporativos con Selenium.
• Diseñar pruebas unitarias e integración para backend Java con JUnit y Mockito.
• Crear entornos de testing reproducibles con Docker y ejecutar suites en paralelo.
• Integrar pruebas automatizadas en pipelines CI/CD con GitHub Actions con gates de calidad.
• Usar las APIs de OpenAI y Anthropic para generar casos de prueba, datos sintéticos y analizar fallos.
• Diseñar prompts profesionales aplicados a QA: generación, clasificación, priorización y análisis.
• Construir agentes de QA conectados a herramientas externas mediante el protocolo MCP.
• Definir una estrategia moderna de testing que combine automatización clásica con IA generativa.

• Lenguajes: TypeScript 5.5, Python 3.13.
• E2E: Playwright 1.49, Selenium 4.27.
• Java: JUnit 5, Mockito 5.
• APIs LLM: OpenAI, Anthropic Claude.
• Frameworks IA: LangChain 0.3, LangGraph.
• MCP: SDK Python/TypeScript.
• CI/CD: GitHub Actions con runners GPU/CPU.
• Contenedores: Docker, Selenium Grid.
• Tooling: Allure, Playwright Trace Viewer, Langfuse para observabilidad de prompts.