A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en los flujos de trabajo de pruebas de software, saber comunicarse con modelos GenAI es fundamental para obtener resultados útiles y precisos. Este artículo describe seis componentes esenciales de una indicación efectiva que mejorarán la calidad de casos de prueba, scripts de automatización y análisis generados por IA.

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Por qué importa la ingeniería de indicaciones en pruebas: una indicación bien estructurada hace la diferencia entre obtener resultados genéricos e inútiles y recibir casos de prueba, scripts o informes accionables. La clave está en dar al modelo la información y las reglas necesarias para actuar con criterio.

Componente 1 - Rol: define la persona o perspectiva que debe adoptar el modelo GenAI. Propósito: orientar al modelo hacia una postura profesional concreta. Ejemplos de rol: Actuar como Ingeniero de Pruebas Senior con experiencia en comercio electrónico; Asumir el rol de Responsable de QA; Eres un Especialista en Automatización de Pruebas. Beneficios: alinea el tono y el nivel técnico, prioriza la información relevante.

Componente 2 - Contexto: aporta información de fondo sobre el escenario de pruebas. Propósito: situar al modelo en el alcance correcto. Ejemplos: estamos probando la funcionalidad de inicio de sesión de una tienda online; la aplicación es una app bancaria móvil en Android 12; el sistema expone una API REST para gestión de usuarios. Cuanto más específico sea el contexto, más relevantes serán los resultados.

Componente 3 - Instrucción: directivas claras y concretas sobre la tarea. Propósito: definir exactamente qué se espera del modelo. Ejemplos: generar casos de prueba para la funcionalidad de registro; analizar el siguiente fragmento de código en busca de vulnerabilidades; crear un script de automatización que verifique el proceso de pago. Buen ejemplo de instrucción: Generar 10 casos de prueba, incluyendo escenarios positivos y negativos, para el formulario de registro de usuarios con enfoque en validación de datos y manejo de errores.

Componente 4 - Datos de entrada: la información necesaria para realizar la tarea. Propósito: proporcionar material con el que trabajar. Qué incluir: historias de usuario, criterios de aceptación, capturas, fragmentos de código, casos de prueba existentes, ejemplos de salida esperada. Beneficios: permite resultados contextualizados y precisos. Ejemplo de datos de entrada: Historia de usuario - Como cliente quiero añadir productos al carrito; Criterios de aceptación - el carrito debe mostrar el número correcto de artículos y el precio total.

Componente 5 - Restricciones: limitaciones o consideraciones especiales que debe cumplir la IA. Propósito: asegurar cumplimiento de requisitos técnicos o de negocio. Ejemplos: priorizar casos de prueba por riesgo; centrarse en vulnerabilidades OWASP Top 10; usar Selenium WebDriver con Python; compatibilidad con JUnit 5; simular 100 usuarios concurrentes; aplicar patrón Page Object Model. Beneficios: evita resultados irrelevantes y orienta el esfuerzo hacia lo importante.

Componente 6 - Formato de salida: especifica cómo debe presentarse la respuesta. Propósito: facilitar el consumo e integración de la salida. Ejemplos: entregar casos de prueba en tabla con columnas ID, Descripción, Pasos y Resultado esperado; proporcionar el análisis de código en formato JSON; generar el script en Python listo para ejecutar. Beneficios: salida utilizable, fácil integración con herramientas y automatización de procesos.

Ejemplo completo de indicación: Rol - Actuar como Ingeniero de Automatización con 3 años de experiencia. Contexto - estamos probando la funcionalidad de registro de una nueva aplicación social. Instrucción - generar un script de Selenium WebDriver en Python para automatizar el registro de usuario. Datos de entrada - historia de usuario: Como nuevo usuario quiero registrarme con correo válido y contraseña; criterios de aceptación: validar formato de correo y fuerza de contraseña. Restricciones - usar Page Object Model y añadir aserciones que verifiquen el registro exitoso. Formato de salida - proporcionar el script Python completo listo para integrar en el repositorio de pruebas.

Buenas prácticas y consejos: ser específico mejora los resultados; estructurar la indicación usando los seis componentes produce mejores respuestas; iterar y refinar la indicación según las salidas iniciales; añadir ejemplos de salida esperada acelera la generación de artefactos útiles. Además, integrar la ingeniería de indicaciones con procesos de desarrollo y herramientas de integración continua optimiza la calidad y reduce tiempos.

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