Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación · 2026
Automatización de pruebas de software mediante el uso de LLMs y agentes LLM
En el contexto actual del desarrollo de software, la garantía de calidad mediante pruebas efectivas se ha vuelto fundamental para entregar productos robustos y confiables. Tradicionalmente, las pruebas de software han dependido en gran medida del trabajo manual de los analistas de calidad, un enfoque que, aunque valioso, puede resultar costoso en términos de tiempo y recursos, especialmente en ciclos de desarrollo acelerados. La aparición de los Modelos Grandes de Lenguaje (Large Language Models - LLMs) y los agentes basados en LLMs presenta nuevas oportunidades para transformar los procesos de pruebas de software. Esta tesis presenta un estudio experimental comparativo que evalúa la eficiencia y calidad de tres enfoques diferentes para la generación y ejecución de pruebas de software: métodos tradicionales manuales, LLMs directos y agentes basados en LLMs. El estudio se desarrolló utilizando Saleor Dashboard, una plataforma de e-commerce de código abierto desarrollada en TypeScript y ReactJS, como caso de estudio representativo. La metodología experimental incluyó la implementación de pruebas unitarias y funcionales bajo cada uno de los tres enfoques, midiendo métricas de eficiencia (tiempo de generación, tiempo de ejecución, tasa de validez) y calidad (tasa de éxito, cobertura de código, cobertura de funcionalidad, tasa de detección de defectos). Los resultados obtenidos sugieren que las estrategias que combinan desarrolladores expertos y LLMs proveen los mejores desempeños en tareas de automatización de construcción de pruebas de software. Este hallazgo puede informar a las organizaciones para tomar decisiones informadas sobre la adopción de tecnologías basadas en LLMs en sus procesos de aseguramiento de calidad del software. (Texto tomado de la fuente)