Corso di formazione Fondamenti di QA e test moderni con l'IA (Preparazione alla certificazione ISTQB Foundation)

Fondamenti di Assicurazione della Qualità e Test

• Definire qualità, assicurazione della qualità e test
• I sette principi di test (ISTQB CTFL v4.0)
• Test vs. debug vs. controllo qualità
• La psicologia del test
• Ruoli e responsabilità in un team QA

Ciclo di Vita dello Sviluppo Software e Test

• Fasi del Software Testing Life Cycle (STLC)
• Approcci di test Waterfall, Agile, DevOps e CI/CD
• Livelli di test: unità, integrazione, sistema, accettazione
• Strategie di test shift-left e shift-right
• Tracciabilità tra requisiti e casi di test

Tecniche di Test Statico

• Revisioni, walkthrough e ispezioni
• Analisi statica utilizzando strumenti automatizzati
• Revisione basata su check-list e su ruoli
• Tecniche di revisione formali e informali
• Integrazione del test statico nei flussi di lavoro Agile

Tecniche di Test

• Tecniche black-box: partizione di equivalenza, analisi dei valori limite
• Test con tabella di decisioni e test di transizione di stato
• Test di casi d'uso e test esplorativo
• Tecniche white-box: copertura di istruzioni e decisioni
• Tecniche basate sull'esperienza e guessing degli errori

Gestione dei Difetti

• Ciclo di vita del difetto: rilevamento, segnalazione, triage, risoluzione, chiusura
• Scrittura di report efficaci sui difetti con JIRA
• Classificazione di gravità vs. priorità dei difetti
• Tecniche di analisi delle cause profonde (root cause)
• Metri e analisi delle tendenze dei difetti

Gestione dei Test e Test Basati sul Rischio

• Pianificazione dei test e metodi di stima
• Identificazione, valutazione e mitigazione dei rischi
• Monitoraggio, controllo e reportistica dei test
• Definizione di criteri di completamento dei test e condizioni di uscita
• Documenti di strategia e politica di test allineati con ISTQB

Strumenti di Test e Fondamenti di Automazione

• Classificazione degli strumenti di test (categorie di tool ISTQB)
• Vantaggi e rischi dell'automazione dei test
• Selezione degli strumenti: soluzioni open-source vs. commerciali
• Introduzione a Selenium, Playwright e Cypress
• Costruzione di una suite di test automatizzata di base

Introduzione all'IA nell'Assicurazione della Qualità

• Concetti di IA e machine learning per i tester
• Tassonomia: IA per il test vs. test dei sistemi IA
• Scenario attuale dei test IA: opportunità e limitazioni
• Caratteristiche di qualità per i sistemi basati su IA
• Panoramica del syllabus ISTQB CT-AI e sua rilevanza

Generazione di Casi di Test Assistita dall'IA

• Utilizzo di LLM (ChatGPT, Claude, Copilot) per la stesura di casi di test
• Tecniche di prompt engineering per generare scenari di test
• Conversione di user story e criteri di accettazione in casi di test
• Revisione e validazione dei casi di test generati dall'IA
• Piattaforme: Testim, Mabl e strumenti nativi di generazione di test basati su IA

Automazione dei Test Assistita dall'IA

• Automazione self-healing dei test con Katalon Studio AI
• Riconoscimento di oggetti e localizzazione di elementi guidati dall'IA
• Test di regressione visiva con Applitools Eyes
• Selenium con plugin IA per un'automazione resiliente
• Riduzione dell'onere di manutenzione con locator intelligenti

IA per la Previsione e l'Analisi dei Difetti

• Selezione predittiva dei test con Launchable e Sealights
• Clustering dei fallimenti e rilevamento delle anomalie con ReportPortal
• Analisi delle cause profonde assistita dall'IA
• Punteggio del rischio qualità e analisi dei gap nei test
• Utilizzo dei dati storici sui difetti per prioritizzare i test

Valutazione degli Strumenti IA e Integrazione CI/CD

• Criteri per la valutazione degli strumenti di test IA
• Analisi del ROI e strategia di adozione
• Integrazione degli strumenti di test IA in Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI
• Progettazione delle pipeline: quando e dove eseguire i test potenziati dall'IA
• Misura dell'efficacia dei test IA tramite metriche

Considerazioni Etiche nei Test Guidati dall'IA

• Pregiudizio ed equità nei dati di test generati dall'IA
• Preoccupazioni sulla privacy quando si utilizzano strumenti IA basati su cloud
• Trasparenza ed esplicabilità delle decisioni di test dell'IA
• Considerazioni su governance e conformità
• Pratiche responsabili per l'IA nei team QA

Preparazione all'Esame ISTQB CTFL

• Struttura, durata e punteggio dell'esame CTFL v4.0
• Tipi di domande e strategie di risposta
• Distribuzione dei pesi tematici tra i capitoli del syllabus CTFL
• Esame di pratica con domande di stile ISTQB di esempio
• Roadmap di studio e risorse consigliate

Capstone: Flusso di Lavoro di Test End-to-End Potenziato dall'IA

• Progettazione di casi di test da un documento di requisiti di esempio
• Utilizzo dell'IA per generare e rifinire scenari di test
• Automazione di test selezionati con strumenti self-healing
• Segnalazione dei difetti ed esecuzione dell'analisi delle cause profonde assistita dall'IA
• Retrospectiva: integrazione dell'IA nella pratica QA quotidiana