Integración de Técnicas de Inteligencia Artificial para la Automatización de Pruebas en Sistemas de Software Basados en el Contexto

Los sistemas de software basados en el contexto son capaces de percibir, interpretar y utilizar información proveniente del entorno, del dispositivo o del usuario para ajustar su comportamiento de forma dinámica. Este tipo de sistemas se emplea en ámbitos como la computación ubicua, los entornos inteligentes, la realidad aumentada y las aplicaciones móviles adaptativas. Sin embargo, el proceso de pruebas de estos sistemas enfrenta retos significativos debido a la variabilidad del contexto, la dependencia de sensores y redes, y la dificultad de replicar condiciones reales en entornos controlados. Estos desafíos afectan especialmente la identificación del contexto, la definición de criterios de adecuación, la adaptación de los casos de prueba y la ejecución automatizada.
Ante esta complejidad, la integración de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) representa una alternativa prometedora para apoyar los procesos de pruebas, ya que permite incorporar mecanismos de aprendizaje, predicción y adaptación en escenarios dinámicos. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar e implementar estrategias basadas en IA para la automatización de pruebas en sistemas de software basados en el contexto, con el fin de mejorar su eficiencia, precisión y cobertura.
Como punto de partida, se está realizando una revisión sistemática de la literatura (RSL) enfocada en identificar las principales tendencias, técnicas de IA aplicadas y vacíos de investigación en la automatización de pruebas de sistemas sensibles al contexto. Los resultados de esta revisión servirán como base para la construcción de un marco conceptual y para el diseño de estrategia que utilizan modelos de IA orientados al diseño, ejecución y evaluación de casos de pruebas.
Posteriormente, las estrategias propuestas se implementarán en entornos de prueba controlados y escenarios reales, con el fin de analizar su desempeño mediante estudios de caso y comparativos. La evaluación se basará en métricas de calidad del software y en la experiencia del usuario, ajustando los modelos de forma iterativa según los resultados experimentales.
Se estima que la integración de la IA en los procesos de pruebas puede incrementar la eficiencia y la adaptabilidad de los sistemas, al facilitar la automatización de tareas y el manejo dinámico de contextos variables. Este enfoque busca explorar la factibilidad de aplicar técnicas de IA para apoyar etapas del proceso de verificación y validación, con el propósito de avanzar hacia metodologías más inteligentes y flexibles que fortalezcan la calidad y confiabilidad de los sistemas de software basados en el contexto.

Desarrollar una solución tecnológica basada en Inteligencia Artificial para la automatización de pruebas en sistemas de software basados en el contexto, que incremente la eficiencia, precisión y cobertura del proceso de verificación de calidad, contribuyendo a la reducción de costos y tiempos de desarrollo.

Ingeniería de software y computación centrada en lo humano