Una guía completa para generar casos de prueba a partir de casos de uso y diagramas de comportamiento

Introducción a la generación de pruebas impulsada por inteligencia artificial

En el panorama de la garantía de calidad de software, generar casos de prueba a partir de descripciones de casos de usoo diagramas de comportamiento—como diagramas de actividad o de secuencia—es un paso crítico. Garantiza que el software cumpla con los requisitos funcionales, cubra casos límite y esté preparado para una verificación y validación rigurosa. Sin embargo, la derivación manual suele ser lenta y propensa a errores humanos.

El de Visual ParadigmEstudio de modelado de casos de uso con IA (a menudo denominado Estudio de IA de casos de uso) revoluciona este proceso. Al aprovechar la inteligencia artificial para analizar descripciones textuales y modelos visuales, la herramienta puedederivar escenariosy generar automáticamente casos de prueba estructurados completos con condiciones previas, pasos, resultados esperados y tipos de prueba. Esta guía describe el proceso práctico y paso a paso para utilizar estas funciones y optimizar los flujos de prueba, utilizando ejemplos de un sistema típico de reservas de restaurantes.

¿Por qué generar casos de prueba a partir de casos de uso y diagramas de comportamiento?

Cruzar el abismo entre los requisitos narrativos y la prueba estructurada ofrece varias ventajas distintas en el ciclo de desarrollo:

• Rastreabilidad:Las pruebas pueden serrastreadas directamente hasta los requisitos específicos, flujos de casos de uso y puntos de decisión dentro de los diagramas de actividad.
• Cobertura:Los algoritmos de inteligencia artificial ayudan a derivar escenarios positivos (camino feliz) así como escenarios negativos (excepciones), de límite y alternativos que podrían pasarse por alto manualmente.
• Eficiencia:Automatizar el proceso de derivación ahorra tiempo significativo, ya que la IA infiere ramificaciones, condiciones y condiciones límite de inmediato.
• Completitud:Los diagramas de comportamiento revelan lógica oculta, como la paralelización y los bucles, lo que resulta en caminos de prueba más completos.

Requisitos previos en el Estudio de casos de uso con IA de Visual Paradigm

Antes de comenzar el proceso de generación, asegúrese de que se cumplan los siguientes requisitos previos dentro del ecosistema de Visual Paradigm:

1. Acceda a la plataforma:Inicie sesión en Visual Paradigm Online o en la edición de escritorio.
2. Abra el Estudio de modelado de casos de uso:Navegue hasta el estudio haciendo clic en «Crear con IA» y buscando aplicaciones relacionadas con casos de uso (por ejemplo, «Generador de descripciones de casos de uso con IA») o accediendo a proyectos existentes a través del panel de control.
3. Defina el caso de uso:Debe tener un caso de uso definido con un nombre, un actor y una breve descripción. Idealmente, undescripción detallada del caso de uso incluyendo precondiciones, flujos principales, alternativas y excepciones debe estar presente.

Paso 1: Crear o cargar un caso de uso con descripción

La base de la generación de pruebas con IA es una descripción robusta del caso de uso. Puede cargar un caso de uso existente o generar uno desde cero utilizando herramientas de IA.

Utilizando el generador de descripciones de casos de uso con IA

Si comienza desde cero, navegue hasta el panel de control y seleccione+ Nuevo. Utilice elgenerador de IA introduciendo un prompt como: “El comensal reserva una mesa en un restaurante a través de una aplicación móvil, incluyendo búsqueda, selección de horario, confirmación y manejo de conflictos.”

La IA generará los siguientes datos estructurados:

• Nombre del caso de uso: Reservar mesa
• Actor: Comensal
• Precondiciones: El comensal está autenticado y tiene métodos de pago válidos.
• Escenario de éxito principal: Pasos para seleccionar el horario, validar la disponibilidad y confirmar la reserva.
• Extensiones/excepciones: Manejo de horarios no disponibles o fallas de pago.

Una vez generado, revise y refine la descripción. Este texto sirve como fuente principal para la generación posterior de casos de prueba.

Paso 2: Generar vistas de comportamiento (opcional pero recomendado)

Aunque los casos de prueba pueden generarse únicamente a partir de texto, crear vistas de comportamiento visuales permite a la IA “ver” los ramificaciones lógicas con mayor claridad, lo que resulta en una mayor cobertura de pruebas.

Creación de diagramas de actividad y secuencia

Navegue hastavista de comportamiento del caso de uso o capas MVC del caso de uso pestañas. Utilizando elDiagrama de actividad a caso de usoaplicación, puede analizar la descripción de texto para generar automáticamente undiagrama de actividad. Esta representación visual incluirá:

• Decisiones:Verificaciones lógicas como «¿Está disponible el hueco?»
• Ramificaciones:Procesos paralelos como enviar una notificación mientras se actualiza la base de datos.
• Excepciones:Rutas de manejo de errores.

Asimismo, laCapas UC MVCcaracterística puede identificar objetos Modelo-Vista-Controlador (por ejemplo, Modelo de Reserva, Controlador de Reserva) y generardiagramas de secuencia. Estos diagramas exponen la lógica interna del sistema, proporcionando al IA un contexto profundo para la derivación de pruebas.

Paso 3: Generar casos de prueba automáticamente

Visual Paradigm ofrece herramientas integradas para transformar las definiciones y diagramas preparados encasos de prueba estructurados.

Usando la pestaña Capas UC MVC / Casos de prueba

El método principal para la generación implica la interfaz específica de Casos de prueba:

1. Cambie a laCapas UC MVCpestaña.
2. Seleccione el caso de uso objetivo (por ejemplo, «Reservar mesa»).
3. Localice laCasos de pruebasubpestaña en el panel derecho. Esta tabla incluye columnas para ID de prueba, escenario, precondiciones, pasos, resultado esperado y tipo.
4. Haga clic en elGenerar pruebas botón (normalmente un botón morado con íconos de destellos de IA).

La IA analiza el flujo principal para pruebas positivas, alternativas/excepciones para pruebas negativas y condiciones previas para los pasos de configuración. Crea una tabla poblada similar a la estructura siguiente:

Métodos alternativos

Más allá de la pestaña principal, los usuarios pueden utilizar elAnalizador de escenarios de casos de uso de IA para crear tablas de decisión que se exportan a casos de prueba, o utilizar elChatbot de IA para solicitar de forma interactiva tipos específicos de pruebas (por ejemplo, “Generar pruebas de límites para el tamaño máximo de mesas”).

Paso 4: Refinar, exportar y rastrear

Después de que la IA genere el conjunto inicial de casos de prueba, la revisión humana garantiza que las pruebas sean accionables y precisas.

Refinamiento e inyección de datos

Revise las filas generadas para agregar valores de datos específicos. Por ejemplo, reemplace los marcadores genéricos por “4 personas” o “2026-01-20 19:00”. También puede desear agregar manualmente pruebas de límites, como intentar reservar una fecha en el pasado o superar el tamaño máximo de grupo.

Rastreabilidad y exportación

Visual Paradigm facilita la generación de informes de rastreabilidad. Utilice la pestaña Panel de control o Informe para generar una matriz que enlace Casos de uso → Escenarios → Casos de prueba. Finalmente, exporte el proyecto a JSON, genere un informe PDF o copie la tabla directamente a CSV/Excel para importarla a herramientas de gestión de pruebas de terceros.

Conclusión

El estudio de modelado de casos de uso con IA de Visual Paradigm transforma la creación de casos de prueba de una tarea manual tediosa en una estrategia semi-automatizada con alta cobertura. Al comenzar con una descripción sólida del caso de uso y permitir que la IA cree vistas de comportamiento, los equipos pueden generar casos de prueba coherentes, inteligentes y rastreables en cuestión de minutos. Este enfoque no solo acelera el desarrollo, sino que también reduce significativamente el riesgo de defectos al garantizar una cobertura completa de los escenarios.