Centro de Consultoría y Educación Continua

Diplomado en Aseguramiento de la Calidad de Software con Inteligencia Artificial

Presentación

En el desarrollo contemporáneo de software, la calidad se ha convertido en un eje estratégico que trasciende la mera validación técnica para integrarse a la cultura organizacional y a la gestión del riesgo tecnológico. Las fallas en la calidad no solo generan reprocesos y sobrecostos, sino que también afectan la confianza del usuario y la sostenibilidad de los proyectos.

El Diplomado responde a la necesidad de formar profesionales capaces de aplicar la inteligencia artificial (IA) y la automatización como herramientas que potencian la eficiencia, la prevención de errores y la mejora continua en los procesos de aseguramiento de la calidad del software.

El programa integra los fundamentos conceptuales del Quality Assurance (QA) con técnicas contemporáneas de automatización de pruebas, aprendizaje automático e IA generativa, orientando la práctica hacia la anticipación de defectos, la optimización de tiempos y la toma de decisiones basada en datos.
 

Dirigido

Analistas funcionales, especialistas en QA, líderes técnicos, Scrum Masters, gerentes de proyectos y profesionales del sector tecnológico que deseen fortalecer sus habilidades en calidad de software, automatización de pruebas e inteligencia artificial aplicada.

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Docentes

Claudia Patricia Velandia Ávila

Experta en metodologías de pruebas, aseguramiento de la calidad y automatización. Líder de QA en el Banco de Occidente. Fundadora de la comunidad QA Pruebas Ágiles, con más de 650 miembros en Colombia. Consultora en prácticas de calidad en entornos ágiles.

Claudia Patricia Martínez

Más de 15 años de experiencia en desarrollo y pruebas de software. Docente de cátedra en la PUJ Cali, promotora del pensamiento crítico en QA y del uso de inteligencia artificial en la detección de defectos.

Juan Pablo García Cifuentes

Coordinador del Diplomado

¡Innovador con éxitos y fracasos para contar! Ingeniero de Sistemas y Computación. Magíster en Administración (MBA). Ha liderado durante los últimos 10 años más de 40 proyectos de innovación y transformación digital para compañías nacionales e internacionales de múltiples sectores económicos combinando diferentes métodos como Design Thinking, TRIZ, Lean Startup y Business Model.

Apasionado por la innovación, el diseño y la docencia, Juan Pablo es creador del curso virtual ‘Lánzate a la innovación’ con más de 50.000 inscritos alrededor del mundo a través de la plataforma de cursos en línea edX (https://www.edx.org/) y ha liderado equipos interdisciplinares de proyectos trabajando para empresas de diferentes sectores económicos como Autodesk, Banco de Occidente, SURA, Grupo Coomeva, BanCoomeva, Philips, Forsa, Protección, Totto y Colombina en colaboración con la Universidad Stanford, la Universidad de Swinburne, Indian Institute of Technology, Trinity College Dublin y la Universidad de Modena y Reggio Emilia. 

Insignia digital de Educación Continua

Al culminar el diplomado de Educación Continua de la Javeriana Cali recibes una insignia digital que acredita tu asistencia y participación en el programa. La insignia digital es una nueva forma de reconocimiento de logros que puedes compartir en redes sociales y diferentes plataformas digitales para demostrar tus capacidades y aumentar tus posibilidades de conseguir nuevas oportunidades de desarrollo.

Imagen metodología

Metodología

La metodología de Aprendizaje Basado en Problemas (ABP). Cada módulo plantea un escenario real de la industria tecnológica, en el que los participantes asumen el rol de especialistas QA y deben proponer soluciones fundamentadas en técnicas de aseguramiento, automatización o inteligencia artificial.

Las sesiones sincrónicas estarán orientadas a la resolución colaborativa de problemas, el análisis de casos y la retroalimentación guiada por los docentes. Las actividades asincrónicas favorecerán la práctica autónoma con herramientas digitales y la aplicación inmediata de los conceptos a contextos laborales.

El docente actúa como facilitador y mediador cognitivo, promoviendo el aprendizaje significativo, el pensamiento crítico y la transferencia práctica de conocimientos. Los procesos de enseñanza se estructuran según los niveles cognitivos de la Taxonomía de Bloom, garantizando progresión desde la comprensión hasta la aplicación y creación técnica.

imagen horarios

Horario

Horario

Las sesiones se desarrollaran los días viernes de 5:00 a 9:30 p.m. y sábados de 8:00 a.m. a 1:30 p.m.

Nota: Se entregará el certificado de asistencia a los participantes que cumplan como mínimo con el 80% de las horas programadas y estén a paz y salvo con sus compromisos de pago, el 20% restante se podrá destinar para las inasistencias que le resulten al participante ya sea de situaciones laborales, de salud, familiares, entre otras, se debe tener en cuenta que estas faltas no se eliminan de la asistencia del programa.

En caso de fuerza mayor, la Universidad se reserva el derecho de cambio en los docentes y fechas programadas, antes y durante la ejecución del curso. Estos cambios serán informados oportunamente a los participantes.

Ubicación

Online 

Objetivos

Objetivo General
Aplicar principios, metodologías y herramientas del aseguramiento de la calidad de software apoyadas en inteligencia artificial, para la optimización de los procesos de prueba, reducción de errores y la garantía de la eficiencia y fiabilidad en el ciclo de desarrollo.

Objetivos Específicos

  • Analizar los fundamentos del aseguramiento de la calidad y su integración en el ciclo de vida del desarrollo de software.

  • Conocer las estrategias de prueba manual y automatizada que incorporen el uso de modelos de inteligencia artificial para la detección temprana de defectos.
     

Imagen logros

Contenido

Fundamentos del aseguramiento de la calidad de software

Detalle del módulo:

Este módulo introduce los conceptos, principios y estándares que sustentan la práctica del aseguramiento de la calidad de software (QA) en entornos ágiles. Presenta los fundamentos teóricos y metodológicos necesarios para comprender la calidad como un proceso integral que abarca el desarrollo, la validación y el mantenimiento de productos tecnológicos confiables y eficientes.

Contenidos:

  • Principios y propósito del QA.

  • Estándares ISO/IEC 25010 y modelos de calidad.

  • Métricas e indicadores de desempeño.

  • Revisiones, validaciones y control de calidad.

  • Calidad en metodologías ágiles.

Detalle del módulo:

Este módulo profundiza en las estrategias, tipos y niveles de prueba que garantizan la calidad y confiabilidad del software en diferentes etapas del desarrollo. Aborda el ciclo completo del proceso de pruebas, desde la planeación hasta la ejecución y evaluación, con un enfoque orientado a la detección temprana de errores y la mejora continua del producto.

Contenidos:

  • Tipos y niveles de pruebas (funcionales y no funcionales).

  • Técnicas de caja blanca y caja negra.

  • Planeación, diseño, ejecución y evaluación de pruebas.

  • Documentación técnica y trazabilidad.

  • Roles y responsabilidades en QA.

Detalle del módulo:

Este módulo desarrolla competencias para diseñar e implementar procesos de automatización que optimicen la eficiencia, trazabilidad y confiabilidad en el aseguramiento de la calidad de software. Presenta los principios, estrategias y buenas prácticas que sustentan la automatización de pruebas dentro de entornos ágiles y de integración continua.

Contenidos:

  • Estrategias y niveles de automatización.

  • Frameworks: Selenium, Cypress, Appium.

  • Integración continua (CI/CD) y control de versiones.

  • Gestión y mantenimiento de datos de prueba.

  • Beneficios y limitaciones de la automatización.

Detalle del módulo:

Este módulo explora el potencial de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) en los procesos de aseguramiento de la calidad de software. Presenta los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas de estas tecnologías para optimizar la detección de errores, la predicción de fallos y la priorización inteligente de pruebas.

Contenidos: 

  • Introducción a la IA en QA.

  • Algoritmos de clasificación y predicción.

  • IA generativa para generación de casos de prueba.

  • Herramientas y tecnologías emergentes.

  • Casos prácticos bajo metodología ABP.

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