ISTQB Tester certificato – Test con intelligenza artificiale generativa (CT-GenAI) estende il livello Foundation e fornisce ai professionisti dell'ingegneria dei test e della qualità un quadro strutturato e pratico per comprendere come, quando e perché utilizzare i Large Language Models (LLM) e altre tecniche di intelligenza artificiale generativa durante l'intero processo di test.
Il corso copre sia i fondamenti dell'IA Generativa sia il suo utilizzo pratico in attività quali analisi dei requisiti, progettazione di test, automazione, reporting e miglioramento continuo. I partecipanti imparano ad applicare l'ingegneria immediata in contesti di test reali e a integrare responsabilmente le funzionalità dell'IA Generativa, gestendo rischi quali bias, problemi di sicurezza, privacy dei dati e impatto ambientale.
- Tester software e tester UAT
- Analisti di test e ingegneri di automazione dei test
- Responsabili dei test e responsabili della qualità
- Sviluppatori di software coinvolti nei test
- Project Manager e Responsabili dello Sviluppo Software
- Analisti aziendali
- Direttori IT e consulenti che desiderano una solida comprensione dell'utilizzo di GenAI nei test
- Concetti fondamentali, capacità e limiti dell'IA generativa
- Come utilizzare gli LLM nelle diverse fasi del processo di valutazione
- Tecniche di progettazione tempestive ed efficaci per i test del software
- Come valutare e migliorare i risultati generati dall'intelligenza artificiale
- Identificazione e mitigazione dei rischi associati all'uso di GenAI
- Modalità di integrazione delle soluzioni basate su LLM nelle organizzazioni di test
- Come contribuire alla definizione di una strategia e di una roadmap per l'adozione di GenAI
Per sostenere l'esame CT-GenAI è obbligatoria la certificazione:
- ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL)
Si consiglia esperienza pratica nei test del software e una conoscenza di base dei processi di garanzia della qualità.
1. Introduzione all'intelligenza artificiale generativa per il collaudo del software
• Fondamenti e concetti essenziali dell'intelligenza artificiale generativa
• Le differenze tra IA tradizionale, apprendimento automatico, apprendimento profondo e IA generativa
• Nozioni di base sui modelli LLM (Large Language Models)
Tipologie di modelli di intelligenza artificiale: modelli di base, modelli ottimizzati per le istruzioni e modelli di ragionamento.
• Modelli multimodali e il loro utilizzo nei test
• Principi di utilizzo dell'IA generativa nei processi di test del software
· Capacità dei LLM per le attività di test
• Utilizzo di chatbot e applicazioni di intelligenza artificiale nei test del software
2. Progettazione rapida per un test del software efficiente
· Strutturare e creare suggerimenti efficaci
• Tecniche essenziali di sollecitazione per le attività di test
· Differenze tra richiesta di sistema e richiesta utente
· Analisi dei requisiti e degli scenari di test tramite intelligenza artificiale
• Generazione e implementazione di casi di test tramite intelligenza artificiale generativa
· Automazione dei test di regressione con supporto di intelligenza artificiale
• Monitoraggio e controllo dei processi di test tramite intelligenza artificiale
• Scegliere le tecniche di suggerimento più adatte a diversi scenari
· Valutazione dei risultati generati dall'IA
• Metriche per la convalida dei risultati ottenuti tramite l'IA generativa
• Tecniche iterative per perfezionare e ottimizzare i prompt
3. Gestire i rischi associati all'IA generativa nei test del software
· Allucinazioni, errori di ragionamento e pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale
· Individuazione dei problemi nei risultati generati dai modelli lineari gerarchici (LLM)
· Tecniche per ridurre le allucinazioni e migliorare la coerenza dei risultati
· Rischi per la sicurezza e la privacy dei dati
· Vulnerabilità associate all'uso dell'IA nei processi di test
• Strategie per la protezione dei dati e il rafforzamento della sicurezza
• L'impatto del consumo energetico e dell'utilizzo dell'IA sull'ambiente
· Regolamenti, norme e buone prassi relative all'IA
4. Infrastruttura di test basata su LLM
• Architetture per infrastrutture di test basate sull'intelligenza artificiale
· Componenti e concetti essenziali delle infrastrutture basate su LLM
· Introduzione alla generazione aumentata tramite recupero (RAG)
• Il ruolo degli agenti di intelligenza artificiale nell'automazione dei processi di test
· Messa a punto dei modelli di IA utilizzati nei test
· Introduzione a LLMOps per la distribuzione e la gestione di modelli di intelligenza artificiale
5. Implementazione dell'IA generativa nelle organizzazioni di test
Strategie per l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nei test del software
• I rischi derivanti dall'uso incontrollato dell'IA (IA ombra)
Elementi essenziali di una strategia di test dell'IA
· Selezione dei modelli LLM e SLM per le attività di test
• Fasi di implementazione dell'IA generativa nelle organizzazioni
· Gestione del cambiamento nel contesto dell'adozione dell'IA
· Competenze e conoscenze richieste per i test assistiti dall'intelligenza artificiale
· Sviluppare le capacità di intelligenza artificiale nei team di test
• L'evoluzione dei processi di test nelle organizzazioni che utilizzano l'intelligenza artificiale
Struttura dell'esame
- Numero di domande: 40
- Punteggio minimo di superamento: 30 punti (65%)
- Numero totale di punti: 46
- Durata dell'esame: minuti 60
- +25% di tempo aggiuntivo per i candidati non madrelingua
Corso sulle domande frequenti ISTQB Tester certificato – Test con intelligenza artificiale generativa (CT-GenAI)
Come contribuisce la certificazione ISTQB CT-GenAI per aumentare il ROI nei processi di test?
La certificazione consente l'utilizzo efficace dei modelli generativi basati sull'intelligenza artificiale per automatizzare la creazione di casi di test e dati sintetici, riducendo significativamente i costi operativi e i tempi di esecuzione dei test.
In che modo questa formazione riduce i costi di distribuzione del software per le aziende?
Integrando l'intelligenza artificiale in tutto il ciclo di test, i team possono accelerare i processi di analisi, esecuzione e reporting, riducendo la necessità di risorse manuali e abbreviando il time-to-market.
Quali vantaggi finanziari concreti possono ottenere le aziende adottando GenAI nei test?
Le organizzazioni possono ridurre i difetti di produzione, ottimizzare le risorse dedicate al controllo qualità e aumentare la produttività del team, generando risparmi diretti e migliorando la qualità dei risultati.
In che modo il corso supporta la trasformazione digitale e la strategia di intelligenza artificiale dell'organizzazione?
Il corso di formazione fornisce le competenze necessarie per integrare l'IA nell'infrastruttura di test e sviluppare una strategia di adozione dell'IA generativa scalabile, allineata agli obiettivi aziendali.
Qual è l'impatto della certificazione sulla produttività dei team di controllo qualità?
I team possono generare automaticamente artefatti di test e ottimizzare i processi esistenti, aumentando significativamente la produttività senza un incremento proporzionale dei costi.
In che misura la certificazione contribuisce al vantaggio competitivo sul mercato?
Le aziende che adottano l'intelligenza artificiale nelle fasi di test fin dalle prime fasi possono fornire risultati più rapidi ed efficienti, posizionandosi come leader nell'innovazione e nella qualità del software.
Qual è il periodo stimato per il ritorno sull'investimento (ROI) di questo corso di formazione?
Grazie alla riduzione dei costi di test e all'aumento dell'efficienza, è possibile ottenere un rapido ritorno sull'investimento, soprattutto nelle organizzazioni con processi di controllo qualità intensivi e progetti frequenti.
Qual è il periodo stimato per il ritorno sull'investimento (ROI) di questo corso di formazione?
Grazie alla riduzione dei costi di test e all'aumento dell'efficienza, è possibile ottenere un rapido ritorno sull'investimento, soprattutto nelle organizzazioni con processi di controllo qualità intensivi e progetti frequenti.
In che modo il corso supporta la scalabilità delle operazioni di controllo qualità nelle grandi aziende?
Grazie all'utilizzo di LLM e all'automazione intelligente, le aziende possono scalare i processi di test senza una crescita lineare del team, ottimizzando i costi nel lungo periodo.
Perché le aziende dovrebbero investire in questo tipo di certificazione proprio ora?
L'intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo gli standard di test e la mancanza di competenze interne può portare a una perdita di competitività e a costi più elevati in futuro.
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