La pregunta más viene del tratar de llegar a covegare exigidos por los equipos de trabajo… Usar la IA para crearlos solamente tratando de mejorar el coverage, atacará siempre los casos de uso que esperamos? De que forma lo harían?
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Utilizar IA para mejorar el coverage puede ser beneficioso, pero no garantiza cubrir todos los casos de uso esperados. La IA puede ayudar a identificar patrones y generar casos de prueba basados en datos históricos, pero es crucial complementarlo con conocimiento humano para asegurar que se cubran escenarios críticos y edge cases. Se recomienda usar la IA como una herramienta de apoyo, no como un reemplazo completo del análisis humano.
Desde mi experiencia, la IA me ha servido bastante para cosas como funciones puras, validadores, parsers, ese tipo de utilidades donde los inputs y outputs son predecibles. También para CRUD básico y los happy paths cuando necesito coverage rápido.
Donde sí me toca meterle mano manual es en el manejo de errores, edge cases, y cosas específicas del negocio. Ahí la IA no te va a salvar porque no entiende el contexto real de tu aplicación.
Básicamente la uso para sacarme de encima lo repetitivo y me enfoco en los casos que realmente importan.
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