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Ricardo Rafael Quintero Meza, Erven Germán Gil García
La creciente complejidad del desarrollo de software moderno exige metodologías de prueba más eficientes, completas y adaptativas, que garanticen la fiabilidad, robustez y calidad de las aplicaciones, al tiempo que optimicen los costos y tiempos asociados con el mantenimiento y evolución del sistema. Aunque los enfoques de prueba tradicionales siguen siendo ampliamente utilizados, presentan limitaciones en cobertura, escalabilidad y adaptabilidad, especialmente frente a sistemas dinámicos y en constante evolución. En este contexto, la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) mediante técnicas de ingeniería de prompts surge como una alternativa prometedora e innovadora para la automatización, mejora y ampliación de los procesos de prueba de software. Este trabajo presenta una herramienta que combina las capacidades generativas de los LLMs, accesibles mediante APIs especializadas, con el rigor de las pruebas basadas en propiedades (PBT). Esta sinergia permite la generación automática de propiedades de prueba y la validación inteligente del código, facilitando la detección temprana de errores y contribuyendo al desarrollo de software más robusto y confiable desde las etapas iniciales del ciclo de vida. A través de la ingeniería de prompts, la herramienta guía la formulación precisa de propiedades de prueba y orquesta la generación de datos diversos y relevantes. Este enfoque busca superar las limitaciones de las metodologías tradicionales, mejorando la cobertura de pruebas, reduciendo el esfuerzo manual y aumentando la escalabilidad. El resultado es un proceso de verificación más optimizado que promueve mayores estándares de calidad y confiabilidad del software. Esta propuesta representa un avance hacia la automatización inteligente de pruebas, integrando la inteligencia artificial con metodologías formales de validación y abriendo nuevas posibilidades para su aplicación en la ingeniería de software.
The increasing complexity of modern software development demands more efficient, comprehensive, and adaptive testing methodologies that ensure the reliability, robustness, and quality of applications, while also optimizing the costs and time associated with system maintenance and evolution. Although traditional testing approaches remain widely used, they present limitations in terms of coverage, scalability, and adaptability, especially when dealing with dynamic and constantly evolving systems. In this context, the integration of large language models (LLMs) through prompt engineering techniques emerges as a promising and innovative alternative for automating, enhancing, and expanding software testing processes. This work presents a tool that combines the generative capabilities of LLMs, accessible through specialized APIs, with the rigor of property-based testing (PBT). This synergy enables the automatic generation of test properties and the intelligent validation of code, facilitating early error detection and contributing to the development of more robust and reliable software from the early stages of the development lifecycle. Through prompt engineering, the tool guides the precise formulation of test properties and orchestrates the generation of diverse and relevant data. This approach aims to overcome the limitations of traditional methodologies by improving test coverage, reducing manual effort, and increasing scalability. The result is a more optimized verification process that promotes higher standards of software quality and reliability. This proposal represents a step forward in the intelligent automation of testing, integrating artificial intelligence with formal validation methodologies and opening new possibilities for its application in software engineering.
