Las 5 mejores herramientas de pruebas de IA generativa (2025)

¿Se pregunta qué herramienta de pruebas basada en IA generativa elegir para obtener resultados de alta calidad con la mínima intervención humana? Es un mercado en rápido crecimiento, y existen numerosos proveedores de pruebas de IA generativa, tanto existentes como emergentes. Sin embargo, es crucial seleccionar la herramienta adecuada a menos que desee lidiar con falsos positivos, cobertura de pruebas limitada, falta de comprensión del contexto, incapacidad para gestionar casos extremos, adaptación lenta, etc. Por lo tanto, invertí más de 120 horas tratando de Más de 30 funciones impulsadas por IA herramientas de prueba y preseleccionadas mejor 5 entre ellos.

Tenga en cuenta que, por muy inteligente y robusta que sea una herramienta de pruebas de Gen-AI, algunos procesos requerirán ayuda manual para aprovechar sus funcionalidades. Por lo tanto, sugiero Adopción de un enfoque híbrido Al usarlas, ninguna herramienta de prueba de IA es infalible, ya que las aplicaciones que prueban también evolucionan constantemente, lo que requiere diferentes procesos de prueba periódicamente. Por lo tanto, Integrando la IA con la inteligencia humana Los marcos tradicionales son la mejor manera de usar estas herramientas para lograr la máxima precisión. Ahora puede consultar mi análisis imparcial de cada una de estas herramientas, basado en mi experiencia directa. Leer más ...

Mejores herramientas de pruebas de IA: ¡Las mejores selecciones de software!

Nombre de la herramienta	Características de GenAI	Prueba Gratuita	Enlace
pruebaRigor	• Pruebas automatizadas completas sin código • Reglas de prueba personalizables • Autocuración basada en IA	prueba gratuita de 14 días.	Más información
BlinqIO	• Código de alta calidad con pocos errores • Escalas sin límite • Puede comprender la lógica empresarial.	prueba gratuita de 14 días.	Más información
Roost.ai	• Funciona con sistemas heredados • Crear escenarios del mundo real para realizar pruebas. • Se adapta fácilmente a otros modelos de IA	prueba gratuita de 14 días.	Más información
Ventrilo.ai	• Depuración de causa raíz • Agentes de pruebas de IA • Integración perfecta con la mayoría de los marcos	gratis para siempre	Más información
Magnif AI	• Casos de prueba generados por IA • Generación de fragmentos de código • Edición visual y sin código	Demo disponible	Más información

1) pruebaRigor

TestRigor es una herramienta avanzada de automatización de pruebas basada en IA generativa que simplifica las pruebas para flujos de usuario complejos. Me ayudó. Utilice un inglés sencillo y fluido. Para crear una prueba automatizada en lugar de códigos, pude generar instrucciones de alto nivel incluso con una sola frase.

Utiliza IA para imitar el comportamiento de un usuario real En el entorno de producción. También me impresionó cómo generaba y mantenía las pruebas para las funcionalidades más críticas. Gracias a su capacidad basada en IA, pude reescribir y corregir estas instrucciones o ampliarlas con comandos compatibles.

Características:

• Pruebas generadas por IA: Su IA genera las pruebas automáticamente Basado en cómo interactúan los usuarios reales, lo que lo hace eficiente y confiable. Me pareció perfecto para probar flujos de aplicaciones de uso frecuente gracias a sus pruebas exhaustivas. Sin embargo, A veces no logró capturar todas las variaciones posibles de la interacción del usuario, esa fue la única vez que intervine para agregar más escenarios.
• Mantenimiento de pruebas: Con la IA generativa de testRigor, DevOps ya no tiene que preocuparse por el mantenimiento de sus pruebas. Elimina la dependencia de los detalles de implementación, ya que las pruebas... No es necesario depender de XPath y CSS. Por lo tanto, recibí pruebas completamente estables.
• Integración perfecta con pipelines de CI/CD: Su IA generativa se integra rápidamente con la canalización de CI/CD, lo que aceleró la fase de pruebas del ciclo de desarrollo de mi proyecto. Además, activaba pruebas automáticamente con cada nueva actualización de código, lo que garantizaba que mantuviera... Código de alta calidad en todo momento.
• Prueba completa: Las pruebas basadas en IA de testRigor pueden crear una prueba completa y configurar el entorno necesario para las pruebas. La capacidad de la IA para... analizar el tipo de pruebaEl código y el entorno para probar un producto requieren una cantidad insignificante de intervención humana.
• Autosanación: Su autorreparación basada en IA simplificó considerablemente la recuperación de errores. La IA de visión y las opciones de autorreparación permiten que la herramienta observe la pantalla y encuentre alternativas para completar el proceso y evitar que falle. Sin embargo, Algunas adaptaciones de IA no coincidieron con mis necesidades, pero me mostraron qué casos de prueba se curaban automáticamente, e incluso pude volver a la versión anterior fácilmente.

Precios:

testRigor tiene una plan gratis para siempre como de código abierto y sus planes de pago mensuales son los siguientes:

Linux privado Chrome	Privado Completo	Precios personalizados
$300	$900	CONTACTAR SOPORTE TÉCNICO

Prueba gratis: 14 días para planes pagos

Enlace: https://testrigor.com/

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2) BlinqIO

BlinqIO es una herramienta de prueba basada en IA para pruebas integrales, visuales, de API, etc. Comprende fácilmente el tipo de pruebas que necesitas para el tipo de aplicaciones que estás desarrollando. Solo tuve que proporcionar los requisitos en lenguaje sencillo, BDD o usar la grabadora de IA. Esto permitió que BlinqIO AI generara un código de automatización.

En cuanto al mantenimiento de los códigos, los almacena de forma autónoma. También... Se adaptó gradualmente cuando mi producto de prueba evolucionó. Tanto para cambios menores como significativos. Si necesita ayuda, nuestro soporte dedicado está disponible, lo que garantiza una rápida respuesta a los requisitos no funcionales (NFR).

Características:

• Escalabilidad ilimitada: No tuve cuellos de botella ni retrasos, ya que su potencia de procesamiento amplía la capacidad de prueba sin esfuerzo. De hecho, también noté que adapta el código a todos los tamaños de pantalla, lo que mejoró la eficiencia.
• Liberación más rápida: La IA generativa se encarga de la creación, el análisis y el mantenimiento de sus pruebas, para que usted pueda centrarse en las partes más complejas del proceso. Esto ayudó a mi equipo de ingenieros de pruebas a completar las pruebas más rápido, lo que se tradujo en un plazo de comercialización más corto.
• Pruebas multilingües: La IA de BlinqIO habla más de 50 idiomas, por lo que puede generar pruebas para aplicaciones multilingües. Puede resultar difícil si busca idiomas regionales, pero admite todos los idiomas más populares del mundo.
• Código de alta calidad: El código de IA es generado por el Código de Dramaturgo de Código Abierto. Esto garantiza Transparencia, estabilidad y no dependencia de proveedores. De esta forma, encontré menos errores y recibí mayor seguridad, además de actualizaciones continuas.
• Entiende la lógica empresarial: Su naturaleza adaptativa le permite comprender la lógica de negocio, lo que la convierte en una de las herramientas de pruebas basadas en IA generativa más competentes. La utilicé para crear varios entornos de prueba reales. Además, puede realizar validación contextual y pruebas de comportamiento. Sin embargo, alguna intervención manual para escenarios complejos Es necesario para una mayor precisión.

Precios:

Puede RESERVAR UNA DEMOSTRACIÓN y contacta con el soporte para consultar precios. También ofrece una prueba gratuita de 14 días..

Enlace: https://www.blinq.io/

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3) Roost.ai

Roost.ai está diseñado para mejorar la precisión de las pruebas y cubrir las lagunas en la cobertura de pruebas que podrían pasarse por alto. Su RoostGPT puede optimizar las pruebas unitarias y de API para sus necesidades individuales y las de su empresa. Observé que se adapta fácilmente a los cambios de código y extrae las solicitudes. Por lo tanto, la actualización automática de la biblioteca de pruebas unitarias garantizó que mis pruebas se mantuvieran relevantes y sincronizadas con el código base.

Me ayudó borradores de pruebas en segundos, ahorrándome horas de trabajo agotador. RoostGPT también Proporciona múltiples LLM con seguridad confiable y maximiza el valor desde la unidad hasta las pruebas API.

Características:

• Cobertura completa de la prueba: Las pruebas basadas en inteligencia artificial de Roost.ai permiten realizar pruebas exhaustivas. Los algoritmos avanzados garantizan una cobertura completa tanto para la unidad como para... Pruebas de API. Básicamente Incluía todos los escenarios posibles lo cual, en mi experiencia, supone un excelente crecimiento en las pruebas basadas en IA.
• Pruebas adaptables: es un versatil herramienta de prueba de IA que Funciona con cualquier código nuevo y sistemas heredados.Esta herramienta también se puede integrar en las herramientas de desarrollo para usarla en el entorno de prueba adecuado. Podría integrarla en un flujo de trabajo automatizado, ya que se adapta fácilmente. Sin embargo, noté un... comportamiento errático con un determinado IDE (Entornos de desarrollo integrados). Sugiero actualizar tanto el complemento como el IDE para evitar este problema.
• Fuente de entrada múltiple: RoostGPT utiliza especificaciones de API, historias de usuario, código fuente, etc., para recopilar información de diversas fuentes. Por lo tanto, ayuda a generar pruebas sincronizadas con la realidad. escenarios auténticos.
• Detectar vulnerabilidades: Esta IA escanea el código fuente y los registros para garantizar que no se filtren datos confidenciales. De hecho, RoostGPT funcionó eficientemente en mi entorno de pruebas único para garantizar la seguridad de los datos.
• Modelos de desarrollo compatibles: Admite tres modelos de desarrollo principales: interfaz de línea de comandos, solución Docker autoalojada y Visual Studio Code Modelo de extensión.

Precios:

Comuníquese con el soporte para consultar los precios y, si desea probarlo primero, ofrece una prueba gratuita de 14 días.

Enlace: https://roost.ai/

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4) Ventrilo.ai

Ventrilo.ai es una herramienta emergente de pruebas generativas impulsada por IA, diseñada para ayudar a los desarrolladores a acelerar los flujos de trabajo de pruebas de software. Aún en modo oculto, se posiciona en la intersección de la IA y la automatización de pruebas, ofreciendo una experiencia centrada en el desarrollador para crear, ejecutar y analizar pruebas con mínima intervención manual.

Aunque todavía no he tenido acceso práctico, Ventrilo.ai sugiere un sistema en el que los desarrolladores pueden delegar la mayor parte de la creación, el mantenimiento y la depuración de pruebas a una IA especializada, que funciona como un "compañero de equipo de pruebas de IA" dedicado en lugar de solo un conjunto de utilidades.

Características:

• Agentes de pruebas de IA: Ventrilo.ai se diseñó con la idea de contar con equipos de IA autónomos que gestionan las tareas de prueba de principio a fin. Estos agentes buscan reducir la carga práctica que tradicionalmente recaía sobre los equipos de control de calidad.
• Diseño centrado en el desarrollador: Creado teniendo en cuenta a los desarrolladores, Ventrilo se integra directamente en el flujo de trabajo de desarrollo para agilizar la creación de pruebas y la clasificación de problemas sin cambiar de herramienta.
• Depuración de causa raíz: En lugar de simplemente marcar fallas, se espera que la herramienta analice las pruebas fallidas y señale directamente la fuente del problema, reduciendo drásticamente el tiempo de depuración.
• Enfoque en la estabilidad de la prueba: Una de las promesas de Ventrilo es la reducción de pruebas defectuosas. Utiliza análisis contextual para filtrar falsos positivos y garantizar la fiabilidad de los resultados.
• Compatible con código bajo/sin código: Si bien está optimizada para desarrolladores, la visión parece incluir a los evaluadores y a los equipos de productos, lo que posiblemente les permita participar en la generación de pruebas sin una codificación profunda.
• Integración perfecta de CI/CD: Diseñado para conectarse a los pipelines de CI/CD existentes con una configuración mínima, lo que permite a los equipos de desarrollo mantener su impulso sin tener que rediseñar los flujos de trabajo.

Precios:

El plan Ventrilo.ai Plus, que incluye sugerencias de autocompletar ilimitadas, cuesta $20 al mes.

Enlace: https://ventrilo.ai/

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5) Magnífico AI

MagnifAI es una herramienta de automatización de pruebas de última generación basada en IA generativa, diseñada para equipos que buscan modernizar el ciclo de vida de QA de su software. Con un enfoque profundo en la precisión visual y la automatización inteligente, magnif.ai convierte fácilmente los requisitos en casos de prueba y fragmentos de código mediante LLM, eliminando gran parte del esfuerzo manual asociado tradicionalmente con las pruebas.

El sistema incorpora visión artificial, agentes de IA y generación de pruebas estructuradas para garantizar que cada elemento de la interfaz cumpla con las expectativas de diseño. Observé que magnif.ai no solo prueba, sino que piensa. Razona sobre los requisitos, genera resultados estructurados y valida visualmente el producto mediante técnicas GenAI de vanguardia.

Características:

• Casos de prueba generados por IA: Una de las características destacadas de magnif.ai es cómo convierte los requisitos de software sin procesar en casos de prueba estructurados, garantizando así que no se pase por alto ningún detalle. El resultado es consistente y sigue una estructura unificada en todo el proyecto.
• Integración de herramientas de diseño: Lo sincronicé con FigmaLa herramienta validó al instante los rellenos, la tipografía y las paletas de colores en varias pantallas. Para equipos con objetivos de experiencia de usuario (UX) sólidos, esta integración es invaluable.
• Generación automatizada de pruebas: Esta herramienta me ayudó a crear automáticamente pruebas interesantes para diferentes plataformas utilizando IA.
• Validación visual: MagnifAI automatiza validaciones visuales para comparar la migración de pruebas. También valida componentes visuales, entornos de desarrollo y diseños.
• Integración con marcos de automatización: MagnifAI podría integrarse sin problemas con los marcos de automatización. Algunos de los más populares que integra son Selenium, Appium, libro de cuentos, JUnit, TestCafé y Cypress.
• Edición visual y sin código: La plataforma permite editar casos de prueba mediante capturas de pantalla y flujos visuales, sin necesidad de profundizar en el código. Podía modificar la experiencia del usuario simplemente arrastrando, haciendo clic y validando visualmente.

Precios:

La Plan de negocios MagnifAI, Que incluye llamadas API ilimitadas para pruebas visuales a través de Azure API, costos $ 8,140.00 / mes.

Enlace: https://magnif.ai/gen-ai/

Tabla de comparación

A continuación se muestra una tabla comparativa de las características clave de las 5 mejores herramientas de prueba de IA:

Feature	pruebaRigor	BlinqIO	Roost.ai	Ventrilo.ai	Magnif AI
Creación de pruebas sin código	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Pruebas multiplataforma	✔️	✔️	Limitada	✔️	✔️
Ejecución de pruebas en paralelo	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Autocuración	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Pruebas visuales	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Integración con CI/CD	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Prueba de gestión de datos	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Análisis Predictivo	✔️	Limitada	Limitada	✔️	✔️
Integración con sistemas de seguimiento de problemas	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Monitoreo de pruebas en tiempo real	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Informes de pruebas personalizables	✔️	Limitada	Limitada	✔️	✔️
Soporte para múltiples lenguajes de programación	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️

Limitaciones de las herramientas de prueba basadas en IA y sus soluciones

He enumerado algunas de las limitaciones más comunes de las herramientas de prueba basadas en IA. En esta sección, también encontrará las soluciones a estos problemas en cada punto.

• Limitaciones: Alto costo de configuración inicial

  Soluciones: Puede invertir en herramientas escalables y rentables. Las soluciones en la nube reducen costos al no requerir hardware voluminoso.

• Limitaciones: No hay intuición humana en escenarios complejos.

  Soluciones: La combinación de herramientas de IA con un análisis manual cuidadoso puede ayudar a obtener una mayor precisión en casos de prueba complejos.

• Limitación: Alta dependencia de la calidad de los datos de entrenamiento

  Solución: Asegúrese de proporcionar conjuntos de datos diversos y de alta calidad para el entrenamiento. También debe centrarse en el entrenamiento continuo del modelo para mejorar la precisión.

• Limitación: Incapacidad para manejar datos no estructurados

  Solución: El uso de métodos de preprocesamiento y transformación de datos que generen datos estructurados puede ayudar a la IA.

• Limitación: No se puede integrar con sistemas heredados

  Solución: Puede planificar una estrategia de integración gradual con la ayuda de API o middleware, lo que puede conducir a la compatibilidad con el sistema heredado.

• Limitación: Configuración compleja

  Solución: Obtenga ayuda del equipo de soporte o proporcione la capacitación adecuada a su personal. Además, busque estas habilidades al contratar candidatos.

• Limitación: Adaptabilidad limitada a los cambios.

  Solución: Actualice periódicamente su modelo y algoritmo de IA para alinearlos con los requisitos del proyecto en evolución.

Integración de la IA generativa con los marcos de prueba tradicionales

Integrar la IA generativa con los marcos de prueba tradicionales es una excelente manera de lograr mejores resultados. Combinar lo mejor de ambos, como el enfoque manual estructurado y exhaustivo de la técnica tradicional, con la flexibilidad, adaptabilidad y eficiencia de la IA generativa, puede proporcionar una mayor precisión.

A continuación se presentan algunas formas en las que se puede combinar lo mejor de ambos mundos para lograr resultados precisos:

• Creación de casos de prueba: El uso de IA para generar un caso de prueba diverso puede ahorrar tiempo, y los evaluadores manuales pueden refinar los casos agregando una lógica más detallada y específica del negocio.
• Ejecución de pruebas: Puede dejar que la IA ejecute la prueba y gestione los casos repetitivos. Luego, revise manualmente los fallos para obtener un mejor contexto y comprobar si los problemas se interpretan correctamente.
• Mantenimiento de guiones: La IA puede actualizar automáticamente los scripts de prueba defectuosos cuando se produce algún cambio en la aplicación. Posteriormente, puedes revisar las correcciones manualmente para comprobar si se ajustan a la estrategia de prueba.
• Priorización de pruebas: La IA puede analizar datos históricos e identificar las áreas de alto riesgo. Con esta información, puede centrarse en ellas aplicando técnicas tradicionales para un enfoque personalizado en problemas críticos.
• Pruebas multiplataforma: Con la ayuda de la IA, puedes generar pruebas específicas para cada plataforma. Una vez listas, puedes revisarlas manualmente para perfeccionarlas. También te ayuda a obtener retroalimentación real de los usuarios finales después de las pruebas.
• Detección e investigación de errores: La IA puede detectar anomalías y notificar a los evaluadores. Posteriormente, puede investigar estos problemas detectados para determinar la causa y el impacto en el negocio de forma mucho más detallada.
• Creación de datos sintéticos: Para crear datos sintéticos, puede usar IA, que imita escenarios reales. Con estos escenarios, puede probar manualmente sus productos, lo que también le brinda entornos de prueba más diversos que quizás no podría crear con precisión con técnicas tradicionales.
• Escalabilidad: Puedes usar la IA para mejorar la escalabilidad, ya que gestiona grandes conjuntos de datos sin necesidad de recursos adicionales. Además, puedes usar un marco tradicional o intervención manual para comprobar la precisión de los datos.

Preguntas Frecuentes

Veredicto

Según mi experiencia de una década con inteligencia artificial y la reciente investigación exhaustiva, todas las herramientas de prueba impulsadas por Gen-AI mencionadas anteriormente son altamente confiables. Son una excelente opción para diversas pruebas, como end-to-end, visuales, unitarias, de API, etc. Sin embargo, estas son las tres herramientas que destacaron en términos de rendimiento:

• pruebaRigorSu capacidad para simplificar el flujo de trabajo complejo del usuario e imitar el comportamiento auténtico del usuario en entornos de prueba lo convierte en una de mis principales opciones.
• BlinqIOGenera pruebas que entienden la lógica empresarial y ofrecen escalabilidad ilimitada, lo que convierte a BlinqIO en una de mis tres opciones principales.
• Roost.aiLa cobertura de pruebas completa y confiable de este Gen-AI, su algoritmo avanzado y su capacidad de adaptarse a cualquier código nuevo y a los sistemas heredados son impresionantes.