Solución Tecnológica basado en IA Generativa para optimizar el Análisis de Historias de Usuario y Generación de Casos de Prueba en una Empresa Financiera del Perú

• Autores: Benancio Mauricio, Sergio Leonardo, Zaña Ramirez, Cristhian Denis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/685558
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/685558
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Pruebas de software; Inteligencia artificial; Casos de pruebas; Historias de usuario; Software testing; Artificial intelligence; Test cases; User stories; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El documento aborda la transición de la entidad financiera a la categoría de Banco, donde las historias de usuario imprecisas son realizadas de forma manual generan dificultades en el análisis de los requerimientos cada vez más complejos y en la creación de casos de prueba efectivos por parte del equipo de control de calidad, junto con su ambición de expandir servicios y no interrumpir sus operaciones, hacen que esta problemática sea aún más crítica. Como resultado, se incrementa el esfuerzo requerido para las pruebas, se compromete la calidad del software, y se afecta la eficiencia general del proyecto, ocasionando retrasos y sobrecostos en la entrega final. Para abordar esta problemática, se propone una solución tecnológica basada en inteligencia artificial generativa, utilizando los servicios de Azure Open AI. Tecnológicamente, se combinó la potencia de Python en el backend aprovechando su capacidad para NLP con la agilidad de React y Next.js en el frontend, lo que resultó en una aplicación web fácil de usar. La solución se encuentra desplegado en un servidor cloud, juntos a los servicios complementarios de Azure. Esta arquitectura permite mantener un mayor control sobre el entorno de ejecución, sobre los costos requeridos, sin renunciar a las capacidades avanzadas de la nube, asegurando escalabilidad, eficiencia y seguridad en el procesamiento de la información. Al ser un proyecto interno, se adoptó un modelo de gestión tradicional, alineada con los procesos internos de la empresa. Como resultado, la solución no solo automatizó tareas críticas del área, sino que también generó un impacto tangible en la eficiencia del proceso, reduciendo tiempos operativos, consolidándose como un caso de éxito dentro de la organización.