Solución de automatización de pruebas BDD dirigida por metadatos y agentes inteligentes para la optimización de la mantenibilidad y portabilidad

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dc.contributor.advisorGarcía Cifuentes, Juan Pablo
dc.contributor.authorNarváez Jácome, Dario Leonardo
dc.date.accessioned2026-07-23T14:43:56Z
dc.date.available2026-07-23T14:43:56Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEste proyecto propone y evalúa una solución de automatización de pruebas BDD dirigida por metadatos (Meta-Driven Testing o MDT), orquestada por agentes inteligentes locales mediante el Model Context Protocol (MCP). El propósito es superar la elevada carga de mantenimiento de enfoques convencionales como Page Object Model (POM). Validada empíricamente bajo la norma ISO/IEC 25010 sobre una aplicación transaccional (eShop), la solución demostró erradicar la fragilidad estructural ante mutaciones de interfaz (logrando un 100\% de auto-reparación) y brindó flexibilidad total para alternar motores de ejecución (Selenium/Playwright) sin alterar el código de prueba. Estos resultados proveen evidencia empírica inicial sobre la viabilidad técnica de integrar IA y abstracción semántica para optimizar los ciclos modernos de aseguramiento de calidad.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería de Software
dc.format.extent80 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5706
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería de Software
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAutomatización de pruebasspa
dc.subjectBDDspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectMCPspa
dc.subjectAuto‑reparaciónspa
dc.subjectTest automationeng
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.subjectSelf-healingeng
dc.titleSolución de automatización de pruebas BDD dirigida por metadatos y agentes inteligentes para la optimización de la mantenibilidad y portabilidadspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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