Los modelos de inteligencia artificial sin personalizar son muy eficaces para muchas tareas, pero ¿podemos confiar realmente en ellos tal y como vienen cuando necesitamos trabajar a escala? Todos hemos oído hablar de la tendencia de la inteligencia artificial a generar alucinaciones y de la necesidad de actuar con cautela. Pero ¿existe alguna forma de reducir este riesgo? En este webinar presentamos un caso de cliente en el que hicimos precisamente eso.
Temas del webinar
En esta sesión presentaremos un caso de cliente en el que desarrollamos un generador de casos de prueba. Dependíamos de la capacidad del modelo para cubrir los requisitos y los criterios de aceptación en los casos de prueba generados, y compartiremos el enfoque que utilizamos para ajustar el modelo.
Obtendrás información sobre:
Parámetros internos de GPT
Cómo reducir las limitaciones conocidas
Buenas prácticas para redactar instrucciones de sistema para GPT
Ten en cuenta que este webinar requiere conocimientos básicos sobre ChatGPT.
Público objetivo
Este webinar está dirigido a cualquier persona que trabaje con pruebas de software y aseguramiento de la calidad, así como a quienes deseen aprender a sacar un mayor partido a sus modelos GPT. Resulta especialmente relevante para:
Testers o Test Managers
Product Owners
Team Leads
Cualquier persona interesada en las futuras herramientas y metodologías de testing
Fecha y hora
El webinar se celebró el miércoles 28 de mayo de 2025, de 09:00 a 10:00 (CET).
Idioma
Este webinar se celebró en danés.
Trifork QI/Trifork QI, Head of Technolog & Innovation
The webinar was hosted by Trifork QI Head of Technology & Innovation, Ermin Duna.
With broad experience in testing and technology — and a deep understanding of testing processes and the potential of AI — Ermin will provide valuable insights into how you can optimize AI for your own processes.
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