Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: El presente Trabajo de Fin de Grado describe el diseño, desarrollo e implementación del Project Canard, un sistema multi-agente basado en Inteligencia Artificial Generativa para la automatización del Aseguramiento de Calidad (QA) en la empresa Orisha Commerce. El objetivo principal de este proyecto es mitigar los cuellos de botella en la creación y ejecución de pruebas de software. Para ello, se propone una arquitectura dividida en dos fases bajo el paradigma Human-in-the-Loop (HITL). En la primera fase (Agente Generador), se utiliza el estándar Model Context Protocol (MCP) para ingerir contexto documental desde Jira y GitLab, empleando Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) para generar Planes de Prueba estructurados en formato CSV. En la segunda fase (Agente Programador), el sistema traduce estos planes a scripts de automatización ejecutables mediante el framework Playwright. A lo largo del proyecto se ha realizado un exhaustivo benchmarking técnico y económico de modelos avanzados, demostrando cómo la ingeniería de prompts, la economía de contexto y el control de alucinaciones permiten a la IA asumir tareas complejas de QA. Los resultados evidencian una reducción drástica en el tiempo de creación de pruebas, validando la viabilidad y rentabilidad de la automatización inteligente en entornos corporativos reales.
Author: Goñi Houghton, Irene
Language: Spanish
Subfield: Software
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7219429529