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Tricentis Tosca: Arquitectura basada en modelos empresariales

El principal diferenciador arquitectónico de Tricentis Tosca es su Automatización de Pruebas Basada en Modelos (MBTA). A diferencia de los frameworks basados en scripts, Tosca abstrae la lógica de la aplicación en módulos técnicos reutilizables almacenados en un Repositorio de Modelos centralizado (normalmente basado en MSSQL, Oracle o DB2) o en la Arquitectura en la Nube de Tosca 📑. Esta abstracción permite la orquestación de escenarios complejos de extremo a extremo que abarcan SAP S/4HANA, Oracle EBS y protocolos web modernos sin intervención manual de código.

Escenario operativo: Flujo de mantenimiento de ERP

• Entrada: Importación de metadatos desde SAP Solution Manager o escaneo en vivo de aplicaciones mediante XScan 📑.
• Proceso: Generación autónoma de casos de prueba basada en un modelo ponderado por riesgo. El motor Vision AI identifica elementos de la interfaz de usuario mediante mapeo neural-espacial en lugar de propiedades DOM frágiles 🧠.
• Salida: Artefactos de prueba listos para ejecución distribuidos a través de la infraestructura Tosca Distributed Execution (DEX) 📑.

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Escenario operativo: Validación de integridad API-UI

• Entrada: Definiciones Swagger/OpenAPI y capturas de estado de la interfaz de usuario 📑.
• Proceso: Validación simultánea de respuestas de API sin interfaz gráfica frente a estados visuales de la interfaz de usuario utilizando módulos lógicos unificados 🧠.
• Salida: Informe unificado de estado con análisis de causa raíz (RCA) generado por el Agente de Mantenimiento con IA ⌛.

Mantenimiento con IA y autocuración

El conjunto de características de 2026 incluye un Agente de Mantenimiento impulsado por IA diseñado para mitigar la degradación de scripts. Cuando se detecta un cambio en la interfaz de usuario, el agente intenta reasignar localizadores técnicos en tiempo real ⌛. Aunque los materiales de marketing sugieren una reducción del 90 % en el mantenimiento, la verificación independiente muestra que los controles personalizados complejos y no estándar aún requieren ajuste manual de módulos 🌑.

Guía de evaluación

Los evaluadores técnicos deben auditar la latencia de integración entre el motor Vision AI y el entorno de ejecución del agente local. Es crítico verificar los protocolos de aislamiento de datos del repositorio en la nube de Tosca al manejar información de identificación personal (PII) durante la generación automatizada de datos de prueba. Las organizaciones deben someter a pruebas de estrés la escalabilidad de DEX (Ejecución Distribuida) bajo cargas máximas de CI/CD 🌑.