AI, 제품과 실무에 스며들다
사례로 보는 업무 자동화와 품질 혁신
최근 몇 달 사이 생성형 AI 서비스는 빠르게 진화하며, 업무 현장 곳곳에 깊이 스며들고 있습니다. 이번 뉴스레터에서는 Notion, Apple 등 글로벌 기업들이 AI를 어떻게 제품에 통합하는지, 그리고 사용자 테스트(User Test) 및 품질 보증(QA) 단계에서 AI가 어떻게 혁신을 이끄는지 실제 사례와 함께 살펴봅니다. 네이버와 카카오의 국내 사례도 비교해 정리했습니다.
Notion AI: 문서 자동화의 실전 도구
Notion도 자체 AI 기능을 강화하며 업무 자동화에 뛰어들었습니다. GPT 기반의 Notion AI는 글쓰기 도우미 수준을 넘어 실제 업무 흐름을 바꾸는 도구로 진화하고 있습니다.
2025년 5월 기준, Notion AI의 신규 기능은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
AI 미팅 노트(AI Meeting Notes):
Notion 캘린더와 연동해 회의 중 대화를 실시간으로 녹음하고, 이를 자동으로 텍스트로 변환해 요약본을 생성합니다. 회의록 작성이 자동화되며, 별도의 메모 없이도 회의 내용을 정리할 수 있습니다. 이 기능은 AI 블록 형태로 추가할 수 있으며, 미팅마다 자동으로 생성되도록 설정할 수 있습니다.
엔터프라이즈 통합 검색(Enterprise Search):
Notion 내 문서뿐 아니라 Slack, Google Drive, GitHub, Jira, Microsoft Teams, SharePoint, OneDrive 등 다양한 외부 업무 도구까지 한 번에 검색할 수 있습니다. 곧 Gmail, Linear, Zendesk, Salesforce, Box 등도 연동될 예정입니다. 검색 결과는 단순 링크가 아니라, AI가 요약·정리한 형태로 제공합니다.
PDF 및 이미지 자동 요약·Q&A:
워크스페이스에 업로드된 모든 PDF와 이미지 파일을 AI가 자동으로 분석해 내용을 요약하거나, 해당 파일을 대상으로 직접 질문(Q&A)할 수 있습니다. 더 이상 PDF를 일일이 읽지 않아도 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.
리서치 모드(Research Mode):
연결된 모든 소스(노션 문서, 외부 앱, 웹 등)를 AI가 분석해 프로젝트 업데이트, 리서치 보고서, 내부 가이드 등 상세한 문서 초안을 몇 분 만에 자동으로 생성합니다. 이전에 작성한 자료와 외부 정보를 통합해, 팀 단위로 빠른 리서치와 문서화가 가능합니다.
스마트 문서 관리 및 업무 자동화:
조건부 폼 생성, 페이지 승인 워크플로우, 웹훅 통합 등 업무 자동화 기능이 추가되었습니다. 데이터베이스 내 자동 완성, 번역, 맞춤법 검사, 문법 수정, 표 자동 채우기, 어조 조정 등 기존 텍스트 기반 기능도 더욱 강화됐습니다.
PDF 전체 텍스트 검색:
업로드된 PDF 파일의 모든 텍스트가 자동으로 인덱싱되어, Notion 검색에서 PDF 내부 내용까지 바로 찾을 수 있습니다.
Apple Intelligence 업데이트
2025년 4월, 애플은 iOS 18.4, iPadOS 18.4, macOS Sequoia 15.4를 통해 Apple Intelligence(애플 인텔리전스) 기능을 대규모로 업데이트했습니다. 이번 업데이트의 핵심은 다음과 같습니다.
1. 글쓰기 도구: 이메일, 메모, 메시지 등에서 텍스트를 자동으로 재작성, 교정, 요약할 수 있습니다.
2. 스마트 답장: 메시지에 대한 빠른 자동 답변을 제안해주며, 여러 언어로 매끄럽게 소통할 수 있습니다.
3. 클린업(사진 편집): 사진 속 불필요한 요소를 AI가 자동으로 제거해줍니다.
4. 최우선 알림: 긴급하거나 중요한 알림을 우선적으로 표시해, 중요한 정보를 놓치지 않게 도와줍니다.
5. 시각 지능(Visual Intelligence): iPhone 카메라로 주변 환경 정보를 실시간 파악해, 사진 설명이나 장면 인식 등 다양한 활용이 가능합니다.
- Siri와 ChatGPT 연동
Siri에 ChatGPT가 통합되어, 사용자는 여러 앱을 오갈 필요 없이 Siri를 통해 ChatGPT의 전문 지식과 답변을 바로 활용할 수 있습니다. 복잡한 질문이나 창의적인 요청에도 더 정확하고 풍부한 답변을 받을 수 있습니다.
- Apple Vision Pro 지원
Apple Intelligence는 iPhone, iPad, Mac뿐 아니라 Apple Vision Pro(visionOS 2.4)에도 도입되어, 공간 컴퓨팅 환경에서도 AI 기반 글쓰기, 이미지 생성, 젠모지(Genmoji) 등 다양한 기능을 제공합니다.
- 향후 계획
2025년 WWDC에서 추가적인 Siri 업그레이드와 더 많은 AI 기능이 공개될 예정이며, 지원 언어와 기기, 기능 범위가 지속적으로 확대될 예정입니다.이번 업데이트로 애플 생태계 전반에 AI가 본격적으로 적용되며, 사용자 경험과 생산성, 개인정보 보호가 모두 강화되었습니다.
AI로 혁신하는 사용자 테스트와 QA: 현장의 실제 사례
최근 사용자 테스트(User Test)와 품질 보증(QA) 단계에서 AI의 활용이 빠르게 확산되고 있습니다. 단순한 자동화 수준을 넘어, 실제 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 구체적 사례와 함께 살펴봅니다.
1. 테스트 케이스 자동 생성 및 커버리지 확대
- ChatGPT 기반 테스트 케이스 생성
TestFort 등 QA 전문 기업은 ChatGPT를 활용해 요구사항에서 테스트 케이스를 자동 도출합니다. 기존에 놓치기 쉬운 엣지 케이스까지 포함해 테스트 커버리지가 크게 확장되었고, 분석 시간은 80% 단축, 전체 테스트 정확도는 10% 향상되었습니다.
- BrowserStack의 AI 테스트 케이스 제안
자연어로 요구사항을 입력하면 AI가 다양한 시나리오의 테스트 케이스를 자동 생성해주고, QA팀은 이를 검토해 바로 테스트에 적용할 수 있습니다.
2. 테스트 자동화와 유지보수 혁신
- Self-Healing Test Automation
은행 내부 대시보드 등에서 UI 변경이 잦을 때, 기존 자동화 스크립트가 자주 깨지는 문제를 AI 기반 Self-Healing 기능으로 해결했습니다. AI가 변경된 UI를 자동 감지해 스크립트를 실시간 수정, 테스트 실패율이 60~70% 감소했습니다.
- testRigor 도입 사례
Fortune 1000 기업은 testRigor 도입 후 수작업 테스트 자동화율을 9개월 만에 33%에서 91%로 끌어올렸고, 유지보수 시간은 0.1%로 감소했습니다. QA팀은 신규 테스트 설계에 더 집중할 수 있게 되었습니다.
3. 결함 예측 및 버그 관리 자동화
- 결함 예측 및 자동 triage
TestFort의 DeepTriage AI는 중복 버그 자동 제거와 결함 자동 할당을 실현, 수동 triage 시간이 크게 줄었습니다.
AI는 과거 테스트 데이터를 분석해 결함이 자주 발생하는 영역(예: 이커머스 결제 페이지 등)을 예측, 테스트 우선순위를 자동 조정해 실제 결함 발생률을 낮춥니다.
4. 시각적 테스트 및 사용성 분석
- VisualEyes를 활용한 UI 시각적 품질 보증
VisualEyes 등 도구는 Figma 파일이나 스크린샷을 AI가 분석해 사용자의 시선 집중 영역(히트맵)과 UI 명확성 점수를 제공합니다. 실제 배포 전, 사용성 문제를 미리 발견해 UI/UX 품질을 높일 수 있습니다.
5. 자연어 기반 테스트 스크립트 생성
- testRigor의 Plain English 테스트
QA 담당자가 영어로 테스트 시나리오를 작성하면 AI가 이를 실행 가능한 테스트 스크립트로 변환합니다. 비개발자도 쉽게 테스트 자동화에 참여할 수 있어, 실제로 일부 QA팀은 6개월 만에 0%에서 100% 자동화 전환에 성공했습니다.
네이버 카카오 : 국내 빅테크의 AI 전략 비교
- 네이버는 HyperCLOVA X를 통해 검색, 번역, 음성 합성, 챗봇 등 자체 AI 모델을 중심으로 서비스를 고도화하고 있습니다. 예를 들어, 네이버 파파고 번역기와 음성합성 서비스는 HyperCLOVA X 기반입니다.
- 카카오는 Kakao AI Platform(KAP)을 활용해 광고 추천, 대화형 AI, MLOps 등 실전 응용에 집중합니다. 예를 들어, 카카오톡 챗봇, 광고 추천 시스템, 사내 업무 자동화에 AI를 적극 도입하고 있습니다.
AI 도구는 이미 일상과 업무에 깊이 들어와 있습니다. 실제 활용 사례를 보면, 단순히 ‘쓸지 말지’가 아니라 ‘어떻게 내 일에 맞게 쓸지’가 더 중요한 질문임을 알 수 있습니다.
1. OpenAI 공식 자료
- OpenAI 공식 블로그: https://openai.com/blog
- ChatGPT API 문서: https://platform.openai.com/docs/guides/gpt
2. Notion AI 공식 자료
- Notion AI 공식 소개: https://www.notion.so/product/ai
- Notion AI 도움말/가이드: https://www.notion.so/help/guides/notion-ai
3. Apple Intelligence 관련 자료
- Apple WWDC 2025 키노트(요약): https://www.apple.com/apple-events/
- Apple 공식 개발자 문서: https://developer.apple.com/documentation/appleintelligence
4. QA 및 테스트 자동화 관련 도구/사례
- TestFort: AI 기반 QA 자동화 사례: https://testfort.com/blog/how-ai-is-changing-software-testing
- testRigor 공식 사이트 및 사례: https://testrigor.com/case-studies/
- BrowserStack AI Test Generation: https://www.browserstack.com/guide/ai-in-test-automation
- VisualEyes: AI 기반 UI/UX 분석: https://www.visualeyes.design/
- Applitools: Visual AI Testing: https://applitools.com/visual-ai/
5. 산업 리포트 및 시장 조사
- Gartner: AI in Software Testing: https://www.gartner.com/en/documents/4000282
- Forrester: AI-Driven Testing: https://go.forrester.com/blogs/category/artificial-intelligence/
6. 국내 빅테크 사례
- 네이버 HyperCLOVA X 공식 소개: https://clova.ai/ko/hyperclova-x
- 카카오 AI 플랫폼(KAP) 공식 소개: https://tech.kakao.com/2024/04/kap-platform/
- 네이버 개발자 블로그: https://d2.naver.com/
- 카카오 기술 블로그: https://tech.kakao.com/blog/
