[3부:분석편] AI 시대 QA는 무엇을 대비해야하나?
지금까지 [1부:이해편], [2부:적용편]으로 소프트웨어 테스팅에서의 AI 역할과 도입 이유 및 활용을 통한 효과와 실무에서 실제 활용할 수 있는 범위와 활용 방법을 테스트 종류 및 프로세스별로 살펴보았습니다.
끝으로, 3부에서는 AI를 이해하고 실제로 적용하는 과정에서 사용된 개념과 접근 방식을 분석하고 정리하며, 앞으로 AI 활용 성공을 위한 핵심 전략과 AI 시대 소프트웨어 테스팅의 미래 및 AI 시대 QA의 역할과 대비 과제 등을 함께 살펴보고자 합니다.
이를 통해 변화하는 환경 속에서 QA가 앞으로 어떤 역할을 수행해야 하는지 고민하고, 필요한 대응 방안을 모색해보는 시간을 갖고자 합니다.
목차는 다음과 같습니다.
AI 활용 성공을 위한 핵심 전략
소프트웨어 테스트에서 AI(테스트 자동화 + AI/ML 활용) 기반 테스트의 성공을 위한 핵심 전략을 4가지 관점(조직·기술·데이터·운영)에서 실행 단계 중심으로 살펴보겠습니다.
그보다 앞서, 성공적인 AI 활용을 위해 명확한 목표를 먼저 설정하는 것이 중요합니다. 설정된 목표는 방향성을 제공하고 업무의 우선순위를 구체화하여 진행 과정을 쉽게 파악할 수 있도록 도움이 될 것입니다. 목표를 설정할 때는 비즈니스 목표, 조직의 규모/능력/성숙도, 투자 비용, 도입 범위, 데이터 확보 및 품질, 현실적인 기대치 등을 고려하며, 이러한 사항들을 바탕으로 명확하고 체계적인 목표를 수립한다면 AI 활용 성공 가능성을 더 높일 수 있을 것입니다. 그럼, 핵심 전략을 살펴보기 전에 AI 활용을 위한 목표 설정 방법을 먼저 간단히 살펴보겠습니다.
성공적인 AI 활용을 위한 목표 설정 방법
명확한 비즈니스 목표와 기대치 설정
소프트웨어 테스트에 AI를 도입한다는 것은 단순히 기술 자체를 위한 것이 아니라 실제 비즈니스 문제를 해결하거나 현실적인 기대를 충족하는데 초점을 맞춰야 합니다.
문제 식별: AI를 도입하여 정확히 어떤 문제를 해결할 것인지, AI가 해결할 수 있는 구체적인 비즈니스 과제가 무엇인지 명확히 해야합니다.
예: 테스트 케이스 작성 시간 40% 단축, 반복 테스트 자동화 전환 30%, 자동 결함 탐지율 98% 유지 + 목표 기대 효과(고객 이탈률 감소, 운영 비용 절감, 업무 효율성 증가)
우선순위 지정: AI를 해결 가능한 모든 영역에 투입하여 문제 해결을 바라기보다, 잠재적 가치가 높은 특정 영역에 자원을 집중하여 효율성을 향상하는데 초점을 맞춰야 합니다.
구체적이고 추적 가능한 목표 설정
목표는 분명적이고 달성 가능하며 구체적인 단계를 가지고 추적 가능해야 합니다. 효과적인 목표 수립을 위해 검증된 SMART 프레임워크를 활용하는 것이 도움이 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
Specific (구체적인): "AI를 도입하여 효율성을 높인다" 대신, "AI 기반 자동화를 통해 운영 비용을 15% 절감한다"와 같이 명확하게 정의합니다.
Measurable (측정 가능한): 진행 상황을 추적할 수 있도록 핵심 성과 지표(KPI)를 설정합니다. (예: 비용 n% 절감, 고객 만족도 n% 향상 등 비즈니스 결과에 연결되는 지표와 AI 모델의 정확도, 응답속도 등 기술적 성과를 측정하는 지표를 구체적으로 설정)
Achievable (달성 가능한): 조직의 데이터 및 기술 성숙도를 고려하여 현실적인 목표를 수립합니다. 초기 단계에서는 비교적 신속하게 가치를 입증할 수 있는 작은 규모의 목표가 효과적일 수 있습니다.
Relevant (관련성이 높은): AI 활용 목표를 조직의 전략적 목표와 우선순위에 일치하여 설정합니다.
Time-bound (기간이 정해진): 목표 달성을 위한 명확한 기한을 설정합니다. (예: "3/4 분기 내").
AI 활용 성공은 QA 조직만의 과제가 아니며 다양한 부서의 리더와 실무자가 참여해야 합니다. 초기 기획 단계부터 IT, 운영 등 다양한 이해관계자를 참여시켜 현실적인 목표를 설정하고 책임 의식을 공유해야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI 를 도입하는 이유를 명확히 하고, 자원을 효율적으로 사용하면 지속 가능한 AI 성공 기반을 마련할 수 있습니다
이제 본론으로 들어가서, 성공적인 AI 도입을 위한 구체적인 전략들을 살펴보겠습니다.
AI 기반 테스트 성공 전략 - 4가지 핵심 관점
[1] 조직 전략 (Oranization Strategy)
AI 기반 테스트는 기술이 아니라, '조직 변화'가 핵심입니다. 조직이 AI 활용에 대한 준비가 되지 않으면 어떤 AI 도구를 도입한다해도 성공할 수 없습니다. 반면 조직이 준비되었다면 AI 도입・활용・목표 달성을 위한 명확한 전략적 비전을 수립하고 변화의 목표와 방향을 제시하여 점진적 변화를 이끌어야 성공할 수 있습니다. 전략 핵심 포인트의 예시는 다음과 같습니다.
AI 도입은 작은 범위로 시작하고, 점진적으로 확산한다. AI 도입의 가장 큰 실패 요인은 '너무 넓게 시작하는 것'이다. 실패를 줄이기위해 AI 기반 테스트의 목표를 명확하게 정의하는 것이 필요하다.
복잡성이 덜한 영역부터 시작하기, 반복적인 영역부터 시작하기(예:단순 API 테스트 자동화), 데이터가 충분히 확보된 영역부터 시작하기(예:데이터 이상 탐지), 단기 성과를 얻을 수 있는 작은 시나리오를 선택하기(예:테스트 케이스 생성 자동화), 결함 예측 분석 등의 전략을 마련하고 좁은 범위의 효과가 검증되면 이후 점진적으로 AI 활용을 확장해나가는 것이 좋다. 이를 통해 성과를 입증하기 쉽고 팀이 기술에 빠르게 익숙해질 수 있다.
QA와 개발자를 대상으로 AI 기반 테스트에 대한 교육 프로그램을 운영한다. (AI 기반 테스트 작성법 등)
테스터의 역할을 AI(자동화 + AI/ML)를 관리하는 기술자, 즉 '오케스트레이터(Orchestrator)'로 역할 전환한다.
AI가 테스트를 100%로 대체하지는 못한다. 그러므로 사람과 AI의 협업이 필수이며 이에 대한 프로세스를 마련해야한다. 여기서 중요한 것은 AI가 한 일에 사람이 리뷰, 검증, 보강하는 프로세스로 설계되어야 한다는 것이다.
오케스트레이터로서 테스터는, AI가 생성한 테스트 케이스를 검증하거나, AI가 탐지한 이상값을 분류하거나, AI에 필요한 작업을 할당하는 등 AI를 효율적으로 관리하는 역할을 담당한다. 이처럼 AI가 할 수 있는 일과 인간 테스터의 역할을 구분하여(예: 테스트 전략은 테스터가 설계/테스트 실행 및 단순 분석은 AI가 수행) 업무가 중복되지 않고 협업을 통해 시너지 효과를 얻을 수 있도록 프로세스를 설계한다.
AI 도입시 PoC(Proof of Concept) → Pilot → 전사 순으로 단계적으로 도입한다.
(PoC) 도입하고자하는 기술이 가치가 있는지 적합한 도구 2-3개로 비교 검증하고 타당성과 문제 해결 능력, 효용성 등을 확인하여 채택한다. (Pilot) 이후 조직에 기술을 전면적으로 도입하기 전에 제한된 환경에서 시범 운영하여 효과를 검증하고 사용 편의성을 평가하여 잠재된 기술적, 운영적 문제를 파악함으로서 투자에 대한 실패 위험을 줄인다. (전사) 파일럿 결과를 바탕으로 구체적 로드맵과 조직의 전략적 방향 설정 및 의사결정 과정을 마련하여 전사적 도입을 진행한다.
성공을 위한 조직 차원의 '변화 리스크 관리(Change Risk Management)' 체계를 구축한다.
AI 기반 테스트의 효과는 리스크 기반 접근에서 극대화된다. 리스크 관리 전략의 핵심은 위험도가 높은 영역에 AI 기반 테스트를 집중시키는 데 있다. 이를 위해 변화에 대한 영향도 분석을 도입하여, 코드 변경시 실패 가능성이 높은 영역을 자동으로 추천 및 테스트를 실행하도록 하거나 데이터 품질에 대한 위험도를 점수화하여 관리하도록 한다.
또한 조직에서는 리더와 구성원 모두가 AI 도입으로 인한 조직의 변화를 성공적으로 이끌기 위해 변화의 필요성을 강조하고, 변화를 지지하며, 변화를 주도하고 이끌어갈 체계적인 프로세스를 구축한다. 성공적인 변화를 위해 조직 전체의 성과가 향상되는 방향으로 관리하고 전략을 수립하며 변화에 대한 저항을 최소화하고 바람직한 방향으로 나아갈 수 있도록 지원하여 구성원의 참여와 지지를 이끌어내는 것이 중요하다.
이러한 체계적인 접근 방식을 통해 조직은 변화를 효과적으로 수용하고 관련 위험을 성공적으로 관리할 수 있다.
[2] 기술 전략 (Technology Strategy)
AI가 잘 작동되고, 잘 활용하기 위해서는 무엇보다 'AI 친화적인 테스트 설계와 올바른 도구 선정'이 중요합니다. AI 도구가 성능을 제대로 발휘하려면 테스트 시스템 자체가 AI 친화적이어야 합니다. 그러므로 AI에 친화적인 테스트 아키텍처 구축이 필요하며 여기에 기반한 전략이 마련되어야 합니다.
예를 들어 개발 시 API-first 구조로 설계하여 애플리케이션 개발 전에 API를 먼저 설계하고 개발하도록하여 개발 초기 단계부터 보안 및 규정 준수에 대해 AI가 검증할 수 있도록 하거나, DevOps(CI/CD)와 자동화를 연계하여 자동화 커버리지를 확장 및 정착하고 자동화 성공률을 증가할 수 있도록 하거나, 관리 용이를 위해 API 및 로그를 표준화하고, 테스트 환경/테스트 데이터/테스트 시나리오를 코드 기반으로 생성 및 관리하는 등 테스트 시스템 구조 및 프로세스를 AI 친화적으로 설계합니다.
도구 선정의 경우, 테스트 유형(UI/API/데이터/보안 등)에 적합한 도구를 선정하여 도입 비용을 줄이고, 도구의 자가 치유(self-healing) 및 자연어 테스트 생성 등 기능이 지원되는 도구를 선택하여 수동 작업을 줄임으로서 유지보수 비용을 절감할 수 있는 것, 또 조직의 규모와 성숙도를 고려하여 올바른 도구를 선택하는 것이 AI 기반 테스트의 성공 전략이 될 수 있습니다.
[3] 데이터 전략 (Data Strategy)
AI 기반 테스트의 성공은 데이터 품질과 데이터 보호에 의해 결정됩니다. 좋은 데이터 없이는 좋은 결과도 없기 때문에 데이터 전략이 곧 성공 전략입니다. 그러므로 좋은 품질의 테스트 데이터를 확보하기 위한 데이터 전략 수립이 필요합니다.
핵심 포인트는 첫째, 테스트 데이터의 품질을 관리하기 위한 기준을 설정합니다. 데이터의 일관성, 정확성, 완전성, 유효성 등 데이터가 원하는 목표를 충족하는지 측정하는 기준이 마련되어야 합니다. 둘째, AI 기반 합성 데이터를 자동 생성하여 엣지 케이스를 확보하는 전략입니다. (*합성 데이터: 실제 데이터의 특성이나 구조를 모방하여 생성된 데이터) 셋째, 개인 정보를 자동으로 탐지하고 마스킹하여 수집 및 처리하는 개인 데이터를 안전하게 보호하는 시스템이 구축되어야 합니다. 민감한 정보의 수집과 동의 없는 활용을 방지하고 데이터 유출이나 오용을 방지하기 위해 AI가 학습하는 데이터의 개인 정보 비식별화가 필요합니다. 넷째, 데이터 프로파일링을 통해 학습과 평가에 필요한 데이터를 준비해야 합니다. (*데이터 프로파일링: 데이터베이스나 파일에서 데이터 정보를 수집하고 데이터의 오류, 불일치, 중복 등을 식별하고 검사하여 품질을 유지하는 작업) 마지막으로, 체계적인 데이터 품질 운영을 위해 데이터를 측정하고 평가할 수 있는 메트릭을 마련합니다. 데이터의 이상값, 중복값, null 비율 등 품질 특성을 정량적으로 측정하여 데이터의 품질을 모니터링하고 개선할 수 있는 지표가 됩니다.
[4] 운영 전략 (Operational Strategy)
AI 기반 테스트는 한번 구축하면 끝이 아니라 지속적인 운영 및 개선이 동반되어야 하며, 이를 위한 체계를 마련하는 것이 성공의 핵심입니다. 적용할 수 있는 전략으로는, 사용 중인 AI의 성능을 지속적으로 모니터링하여 테스트 정확도나 오탐이 없는지 확인하는 시스템 구축하기, AI가 수행한 테스트의 품질 상태 평가 및 AI가 보안・법률 및 정책・윤리를 준수하는지 확인할 수 있는 기준을 마련하기, AI 강화를 위해 테스트 결과와 실제 장애 데이터를 기반으로 AI를 재학습 및 보정하는 피드백 루프 운영하기, 이상 탐지 시 QA 확인 프로세스를 구축하기 등을 활용합니다. 이러한 운영 체계는 활용하는 AI를 더욱 스마트하게 만들어 주고 AI 품질을 지속적으로 향상할 것입니다.
결론적으로, 소프트웨어 테스트에서 AI 활용 성공을 위한 핵심 전략은 명확한 목표 설정, 점진적이고 전략적인 도입, 인간 전문성과 AI의 조화, 데이터 품질 관리, 그리고 지속적인 개선입니다. 이러한 전략을 통해 AI 기술을 성공적으로 도입하여 소프트웨어 테스트의 효율성, 속도, 품질을 혁신할 수 있습니다.
AI 시대, 소프트웨어 테스팅의 미래는 어떻게 될까?
AI가 보편화되기 시작하면서 소프트웨어 테스트에도 AI의 영향 범위가 늘어나고 있습니다. 이러한 시대의 소프트웨어 테스트는 과거와 완전히 다릅니다. 단순한 기능 테스트로 결함을 찾는 시대는 막을 내리고 있습니다. 어느 분의 말처럼, 'AI를 테스트하는 동시에, AI로 테스트하는 시대(출처:DEVOCEAN/Ssunny)'로 새로운 시대가 시작되고 있습니다.
시대의 변화에 발맞추어 AI 시대의 소프트웨어 테스트도 역할과 방식 그리고 조직 문화까지 전반적인 변화가 요구됩니다. 변화의 크기는 상상보다 더 클 수도 있습니다. 앞으로 다가올 또는 이미 시작된 시대적 변화와 급변하는 기술 환경에 효과적으로 대응하기 위해서는, AI 시대 소프트웨어 테스팅 변화의 핵심을 이해하고 충격을 흡수할 수 있는 준비가 필요합니다. 새로운 환경에 빠르게 적응하기 위해 지속적으로 학습하는 자세를 갖추고, 필요한 역량을 개발해 나가야 합니다. 이는 개인과 조직 전반에 걸쳐 공통적으로 강조되고 요구되는 역량이 될 것입니다.
AI 시대 : 소프트웨어 테스팅의 핵심 변화
테스트 자동화 범위의 폭발적 확대
AI 자동화에 대한 우려나 남은 과제가 존재하기는 하지만, AI가 도입된 이후 자동화는 더 쉬워졌고 AI 덕분에 자동화의 범위는 단순 반복작업을 넘어설 수 있게 되었습니다. 기존 자동화가 UI 테스트 스크립트, API 자동화, 회귀 테스트의 수준이었다면, AI 시대 자동화는 테스트 환경 구성과 관리를 자동화하고, 테스트 케이스 및 데이터를 자동으로 생성하며, AI가 UI와 코드 변화를 자동으로 감지하여 스크립트를 자동으로 수정(self-healing)하고, 사용자 로그 기반의 테스트 시나리오를 자동으로 생성하며, 소프트웨어를 스스로 탐색하여 테스트를 수행하는 등 테스트 라이프사이클 전반에 걸쳐 자동화를 가능하게 합니다. 즉, AI가 테스트를 만들고, 실행하고, 고치는 수준까지 발전하고 있습니다.
테스터 역할의 고도화 : '품질 전략가'로 재정의
AI가 반복적이거나 저숙련 업무를 대체하고 이전에 할 수 없었던 테스트 범위에서 많은 작업을 대신할 수 있게 됨으로서 기존의 단순 실행자로서의 테스터 역할에 대한 재정의가 필요합니다. AI 시대에 기대하는 테스터의 역할은 전략 설계자 + AI를 관리하는 기술자, 즉 '오케스트레이터(Orchestrator)'로 역할 변화가 요구됩니다. 즉, AI가 반복적이고 단순하고 정형화된 테스트를 수행한다면, 인간 테스터는 AI가 할 수 없는 '전략 수립, 정교한 의사결정, 고난도 분석, 인간 직관과 경험에 기반한 통찰력, 비즈니스 문맥 이해' 등 인간 고유의 능력으로만 수행할 수 있는 직무로 바뀌어야 합니다. 예를 들어, 앞으로 테스터가 맡을 역할의 변화는 다음과 같습니다.
제품의 전반적인 품질 전략 설계 및 리스크 분석으로 비즈니스와 연계하는 품질 엔지니어링으로 진화
AI 활용을 위한 데이터 정의 및 관리
AI 테스트 도구 관리(설정/보정/검증) : AI 성능 저하 예측 및 재학습이 필요한 시점 파악 등
윤리적·편향성 검사 모니터링
(실제 사용자 행동을 반영한) 사용성/시나리오 중심의 품질 보증에 집중
리스크 기반·지능형 테스트의 강화
AI 테스트 과정에서 얻은 데이터를 분석하여 결과를 도출하는 등 지속적인 품질 개선과 함께 이를 기반으로 한 의사 결정 진행
이처럼 AI가 데이터, 사용자 행동 로그, 코드 변경 패턴을 분석해 버그 발생 가능성이 높은 영역을 예측하고 이를 기반으로 테스트를 생성하고 실행한다면, 인간 테스터는 좀 더 중요한 영역에 집중할 수 있고 그로인해 이전보다 테스트 정확도가 높아질 수 있으며, AI와 인간의 협업을 통해 릴리즈 속도를 더 빠르게 할 수 있게 될 것입니다. AI가 도입되기 전 '모든 것을 테스트하는 시대'에서 AI의 등장으로 '중요한 것을 정확하게 테스트하는 시대'로 테스터의 역할이 전환될 것입니다.
AI, 품질 엔지니어링의 일부가 아닌 '핵심'으로 전환
지금까지 소프트웨어 테스트가 개발 후반부의 '사후 품질 보증'이었다면, AI 시대에 소프트웨어 테스트는 품질 엔지니어링(QE)를 넘어 개발 라이프사이클 전 과정에 통합되어 프로세스 흐름 전체를 지배하는 핵심요소가 되어 제품의 성공을 좌우하는 전략적 핵심 역할로 부상할 것입니다. 이는 AI 기술의 발전과 소프트웨어의 복잡성 증가로 인한 필연적 변화로서, AI의 도입으로 개발 초기 단계부터 발생될 위험이 미리 예측되고(Shift-Left Testing), 코드 작성 중 실시간으로 품질이 피드백되며, 릴리즈 이후 모니터링을 통해 지속적이고 끝나지 않는 테스트로 전환될 것입니다.
여기에 추가로 AI가 필연적으로 '핵심'으로 전환될 수 밖에 없는 이유를 좀 더 살펴보면,
첫째, AI와 자동화의 도입으로 개발 속도와 릴리즈 주기가 폭발적으로 빨라지고 있습니다. 이러한 변화 속에서 기존의 전통적인 수동 테스트 방식만으로는 증가하는 속도와 복잡성을 감당하기 어렵습니다.
둘째, AI의 도입은 새로운 품질 기준과 검증 방식의 변화를 요구합니다. AI는 학습된 모델을 기반으로 동작하기 때문에 예측하기 어려운 결과가 발생할 수 있으며, 이를 정확히 분석하고 검증할 수 있는 고도화된 평가 체계가 필수적입니다.
셋째, 소프트웨어 결함은 기업의 이미지와 비즈니스에 직접적인 타격을 줄 수 있습니다. 이에 따라 신뢰성을 확보하기 위한 테스트가 더 빠르고, 더 정밀하며, 더 포괄적으로 수행되기를 기대하는 요구가 지속적으로 높아지고 있습니다.
넷째, AI 기술 자체가 테스트 자동화의 핵심 도구로 활용되면서 테스트 케이스 생성, 결함 예측, 커버리지 분석 등을 스스로 수행하게 되었습니다. 이를 통해 테스트의 효율성과 정확성이 크게 향상되며, AI 중심의 테스트 환경으로의 전환이 불가피해지고 있습니다.
결론적으로, AI 시대의 소프트웨어 테스트는 더 이상 개발의 부수적인 과정이 아니라, AI 기술을 활용하여 더 높은 품질과 신뢰성을 확보하고, 개발 프로세스 전반을 주도하는 필수 불가결한 '핵심' 동력으로 자리매김할 것입니다.
AI 시대 QA의 역할 : 무엇을 대비해야 하나?
AI는 개발과 테스트 전반으로 빠르게 확산되며, 기존에는 수동 테스트에 의존할 수밖에 없었던 영역까지 자동화함으로써 테스터들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 돕고 있습니다. 그러나 AI는 예측과 확률 기반으로 동작하는 시스템이기 때문에, 전통적인 소프트웨어 테스트에서 요구하는 수준의 테스트 커버리지를 완전히 대체하거나 충족시키기에는 한계가 있습니다.
이처럼 AI가 가진 기술적 한계는, 아직까지 인간 테스터가 커버해주어야 할 영역으로 품질 전략 수립, 테스트 격차 식별, 강력한 도메인 지식 활용, 리스크 분석 등 QA의 역할을 더 향상시키게 될 것입니다.
AI 시대 QA가 대비해야 할 핵심 역할과 필요한 역량
테스트 자동화에서 ‘지능형 자동화’ 관리자로 전환.
테스트 스크립트를 직접 작성하기보다 AI 기반 자동화 도구를 설계·운영·검증하는 역할로 전환되어, Self-healing 테스트, 자동 케이스 생성, AI 자동화 관리, 테스트 프로세스 최적화가 주요 업무가 된다. 이를 대비하기 위해, AI 자동화 도구에 대한 이해, 스크립트 품질 검증 능력, 자동화 전략 설계 등의 역량 준비가 필요하다.
AI 를 테스트하고 품질을 보증하는 역할 강화.
AI는 예측 기반 모델이므로 기존 방식으로는 품질을 완전히 확보할 수 없다. AI의 신뢰성·편향·안전성·재현성을 테스트하는 역할로서 QA가 필요하다. 이를 위해, 데이터 품질 분석, AI 성능 검증, 윤리·편향 테스트 개념 이해에 대한 역량을 대비해야 한다.
품질 기반 '리스크 분석 전문가'로 전환.
AI는 코드 변경, 테스트 실패 패턴, 사용자 로그를 기반으로 버그 가능성이 높은 영역을 예측한다. QA는 AI가 제시한 리스크 분석을 해석하고 우선순위를 설계하는 역할로 확장되어야 한다. 이를 위해, 로그와 분석 데이터 해석, 리스크 기반 테스트 계획 수립, 품질 메트릭 정의 및 관리에 대한 역량을 대비해야 한다.
'품질 엔지니어(QE)'로 역할 전환.
AI 기반의 테스트 데이터 생성, 테스트 환경 구성, Mock 자동화가 실행될 때, QA가 이런 준비 작업을 직접 하기보다 품질을 설계하고 통제 및 관리하는 엔지니어로 역할 전환이 필요하다. 이를 위해, 클라우드 환경(AWS, GCP) 이해, 테스트 데이터 관리/생성 전략, CI/CD 파이프라인 이해에 대한 역량을 대비해야 한다.
사용자 경험(UX) 기반 품질 검증 역할 강화.
AI는 잘 테스트 하지만 '사용자가 느끼는 경험'을 테스트하지는 못한다. 이 부분을 더 잘 파악할 수 있는 인간 QA가 실제 사용자 관점에서 시나리오를 설계하고 사용자 flow 기반의 품질을 검증해야 한다. 이를 위해 UX 리서치에 대한 기본 개념, 사용자 행동 분석, 시나리오 기반 테스트에 대한 역량을 대비해야 한다.
‘품질 코치’ 및 조직 내 품질 문화 확산 역할.
AI가 테스트 실무 일부를 맡게 될수록 QA는 조직 전체의 품질 문화를 리딩하는 방향으로 이동하여 팀에 품질 기준을 제시하고 개발·기획과 협업 안에서 품질 문화를 전파하며 품질 리스크에 대한 커뮤니케이션과 품질에 기반한 프로세스를 개선하는 역할로 확장되어야 한다. 이를 위해, 커뮤니케이션 능력과 협업 능력, 품질 기반 프로세스 설계 능력, 문서화 능력에 대한 역량을 대비해야 한다.
또한, AI가 가진 기술적 한계가 새로운 테스트 분야로 발전되어 해당 기술을 가진 테스트 전문가에 대한 수요가 높아질 것으로 전망됩니다. 이는 AI의 도입으로 일자리 감소와 실업에 대해 고민하는 현시대에 새로운 기회가 될 수 있을 것입니다.
앞으로 새롭게 등장할 테스트 분야
AI 모델 윤리·편향 테스트
데이터 품질 및 라벨링 검증
AI 모델 및 버전 간 성능 비교
Explainability Testing in AI : AI에서의 설명 가능성 테스트
AI가 특정 결정이나 테스트 결과를 도출하는 과정을 완전히 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 이는 테스트 결과에 대한 신뢰를 약화시키고, 문제가 발생했을 때 근본 원인을 파악하기 어렵게 만들 수 있습니다. Explainability Testing은 이러한 AI의 결정에 대해 해당 결정에 도달한 이유와 추론 과정을 이해하고 평가하고 명확하게 전달하여 문제를 해결하고 프로세스를 신뢰할 수 있게하는 것으로 AI 시대에 새롭게 등장한 테스트 분야입니다.
AI 모델 출력에 대한 안전성·신뢰성·공정성 테스트
AI의 공정성, 투명성, 책임성, 그리고 잠재적 편향성을 검증하는 새로운 테스트 영역이 부상하고 있습니다. 이는 AI의 신뢰성을 보장하는 핵심 역할입니다.
ex) 안전성 테스트: 편향, 유해 콘텐츠, 개인정보 유출 방지
그러므로 AI의 등장은 인간 테스터를 완전한 대체하는 것이 아니라, 오히려 AI가 인간의 능력을 보강하는 강력한 도구가 되어 더욱 전략적이고 데이터 중심적인 '슈퍼 QA'를 탄생시키는 계기가 될 것입니다. AI 시대의 자동화는 이전보다 훨씬 강력해지고, QA의 역할은 더 전략적이고 고도화되며, 품질 검증은 개발 과정 전반에 통합되어 전체 제품 품질을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡게 될 것입니다. 또한 AI의 도입은 새로운 형태의 테스트 분야를 요구하게되고, AI 기술과 새롭게 요구되는 테스트 분야의 전문성을 갖춘 테스터는 조직 내에서 더 중요한 역할을 수행하는 고급 전문가로 발전하게 될 것입니다. 따라서 QA는 AI를 이해하고, 자동화 도구를 활용하며, 데이터를 기반으로 판단하고, 품질 전략을 설계하는 방향으로 역할을 확장해 나가야 합니다.
AI 시대를 대비하기 위해 QA가 갖추어야 할 스킬 10가지
AI와 ML(머신러닝)에 대한 기본 이해.
AI와 ML이 어떻게 학습하고 작동하는지 기본 원리를 이해해야 AI 기반 자동화나 모델 검증이 가능하다. 그러므로 AI와 ML의 개념과 학습, 평가 방식 및 AI의 한계와 특성에 대한 지식을 갖추어야 한다.
AI 자동화 도구 활용 능력.
기존 자동화 스크립트 작성이 아니라, AI가 제공하는 지능형 자동화 기능을 '활용하고 검증하는 능력'이 중요하다.
데이터 분석 능력.
AI 시대 QA는 테스트 결과, 로그, 사용자 데이터, AI 결과 출력을 분석해서 품질에 대한 결론을 내려야한다. 그러므로 통계, 데이터, 품질 지표에 대한 해석과 분석 능력이 필요하다.
전략 설계 및 리스크 기반 사고 능력.
AI가 테스트 케이스를 만들고 실행해주지만 무엇을 먼저, 어떻게 테스트할지 판단하는 것은 QA의 역할이다. 지금부터라도 리스크 기반 테스트, 커버리지 및 테스트 전략 설계, 우선순위 체계를 학습하고 경험하여 이에 기반한 사고 능력을 길러야 한다.
클라우드와 CI/CD 환경에 대한 이해.
테스트는 더이상 로컬에서만 이루어지지 않는다. AI 시대에는 클라우드와 파이프 라인에서 자동화가 실행될 것이다. 이를 위해 클라우드 환경(예: AWS, GCP 등)과 CI/CD 파이프라인(예: Jenkins, GitHub 등) 그리고 테스트 환경 구성에 대한 지식을 갖추어야 한다.
AI 테스트에 대한 편향성, 신뢰성 검증 능력.
AI가 테스트한 결과의 품질은 기존 소프트웨어와 다르다. 주어진 데이터 품질이나, AI의 성능 등에 따라 품질이 완전히 달라질 수 있다. 그러므로 QA는 데이터의 편향성, AI 성능 저하 감지, AI 테스트 결과에 대한 설명 가능성 등을 검증할 수 있는 능력을 갖추어야 한다.
테스트 데이터 엔지니어링.
AI 기반 테스트의 품질 핵심은 데이터이다. 그러므로 AI시대 QA는 테스트 데이터에 대한 이해와 전략 설계 능력을 갖추어야 한다. 정상 데이터 뿐만 아니라 Fake/Mock 데이터를 생성할 줄 알아야하고, 데이터 내 개인정보 식별 처리에 대한 전략을 가지고 있어야 하며, 시나리오에 기반한 데이터를 설계하고, 데이터 설계시에도 AI 기반 도구를 활용할 수 있어야 한다.
사용자 경험(UX) 및 행동 패턴 분석 능력.
AI가 기능 테스트는 잘하지만 사용자가 실제로 느끼는 문제는 사람이 더 잘 발견할 수 밖에 없다. 실제 사용자의 경험과 행동 패턴을 이해하여 시나리오를 설계하고, 고객 관점에서의 리스크를 분석하여 발생 가능성이 높은 문제를 예측할 수 있어야 한다.
품질 기준 정의 및 지표 해석 능력.
AI 시대 QA는 단순 테스트 실행자가 아니라 품질 기준을 정의하여 KPI를 설계하고, 결함 패턴을 분석하여 품질 지표를 해석할 수 있는 능력이 요구된다.
프롬프트 엔지니어링/커뮤니케이션/협업/코칭 능력.
AI를 잘 활용하기위해 질문하는 능력, 즉 프롬프트 엔지니어링 역량이 필요하다. 프롬프트는 생성형 AI에 입력하는 질문이나 요청을 말한다. 쉽게말해 AI에게 '테스트 케이스를 생성해줘', 또는 '이런 데이터를 모아봐'라는 요청이다. 이 프롬프트에 '엔지니어링'이 붙는다는 것은 이런 질문과 요청에 문제 해결을 위한 체계적인 접근 방식이 필요하다는 의미이고 이것이 곧 능력이 되는 시대이다. AI는 요청받은 프롬프트를 바탕으로 반응을 결정하기 때문에 프롬프트의 구성을 어떻게 하느냐에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다. 그러므로 QA가 원하는 결과를 이끌어내기 위해 프롬프트를 정교하게 설계하고 구성하는 기술이 필요하며 이를 위한 능력을 갖추어야 한다.
또 AI가 많은 작업을 수행할수록 QA는 품질의 방향을 제시, 품질 기준과 품질 문화에 대한 설명 및 설득하는 역할로 주역할이 이동되어야 한다. 이를위해 필요한 능력이 커뮤니케이션(대화,코칭 포함) 능력이다. 단순히 말하는 것을 넘어 자신의 주장을 정확하게 전달하고 경청, 설득, 갈등 조율 등 협업에 필요한 복합적 능력을 가져야한다. 이는 효과적인 정보 전달, 업무 효율성 증대, 생산성 향상을 이끌어낸다.
이처럼 AI시대의 QA 커리어는 단순한 수동 테스트 역할을 벗어나, AI 기술을 적극적으로 활용하고 복잡한 시스템의 품질을 전략적으로 관리하는 역할로 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 조직 또한 QA에게 기술적 전문성, 새로운 환경에 대한 적응력, 그리고 비즈니스 관점의 통찰력을 동시에 요구하고 있습니다. 그렇다면 AI 시대의 QA는 어떤 방향으로 성장해야 할까요? 그리고 AI 기반 환경에서 QA 커리어 로드맵은 어떻게 구성할 수 있을까요?
아래에서 AI 시대 QA 엔지니어에게 필요한 커리어 여정을 초급 → 중급 → 고급 → 전문가 레벨로 나누어, 각 단계에서 습득해야 할 기술과 쌓아야 할 경험 그리고 성과 지표를 중심으로 살펴보겠습니다.
AI 시대 QA 커리어 로드맵
▶︎ 1단계 : 기초 QA 엔지니어
AI 기술이 발전하더라도 기본적인 소프트웨어 공학 지식과 테스팅 이론은 여전히 중요합니다. 그러므로 1단계의 목표는 QA 기본 역량을 탄탄히 다지고, 자동화에 대한 기초를 익히는 것입니다. 이 시기에는 소프트웨어 테스트의 기본 개념(테스트 기법, 테스트 종류(기능, 성능, 보안) 등)과 애자일(Agile)·데브옵스(DevOps) 환경을 명확히 이해하고, 결함 관리와 버그 리포팅 능력을 갖추는 것이 중요합니다. 또한 요구사항을 분석해 구조화된 테스트 케이스를 작성하는 역량을 키우고, 자동화 및 AI 도구 활용을 위한 Python·C#·JavaScript 등 기본적인 프로그래밍 언어를 익히며, 자동화 스크립트(Selenium, Playwright 등)의 기초 활용 능력을 습득해야 합니다.
이 단계에서 가장 중요한 것은 기본에 충실한 기술을 실무에 지속적으로 적용하며 안정화하는 과정입니다. 즉, 요구사항을 정확하게 해석해 테스트 케이스로 전환하고, 결함을 명확히 재현·보고할 수 있는 능력을 갖추며, 반복적인 테스트 작업을 자동화로 전환할 수 있는 기반을 마련하는 것이 1단계의 핵심 성과입니다. 이러한 기반이 탄탄할수록 이후 단계에서 자동화, AI 기반 테스트, 품질 전략 설계로 확장하는 속도가 훨씬 빨라집니다.
▶︎ 2단계 : AI와 자동화 중심의 중급 QA 엔지니어
2단계의 목표는 AI 도구를 활용하여 자동화 테스트를 실제로 운영할 수 있는 능력을 확보하는 것입니다. 이를 위해 AI/ML 기본 개념을 학습하여 머신러닝 모델링, 데이터 과학, 딥러닝 등 AI의 기본 원리를 이해하고, AI 기반 테스트 자동화의 개념과 기술을 습득하며, mabl, Testim, Katalon, Applitools 등과 같은 AI 지원 자동화 도구를 활용하여 UI·기능·API 자동화를 설계·구현하는 역량을 갖추어야 합니다. 또한 CI/CD 파이프라인에 자동화 테스트를 연동해 실제 배포 과정에서 자동으로 테스트가 실행되도록 만드는 실무 경험이 필요합니다. 더불어 데이터 기반 테스트를 이해하고, 테스트에 필요한 데이터 구조를 설계하거나 자동으로 수집·관찰하는 능력도 함께 요구됩니다. 이를 위해 AI 자동화 실습 프로젝트를 수행해보고, Jenkins 또는 GitHub Actions 기반의 CI/CD 파이프라인을 이해하며, Docker와 같은 환경 구성 기술을 함께 학습하여 AI 기반 테스트 방법에 대한 이해를 넓혀나가는 것을 추천합니다.
이 단계에서 익힌 기술은 AI 자동화 도구를 통해 테스트 커버리지를 크게 확장할 수 있게 하며, 자동화 스크립트를 CI/CD에 안정적으로 연결함으로써 지속적이고 반복 가능한 자동화 테스트 운영이 가능해집니다. 그 결과 테스트 시간과 비용이 눈에 띄게 줄어들고, 배포 품질은 더욱 안정화되는 가시적인 성과를 얻을 수 있습니다.
▶︎ 3단계 : AI 기반 고급 QA 엔지니어
3단계의 목표는 데이터와 AI를 기반으로 한 품질 관리 능력을 확보하는 것입니다. 이 단계에서는 테스트 과정에서 생성되는 다양한 데이터의 품질을 확보하고, 수집된 로그와 지표를 분석하여 리스크를 예측하며, AI 모델의 성능을 평가하고 문제를 진단·개선할 수 있는 역량이 요구됩니다. 특히 AI 품질 관리를 위해서는 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, 실제 인프라나 클라우드 환경에서 AI 기반 테스트 자동화를 실행하며, 모델 편향 검증·성능 저하 모니터링·학습 데이터 품질 문제 등을 감지할 수 있어야 합니다. 이를 위해 Python 기반 데이터 분석 기술, 머신러닝 기초 과정, AWS·GCP와 같은 클라우드 환경 이해 등을 학습하는 것을 추천합니다.
이러한 역량을 갖추게 되면 AI 기반 품질 검증을 보다 체계적으로 수행할 수 있으며, 클라우드 기반 테스트 환경을 직접 설계하고 운영할 수 있습니다. 또한 테스트 실행 결과를 기반으로 리스크를 분석하고 이를 명확한 보고서 형태로 전달하는 성과를 얻을 수 있습니다.
▶︎ 4단계 : QA 전략가 & QA Architect
4단계의 목표는 품질 전략을 설계하고 조직 전체의 품질 문화를 주도하는 것입니다. 이 단계에 이른 QA 전문가는 프로젝트에서 품질 보증(QA), 품질 엔지니어링(QE), 품질 관리(QC) 역할을 모두 수행하며, 제품 전반의 품질 아키텍처를 설계하고 개발 과정 전체를 검토하여 표준, 규정, 요구사항의 준수 여부를 확인합니다.
4단계 QA는 AI 기반 테스트 전략과 테스트 데이터 전략을 수립하고, 품질 리스크를 기반으로 한 협업과 커뮤니케이션을 주도하며, 오류와 결함을 최소화하기 위한 품질 메트릭을 설계하여 조직의 품질 관리 시스템을 구축합니다. 궁극적으로는 제품 개발의 무결성·안정성·효율성을 유지하는 데 핵심적인 기여를 하는 역할입니다.
이를 위해 AI·머신러닝 품질 관리 사례를 연구해 조직에 적용해보고, Grafana나 Kibana 등으로 품질 대시보드를 직접 구축하며, 프로세스 개선 및 자동화를 위한 지속적인 학습이 필요합니다.
이 단계의 역량을 갖춘 QA를 통해 조직은 명확한 품질 표준을 수립할 수 있고, 테스트 비용과 리소스를 최적화하며, 목표로 설정한 품질 KPI를 효과적으로 달성할 수 있습니다. 또한 릴리즈 후 제품 품질을 안정적으로 유지하는 데에도 큰 도움을 줄 수 있습니다.
▶︎ 5단계 : AI QA 전문가 및 품질 혁신가
5단계의 목표는 AI와 품질의 미래 방향을 제시하는 최고 수준의 전문가(Thought Leader)로 성장하는 것입니다. 이 단계에 이른 QA는 전체 개발 생명주기 전반에서 AI를 활용해 품질을 관리할 뿐 아니라, AI 모델의 신뢰성·안전성·윤리성을 검증하는 체계를 구축하고, 조직의 AI 테스트 플랫폼을 기획·고도화하여 AI 전환 전략을 주도합니다. 즉, AI 기반 품질 혁신을 설계하고 글로벌 테스트·품질 트렌드를 리딩할 수 있는 수준의 역량을 갖춘 전문가가 되는 것이 이 단계의 핵심입니다.
이를 위해서는 AI 기술뿐 아니라 책임 있는 AI 활용을 위한 윤리·보안·프라이버시·투명성에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 공정성, 신뢰성 등의 원칙을 실제 프로세스에 적용하고, 편향·윤리 이슈를 검증하여 잠재적인 리스크를 해결하는 능력이 필요합니다. 또한 AI가 조직 전반에서 안전하고 일관되게 활용될 수 있도록 AI 품질·윤리 프로세스를 구축하는 방법을 익혀야 합니다. 더불어 MLOps(머신러닝 + 운영) 방법론을 학습하여 AI·ML 모델의 개발–배포–모니터링–재학습까지 이어지는 전체 모델 라이프사이클을 자동화하고 안정적으로 운영하는 역량을 갖추는 것도 매우 중요합니다.
이 단계의 QA 전문가는 조직에 AI 기반 품질 혁신 성과를 창출하고, AI 품질 관리 프레임워크를 도입해 지속적으로 리스크를 관리하여 신뢰성을 유지할 수 있도록 만들며, 나아가 조직의 AI QA 역량 전반을 리딩하는 역할을 수행하게 될 것입니다.
결론적으로 AI 시대에는 단순 반복 업무가 AI로 대체될 가능성이 높기 때문에, QA는 더 이상 단순한 테스트 수행자가 아니라 AI·데이터·자동화·전략을 결합한 고급 품질 전문가로 성장해야 합니다. 동시에 인간만이 갖는 고유 역량, 리더십, 전문성도 함께 강화해야 합니다. 즉, 전략적 사고와 문제 해결 능력을 기반으로 AI가 놓칠 수 있는 고위험 영역을 식별하고 우선순위를 판단할 수 있어야 하며, 금융·게임·의료 등 특정 산업에 대한 도메인 전문성을 확보해 특화된 품질 관리 역량을 갖추는 것이 중요합니다. 또한 AI를 활용해 품질을 예측하고, 지능형 분석 기반으로 품질 전략을 설계하는 품질 전략가로 역할을 확장해야 합니다.
지금까지 살펴본 로드맵을 기준으로 “나는 지금 어느 단계에 있는가?”, “다음 단계로 가기 위해 무엇을 준비해야 하는가?”를 점검해보면 향후 커리어 발전에 큰 도움이 될 것입니다.
마무리하며..
소프트웨어 테스트의 미래는 AI와 인간의 협업에 달려 있습니다. AI가 뛰어난 생산성과 자동화 능력을 갖추어 테스트를 가속화하고 최적화하고 있지만, 한 수 위의 사고력과 판단력 그리고 창의성을 가진 개인을 대체할 수는 없습니다. 특히 AI가 만들어낸 결과를 보고 그 옳고 그름을 판단하고, 맥락을 해석하며, 리스크를 예측하여 의사 결정을 할 수 있는 역량은 여전히 인간의 몫입니다. AI 시대에는 이러한 역량을 가진 시니어 전문가의 역할이 더욱 중요해질 것이지만, 그렇다고 QA를 시작하는 주니어를 포기할 수는 없습니다. 오히려 주니어가 시니어급으로 성장할 수 있도록 돕는 체계적인 교육과 다양한 실전 경험이 앞으로 우리가 해결해야 할 핵심 과제입니다. 시니어에게 주어진 시간은 많지 않기에, 다음 세대인 주니어가 자연스럽게 시니어의 역할을 이어받고 충분히 능력을 발휘할 수 있도록 현세대의 시니어들이 후배를 육성하는 일을 지금부터 시작해야 합니다.
또한 AI 시대의 QA는 단순히 지식을 축적해 전달하는 역할을 넘어, **문제의 서사를 이해하고 가설을 세우며 토론과 반박을 통해 문제를 탐구하는 ‘설계형 사고 역량’**을 갖추어야 합니다. 하루가 다르게 발전하는 AI 기술을 그저 쫓아가기보다는, 스스로 더 많은 질문을 던지고 깊이 있는 토론을 통해 사고의 구조를 바꾸는 것이 훨씬 중요합니다. 어떤 기술을 더 배우거나 더 성능 좋은 AI를 활용하는 것보다, 내가 어떤 사고를 할 수 있는가, 어떻게 문제를 바라보는가가 더 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다. 이를 위해 기존의 QA 프레임을 그대로 유지하는 것이 아니라, 필요하다면 밑바닥부터 다시 세우는 수준의 근본적인 전환이 요구되는 시점입니다.
AI 시대의 QA는 기술을 다루는 사람이 아니라 사고를 설계하는 사람, 시스템의 신뢰를 판별하는 사람, 다음 세대를 키워내는 사람으로 변화해야 합니다. 이는 개인뿐 아니라 조직과 업계 전체가 함께 준비해야 할 변화입니다.
