AI 시대, QA 엔지니어는 어떻게 살아남을 것인가

AI가 대체할 수 없는 이유

Mar 10. 2025

QA 엔지니어, 이제 AI에 밀려 설 자리가 없어지는 것 아닌가요?

이대로 가다 보면 AI가 나(QA 엔지니어) 대신 테스트를 다 해버리는 것 아닐까요?

QA 엔지니어는 이제 필요 없어진다고 하면 어떡하죠?

자동화 테스트는 물론, 테스트 케이스 생성, 실행, 심지어 결과 분석까지... 인공지능(AI)이 QA 업무 영역을 빠르게 잠식해 들어오면서, 많은 QA 엔지니어들이 미래에 대한 불안감을 느끼고 있습니다. 실제로 가트너(Gartner)의 조사에 따르면, 2025년까지 대기업의 70%가 AI 기반 테스트 자동화 도구를 도입할 것으로 예상됩니다. 단순히 반복적인 테스트 업무만 수행하던 QA 엔지니어라면 이러한 변화가 두려울 수 있습니다.

하지만, 정말 AI가 QA 엔지니어를 완전히 대체할 수 있을까요?

이 글에서는 AI가 QA 엔지니어를 대체할 수 없는 이유를, QA 엔지니어만이 가질 수 있는 3가지 핵심 역량을 중심으로 살펴보고자 합니다. 또한, AI 시대를 맞이하여 QA 엔지니어가 어떤 준비를 해야 '대체 불가능한 인재'로 살아남을 수 있을지, 구체적인 생존 전략을 제시합니다. AI는 QA 엔지니어의 경쟁자가 아니라, 든든한 조력자입니다. AI를 현명하게 활용하고, 자신만의 강점을 키워나간다면, QA 엔지니어는 AI 시대에도 더욱 빛나는 '품질 전략가'로 성장할 수 있습니다.

테스트 케이스 설계

AI는 도울 뿐, 창의적 사고와 비판적 검토는 QA 엔지니어의 몫

최근 ChatGPT, Testim, Appvance IQ 등 생성형 AI를 활용하여 테스트 케이스를 작성하는 사례가 급증하고 있습니다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 빠르고 효율적으로 테스트 케이스를 생성하며, QA 엔지니어의 업무 부담을 덜어주는 유용한 도구임이 분명합니다. 하지만, AI가 생성한 테스트 케이스를 맹목적으로 신뢰하고, 그대로 사용하는 것은 매우 위험한 발상입니다.

AI는 비즈니스 로직의 복잡성과 특수성을 완벽하게 이해하기 어렵습니다.

AI는 학습된 데이터를 바탕으로 일반적인 패턴의 테스트 케이스는 생성할 수 있지만, 특정 도메인(Domain)에 특화된 복잡한 비즈니스 로직을 모두 반영하기는 어렵습니다. 예를 들어, 복잡한 할인 조건과 예외 조항이 많은 배달 앱의 결제 시스템을 생각해 봅시다. AI는 기본적인 할인 금액 계산은 정확하게 수행할 수 있겠지만, 특정 시간대, 특정 지역, 특정 사용자 그룹, 제휴 카드 할인 등 다양한 조건이 결합된 복잡한 할인 정책을 모두 고려하여 테스트 케이스를 생성하는 것은 쉽지 않습니다. 또한, VIP 고객에게만 제공되는 특별 할인이나, 특정 이벤트 기간에만 적용되는 임시 할인 정책 등은 AI가 학습하지 못한 데이터일 가능성이 높습니다.

AI는 창의적인 테스트 시나리오를 발굴하는 데 한계가 있습니다.

AI는 기존에 존재하는 테스트 케이스를 분석하고, 이를 기반으로 새로운 테스트 케이스를 생성합니다. 즉, 과거의 데이터에 의존하는 경향이 있습니다. 하지만, 소프트웨어 개발 과정에서는 예상치 못한 오류나 새로운 기능 추가 등 다양한 변수가 발생합니다. 이러한 상황에 대처하기 위해서는 QA 엔지니어의 창의적인 사고와 문제 해결 능력이 필수적입니다. 예를 들어, 신규 기능 출시를 앞두고 네트워크 불안정, 서버 과부하, 사용자 입력 오류 등 다양한 예외 상황을 가정하고, 이에 대한 테스트 시나리오를 설계하는 것은 AI보다 숙련된 QA 엔지니어에게 더 적합한 업무입니다.

AI는 '정답'을 제시하지 않습니다.

테스트 케이스의 유효성을 판단하고, 최종 결정을 내리는 것은 QA 엔지니어의 몫입니다. AI는 테스트 케이스를 '제안'할 뿐, 이 테스트 케이스가 정말로 비즈니스 요구사항에 부합하는지, 중요한 결함을 발견할 가능성이 높은지, 테스트 우선순위가 적절한지 등을 판단하는 것은 QA 엔지니어의 책임입니다. AI가 생성한 테스트 케이스를 비판적인 시각으로 검토하고, 필요한 경우 수정하거나 보완하는 과정을 거쳐야만, 진정으로 가치 있는 테스트 케이스를 확보할 수 있습니다.

따라서, QA 엔지니어는 AI를 도구로 활용하되, 테스트 케이스 설계의 주도권을 놓지 않아야 합니다. 비즈니스 로직과 사용자 경험을 깊이 이해하고, 창의적인 사고를 통해 다양한 테스트 시나리오를 발굴하며, AI가 생성한 결과물을 비판적으로 검토하는 능력이 AI 시대 QA 엔지니어의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

UX 테스트: AI는 '느낄' 수 없다

사용자의 마음을 읽고 공감하는 QA 엔지니어

소프트웨어 테스트는 크게 UI(User Interface) 테스트와 UX(User Experience) 테스트로 나눌 수 있습니다. UI 테스트는 버튼 클릭, 텍스트 입력, 화면 전환 등 화면 요소들이 정상적으로 작동하는지 확인하는, 비교적 정형화된 테스트입니다. 이러한 UI 테스트는 자동화 도구를 활용하여 효율적으로 수행할 수 있습니다. 하지만, UX 테스트는 단순한 기능 검증을 넘어, 사용자가 서비스를 이용하면서 느끼는 만족도, 편의성, 직관성 등을 평가하는, 훨씬 더 복잡하고 섬세한 영역입니다.

AI는 사용자의 감정을 읽을 수 없습니다. 물론, 최근에는 사용자의 표정, 행동, 음성, 뇌파 등을 분석하여 감정을 추론하는 기술이 발전하고 있지만, 아직까지 인간의 미묘하고 복잡한 감정 변화를 완벽하게 포착하고 해석하는 것은 불가능합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 과정을 생각해 봅시다. AI는 사용자가 상품을 검색하고, 장바구니에 담고, 결제하는 과정을 순차적으로 테스트하며, 각 단계에서 오류가 발생하는지 확인할 수 있습니다. 하지만,

결제 버튼의 위치가 애매해서 사용자가 찾기 어렵다면?

상품 설명이 너무 길고 복잡해서 사용자가 스크롤을 많이 해야 한다면?

장바구니에 담은 상품을 삭제하는 과정이 직관적이지 않다면?

원하는 상품을 찾기 위해 여러 번 검색어를 바꿔야 한다면?

이러한 불편함은 데이터만으로는 파악하기 어렵습니다.

QA 엔지니어는 직접 사용자가 되어 서비스를 이용하면서, 사용자의 입장에서 불편한 점은 없는지, 개선할 부분은 없는지 꼼꼼하게 살펴야 합니다. 사용자의 마음을 이해하고, 공감하는 능력이 UX 테스트의 핵심입니다.

UX 테스트를 효과적으로 수행하기 위해 QA 엔지니어는 다음과 같은 방법을 활용할 수 있습니다.

사용자 인터뷰, 설문 조사 (User interviews and surveys): 실제 사용자에게 직접 의견을 묻고, 서비스 이용 경험에 대한 솔직한 피드백을 수집합니다.

사용성 테스트 (Usability Testing): 사용자가 서비스를 이용하는 모습을 직접 관찰하고, 어떤 부분에서 어려움을 느끼는지, 어떤 부분에서 만족하는지 분석합니다.

A/B 테스트 (A/B Testing): 두 가지 이상의 UI/UX 디자인(예: 버튼 색상, 레이아웃, 문구 등)을 비교하여 어떤 디자인이 사용자에게 더 긍정적인 반응을 얻는지 실험합니다.

휴리스틱 평가 (Heuristic Evaluation): UX 전문가가 정해진 평가 기준(예: 사용성, 효율성, 일관성 등)에 따라 서비스를 평가하고, 문제점을 발견합니다.

AI는 UX 테스트를 보조하는 도구로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 시선 추적 데이터를 분석하거나, 설문 조사 결과를 요약하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만, 사용자의 마음을 진정으로 이해하고, 서비스의 품질을 개선하기 위한 통찰력을 제공하는 것은 여전히 QA 엔지니어의 몫입니다.

도메인 지식: AI는 '모르는' 전문 영역

깊이 있는 통찰력과 문제 해결 능력은 QA 엔지니어의 무기

소프트웨어는 단순히 코드로만 이루어진 것이 아닙니다. 대부분의 소프트웨어는 특정 산업 분야(금융, 의료, 법률, 보험, 공공 서비스 등)의 규칙과 정책을 반영하여 작동합니다. 이러한 비즈니스 로직이 제대로 구현되었는지 검증하는 것은 단순한 코드 분석이나 기능 테스트만으로는 불가능합니다. 특히, 규제가 엄격하고 변화가 잦은 산업에서는 해당 분야에 대한 전문 지식, 즉 도메인 지식이 필수적입니다.

예를 들어, 은행의 대출 심사 시스템을 테스트한다고 가정해 봅시다. AI는 대출 이자 계산 알고리즘이 수학적으로 정확하게 동작하는지, 입력된 데이터가 올바르게 처리되는지 등을 확인할 수 있습니다. 하지만,

해당 대출 상품이 최신 금융 관련 법규 및 정책을 준수하고 있는지,

특정 고객군(예: 신용등급이 낮은 고객, 고령 고객, 외국인 고객)에게 불리하게 작용하는 요소는 없는지,

대출 심사 과정에서 발생할 수 있는 예외 상황(예: 소득 증빙 자료 부족, 담보 가치 하락)에 대한 처리가 적절한지,

이러한 부분은 AI가 자동으로 판단하기 어렵습니다. 해당 분야의 전문 지식을 갖춘 QA 엔지니어가 직접 비즈니스 로직을 분석하고, 관련 법규 및 정책을 검토하며, 발생 가능한 예외 상황을 예측하여 테스트해야 합니다.

의료 시스템의 경우, 환자의 진단 정보를 분석하는 AI 알고리즘이 최신 의료 가이드라인을 따르고 있는지, 개인정보보호법을 준수하는지 검증해야 합니다. 법률 시스템에서는 계약서 자동 생성 기능이 각 국가별 법적 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. 이처럼 도메인 지식은 QA 엔지니어가 AI와 차별화되는 강력한 무기입니다.

도메인 지식을 갖춘 QA 엔지니어는 다음과 같은 역할을 수행할 수 있습니다.

비즈니스 요구사항 분석: 소프트웨어가 충족해야 할 비즈니스 요구사항을 정확하게 이해하고, 이를 테스트 케이스에 반영합니다.

규제 준수 여부 검증: 관련 법규 및 정책을 준수하는지 확인하고, 잠재적인 법적 문제점을 예방합니다.

예외 상황 처리: 발생 가능한 예외 상황을 예측하고, 이에 대한 적절한 처리 방안이 마련되어 있는지 검증합니다.

문제 해결: 복잡한 문제 상황에서 도메인 지식을 바탕으로 근본적인 원인을 파악하고, 효과적인 해결책을 제시합니다.

QA 엔지니어는 도메인 지식을 꾸준히 학습하고, 관련 경험을 쌓아나가야 합니다.

관련 교육 이수: 금융, 의료, 법률 등 특정 도메인 관련 교육 과정을 이수하여 전문 지식을 체계적으로 습득합니다.

업계 동향 파악: 최신 기술, 규제 변화, 경쟁사 동향 등을 지속적으로 학습하고, 관련 컨퍼런스나 세미나에 참여하여 정보를 공유합니다.

전문가와 협업: 개발자, 기획자, 법무팀, 의료 전문가 등 다양한 분야의 전문가와 긴밀하게 협력하여 도메인 지식을 공유하고, 문제 해결 방안을 함께 모색합니다.

AI 시대, QA 엔지니어의 미래는 '품질 전략가'

AI 시대는 QA 엔지니어에게 위기이자, 동시에 엄청난 기회입니다. AI는 단순 반복적인 테스트 업무를 자동화하여 QA 엔지니어가 더 높은 수준의, 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 든든한 조력자입니다. AI가 대체할 수 없는 핵심 역량, 즉, 창의적인 테스트 케이스 설계 능력, 사용자의 마음을 읽는 UX 테스트 능력, 그리고 깊이 있는 도메인 지식을 갖춘 QA 엔지니어는 AI 시대에도 대체 불가능한 인재로, 더욱 빛나는 '품질 전략가'로 성장할 것입니다.

AI 시대의 QA 엔지니어는 단순한 테스터가 아닙니다. 제품의 전체적인 품질을 책임지고, 비즈니스 목표 달성에 핵심적인 기여를 하는 '품질 전략가'입니다. QA 엔지니어는 AI를 활용하여 테스트 효율성을 높이는 동시에, AI가 놓칠 수 있는 부분을 꼼꼼하게 검토하고, 사용자 관점에서 서비스를 평가하며, 비즈니스 목표 달성을 위한 최적의 품질 전략을 수립해야 합니다.