생성형 AI와 테스트 케이스 자동 생성: 반복 업무 자동화로 품질 혁신

생성형 AI의 QA 활용 현황

• AWS는 자연어 기반 AI로 테스트 케이스 생성 시간을 최대 80% 단축하며, 요구사항 분석 및 시나리오 도출에 기여.
• BrowserStack, Autify 등 글로벌 기업들은 AI를 활용해 빠른 테스트 케이스 생성과 높은 커버리지를 확보, QA 팀의 반복 업무를 경감.
• TestRigor는 end-to-end 테스트 자동 생성 및 CI/CD 파이프라인 통합을 통해 지속적 테스트 흐름에 적용.
• Qodo는 테스트 케이스 생성 외 코드 리뷰, 결함 예측, Self-Healing 테스트 등 다양한 QA 활동을 지원. 효과적인 테스트 케이스 자동 생성 방법
• 프롬프트 구성이 중요하며, 이터레이션 방식으로 점진적 보완하고, 원하는 출력 형식과 예시를 제공하여 정확도를 높임.
• 목적/의도, 명령, 역할/페르소나, 맥락/배경, 입력/자료, 출력 형식 등 14가지 주요 구성 요소를 활용하여 상세하고 구체적인 지시 사항을 입력.
• Custom GPTs와 같은 맞춤형 AI 에이전트를 활용하여 프롬프트를 표준화하고 테스트 케이스 자동 생성기를 구축, 반복적인 지시 입력 없이 효율적인 작업 가능. QA 엔지니어 역할의 변화
• 생성형 AI 도입으로 QA 엔지니어는 반복 업무에서 벗어나 전략적이고 분석적인 역할로 확장.
• 테스트 아키텍트/품질 전략가, AI 트레이너/관리자, 데이터 기반 분석가, AI 도구 전문가 등으로 역할이 변화하며, AI는 보조자 역할을 수행.
• AI가 생성한 결과물은 초안의 성격을 가지므로, QA 엔지니어의 과 과정이 필수적이며, 확보된 시간을 품질 전략과 혁신 활동에 집중.