디지털 전환을 촉진하는 AI와 자동화의 만남

2024년 새해에도 기업이 추구하는 혁신과 디지털 전환(트랜스포메이션) 속도는 결코 줄어들지 않을 것으로 보인다. 이는 고객 경험 향상과 품질 높은 서비스 제공에 대한 기업들의 열망의 발로 덕분이다.

이런 혁신과 디지털 전환을 실현하고 지원하는 여러 솔루션들 중 '품질 엔지니어링'은 최근 소프트웨어 개발 라이프 사이클의 필수적인 부분으로 크게 주목받고 있다. 품질 엔지니어링은 소프트웨어 품질을 향상시키고 개발 및 테스트 프로세스를 자동화 및 최적화하는 동시에 속도와 규모에 맞게 제공하는 것을 포함한다. 이는 기업의 소프트웨어 및 애플리케이션 제품의 품질을 높여 고객 만족도를 증진시키며, 신속한 제품 출시로 이어져 비즈니스의 신뢰도를 강화할 뿐만 아니라 비용 효율적으로 디지털 전환을 추진하는 데 기여한다.

품질 엔지니어링에 있어 핵심적인 역할을 하는 기술은 ‘자동화’와 ‘AI’다. 자동화는 오늘날 기업 제품의 테스트 프로세스를 빠르게 자동화해 지속적 통합과 전달을 지원한다. 한편 AI는 테스트 스크립트 생성, 객체 인식, 그리고 자동 최적화와 같은 향상된 기능을 통해 생산성을 높이는 데 도움을 준다. 두 기술의 융합과 조화로 이뤄진 AI 기반 자동화는 보다 효과적인 테스트 프로세스를 생성하고, 궁극적으로 더 나은 품질의 엔지니어링을 이끌어낸다.

지난 2022년 PwC의 조사에 따르면, 아태지역 기업의 64%가 AI 기반 자동화가 전반적인 생산성 향상을 위해 필수적이라고 응답한 바 있다. 그렇다면 AI 기반 자동화는 어떻게 품질 향상에 기여할 수 있을까. 이를 이해하기 위해서는 먼저 AI 기반 자동화가 어떻게 워크플로우에 통합되고, 어떤 효과를 낼 수 있는지 파악할 필요가 있다.

최근 몇 년간, 급속히 변화하는 디지털 환경 속에서 아태지역의 기업들은 변화의 흐름을 따라가는 것에 그치는 것이 아니라 오히려 몇 단계 더 앞서 나가기 위해 부단히 노력해 왔다. 기업의 소프트웨어나 애플리케이션 등 제품을 구성하는 기술 요소도 함께 진화해 왔다. 이 과정에서AI 기반 자동화는 다양한 역할을 수행하며 전체 제품군의 품질을 유지를 지원한다. 이는 엔지니어들이 더 나은 코드를 만드는 데 집중할 수 있게 하고, 기존처럼 많은 시간과 노력을 할애하지 않고도 전체 개발 파이프라인에서 품질을 우선 시 할 수 있게 한다. 또 AI기반 자동화는 영향 분석을 수행해 비즈니스 및 기술 변경에 따른 리스크 수준 결정도 지원할 수 있어서 조직의 의사 결정 프로세스를 보다 간소화할 수 있다.

대량의 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 AI 기반의 자동화는 많은 데이터와 트렌드가 포함된 영역에서 특히 유용하다. 소프트웨어 개발 수명 주기에서 이상 징후와 버그를 조기에 감지해 문제를 적시에 해결할 수 있도록 하고 엔드투엔드 품질을 개선할 수 있게 한다. 예를 들어, 기존의 일반적인 자동화 테스트는 색각 이상자에게 어려운 오버랩 되거나 오프스크린 된 텍스트 요소, 감춰진 컴포넌트, 복잡한 색상 조합을 감지할 수 없다. 이는 대부분의 자동화 프로세스에서 오류를 일으키진 않지만 추후 개발자가 수정하기 어려운 문제로 발전할 수 있다. AI 기반 자동화 중 비주얼 AI 테스트는 이런 문제를 대규모로 식별할 수 있을 뿐만 아니라 탁월한 사용자 경험을 보장하기 위해 가장 미묘한 부분까지 찾아내는 탐정 역할도 할 수 있다.

AI 기반 자동화는 효율적인 인력과 리소스 관리에도 효과적이다. 개발에 있어 속도는 필수적이지만 품질도 결코 타협해선 안 되는 게 최근의 비즈니스 환경이다. AI 기반 자동화는 인력들을 단순하고 반복적인 수작업에서 탈피시키고, 더 높은 품질의 소프트웨어와 업데이트를 보다 빠르게 배포할 수 있도록 한다. 관련 팀과 인력은 보다 전략적이고 중요한 업무에 집중할 수 있게 된다. 그러나 소프트웨어 테스팅 업계 종사자들에게 미칠 영향에 대한 우려가 널리 퍼져 있다. 이에 대해서는 AI에 의한 일자리 대체에 대한 두려움을 갖기 보다는, AI 기반 자동화를 업무에 적용하는 방법을 이해하는 사람이 분명한 이점을 누릴 수 있다는 사실에 주목할 필요가 있다.