테스트 자동화의 미래, AI에 달렸다📌

경기 침체가 장기화되면서 기업들은 비용 절감을 중시하며, 이에 따라 테스트 자동화를 채택하는 경향이 더욱 강해지고 있습니다. 특히 AI가 적용된 테스트 자동화는 테스트 케이스 생성과 유지 보수를 자동화하고, 더 빠르고 정교하게 버그를 예측 및 분석하며, 자율적으로 테스트를 실행하고 최적화할 수 있습니다. 이로써 소프트웨어 개발 속도와 품질을 더욱 향상시키며, 인력과 비용을 크게 절감하는 변화를 가져옵니다.

점점 더 중요해지는 테스트 자동화

테크저리(techjury)에 따르면 테스트 자동화 시장은 2022년 47억 달러에서 2027년에는 527억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 지속적인 시장의 성장은 디지털 전환으로 인해 기업의 테스트 자동화가 필수적인 요소로 자리 잡고 있음을 보여주며, 다양한 산업군이 이 기술에 주목하고 있는 시대임을 시사합니다. 예를 들어 금융 서비스 산업은 보안과 규제 준수를 강화하면서도 기술 혁신과 디지털 전환을 추구하고 있습니다. 의료 산업에서는 신속하고 정확한 테스트가 환자 안전의 핵심 요소로 인식되며, 이를 위한 자동화 기술의 중요성이 부각되고 있습니다. 또한 제조업에서는 생산 공정의 자동화와 품질 관리 강화를 통해 생산성을 높이고 불량률을 줄이는 데 주목하고 있습니다. 이러한 산업 전반에서 테스트 자동화의 중요성은 앞으로도 기술 발전과 함께 계속해서 증가할 것으로 기대됩니다.

• 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

• 반복적인 테스트를 정확하게 수행할 수 있습니다.

• 다양한 환경에서 테스트를 수행할 수 있습니다.

• 결과를 쉽게 분석하고 보고할 수 있습니다.

[테스트 자동화 이점]

테스트 자동화 도입장벽은?

테스트 자동화는 테스트와 검증을 자동으로 수행, 안정성과 완성도를 높이며 기업의 생산성을 향상시킬 수 있어 다양한 사업군에서 주목하고 있지만, 시스템 도입에는 몇 가지 장벽이 있을 수 있습니다. 초기 설정 및 스크립트 작성에 높은 비용과 시간이 소모된다든가, 특히 UI 테스트와 같이 인간의 직관이 필요한 부분에서 완벽한 자동화가 어려울 수 있다는 점이 그 예입니다. 또한 테스트 자동화 도구의 유지보수와 업데이트가 필요할 경우 추가 비용과 시간이 소요될 수 있습니다.

AI, 테스트 자동화 완성도 높인다

맥킨지는 개발자가 생성형 AI로 코드 작업을 2배 더 빨리 완료한다는 연구 결과를 발표한 바 있습니다. AI의 도입이 모든 단점이 완벽하게 해결할 수 있는 것은 아니지만, AI의 발전은 테스트 자동화의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 제시합니다.

• AI는 기존 테스트 결과를 분석하고 학습하여 자동화 스크립트를 생성할 수 있습니다.

이는 테스트 자동화의 초기 설정 및 스크립트 작성에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

• AI는 복잡한 데이터와 패턴을 분석해 잠재적인 결함을 예측할 수 있어 안정성과 완성도를 높이고 기업의 생산성 향상을 지원합니다.

• UI 테스트 자동화는 구축 비용이 많이 들고 지속적으로 높은 유지 보수 노력이 필요해 부담이 되곤 합니다.

AI의 도입을 통해UI요소의 변화를 감지하고, 자동화된 테스트의 업데이트를 가능케 합니다.

또 생성형 AI 학습을 통해 시나리오 생성의 맥락을 이해하고, 자동화의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

[테스트 자동화를 위한 AI의 활용]

이어지는 2편 콘텐츠에서는 테스트 자동화 도구 선택 시 고려사항과 특히 AI 기반 색다른 테스트 자동화 도구를 찾으시는 분들을 위해 엄선된 ‘트라이센티스 토스카’를 소개해 드릴께요. 곧 또 만나요!

2편 콘텐츠 [바로가기] 클릭!

Service Menu

Blog 블로그

블로그