전통적인 품질 보증(QA) 프로세스는 오랫동안 수동 테스트와 사전 정의된 테스트 사례에 의존해 왔습니다. 이러한 방법은 과거에는 효과적이었지만 속도가 느리고 사람의 실수에 취약하며 개발 지연과 비용 증가로 이어지는 경우가 많습니다. 당연히, 가트너 서비스 리더의 88%가 오늘날의 QA 접근 방식이 목표를 달성하지 못한다고 느끼고 있다고 보고합니다. AI가 중심이 되면서 AI 품질 보증은 팀이 더 높은 품질의 소프트웨어를 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원합니다. 이 기사에서는 품질 보증 분야의 AI가 소프트웨어 테스트를 간소화하는 동시에 제품 성능을 향상시키는 방법을 설명합니다.
AI 기반 품질 보증이란 무엇입니까?
AI 품질 보증(QA)은 인공 지능을 사용하여 소프트웨어 테스트 프로세스의 다양한 부분을 간소화하고 자동화합니다. AI 기반 QA는 테스트 프로세스를 변화시키는 몇 가지 기술 혁신을 도입합니다.
기계 학습 모델은 기록 데이터를 분석하여 위험도가 높은 영역을 감지하고, 테스트 사례의 우선 순위를 지정하고, 테스트 범위를 최적화합니다. 또한 AI는 테스트 데이터 생성을 자동화하여 수동 입력의 필요성을 줄이는 광범위한 테스트 데이터를 생성합니다.
적응형 테스트를 통해, 일체 포함 사용자 요구 사항이 변경됨에 따라 실시간으로 테스트 사례를 조정합니다. 또한 AI는 테스터가 코드 한 줄도 작성하지 않고도 쉽게 테스트를 구축하고 실행할 수 있도록 지원합니다.
품질 보증에서 AI의 이점
AI 기반 품질 보증의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
- 효율성 향상: AI는 종종 QA 프로세스를 지연시키는 반복적인 작업을 대신합니다. 결과적으로 QA 팀은 수동으로 테스트 케이스를 생성하고 오류를 추적하는 대신 고성능 소프트웨어를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. AI는 테스트 데이터 생성도 자동화하여 수동 입력의 필요성을 줄이는 광범위한 테스트 데이터를 생성합니다. 결과적으로 QA 팀은 더 많은 양의 테스트 사례를 실행하고 더 광범위한 시나리오를 다룹니다. 이러한 장점을 통해 AI 기반 QA는 조직이 QA 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 50% 이상.
- 향상된 정확도: AI 기반 자동화는 수동 테스트에서 흔히 발생하는 인적 오류를 제거하여 QA 정확성을 높입니다. 자동화된 QA는 수동 테스트를 능가합니다. 90% 정확도. 결과적으로 수동 테스터가 놓칠 수 있는 패턴, 버그 및 성능 문제를 더 잘 인식할 수 있습니다.
- 지능형 테스트: 기계 학습은 과거 데이터를 분석하여 위험도가 높은 영역을 식별하고 먼저 주의가 필요한 테스트 사례의 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다. AI 기반 적응형 테스트를 통해 테스터는 필요와 요구 사항이 발전함에 따라 테스트 사례를 실시간으로 업데이트할 수 있습니다.
AI 소프트웨어 품질 관리의 새로운 동향
AI는 테스트 생성 속도를 높이는 것부터 테스트 데이터 관리를 강화하는 것까지 QA 팀의 운영 방식을 바꾸고 있습니다. AI 소프트웨어 품질 관리의 몇 가지 새로운 추세는 다음과 같습니다.
AI 기반 테스트 자동화
이제 AI를 통해 테스트 케이스 생성이 더 빠르고 정확해졌습니다. 다음과 같은 도구 Taskade의 AI 테스트 케이스 생성기 소프트웨어 요구 사항을 분석하고 테스트 사례를 자동으로 자동화하여 다양한 시나리오를 포괄합니다. 이렇게 하면 테스트 프로세스가 단순화되고 중요한 영역을 놓치지 않게 됩니다. 결과는? 더 짧은 시간에 더 나은 적용 범위와 더 높은 정확도를 제공합니다.
테스트 실패로부터 자동 복구
AI의 가장 가치 있는 기능 중 하나는 테스트 실패로부터의 자동 복구 또는 ‘자가 치유.’ 테스트엄격성 애플리케이션이 변경되면 테스트를 자동으로 조정할 수 있으므로 여기서 탁월합니다. 이는 중단이 적고 테스트 스크립트를 수정하는 데 소요되는 시간이 줄어든다는 것을 의미합니다. AI가 애플리케이션 요구 사항과 관련된 오류를 감지한 경우에만 테스트가 실패합니다.
품질을 위한 향상된 예측 분석
다음과 같은 도구가 사용됩니다. 아틀라시안 과거 데이터를 분석하여 잠재적인 실패를 예측하고 문제가 더 심각한 문제로 커지기 전에 근본 원인을 찾아냅니다. 이를 통해 팀은 위험도가 높은 영역에 집중하고 가장 중요한 테스트의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 맥킨지 이러한 분석을 통해 소프트웨어 신뢰성이 크게 향상되고 보증 비용이 절감될 수 있다고 지적합니다.
향상된 테스트 데이터 관리
AI 기반 도구를 사용하면 테스트 데이터 관리가 훨씬 간단해집니다. 합성 데이터 생성 및 데이터 마스킹을 제공하는 솔루션은 민감한 정보를 보호하는 동시에 테스트 데이터가 현실적이고 정확하도록 보장합니다. 합성 데이터는 QA 팀이 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하면서 의미 있는 테스트를 수행하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 모니터링
AI 기반 모니터링 테스트 중에 실시간 피드백을 제공하므로 문제를 즉시 감지하고 수정할 수 있습니다. 모니터링 도구는 다양한 환경에서 성능을 추적합니다. 이를 통해 소프트웨어가 어디에서 실행되든 일관되게 작동할 수 있습니다. 또한 이를 통해 문제 해결 속도가 빨라지고 다양한 조건에서 성능이 최고 수준으로 유지됩니다.
향상된 테스트 케이스 우선순위 지정
AI가 중요한 영향을 미치는 또 다른 영역은 테스트 사례의 우선순위를 지정하는 것입니다. 다음과 같은 도구 딜로이트 디지털 테스터 과거 테스트 결과와 제품 사용 데이터를 사용하여 가장 중요한 테스트를 결정합니다. 따라서 팀은 가장 중요한 테스트에 먼저 집중하여 불필요한 테스트를 줄이고 QA 프로세스의 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.
인기 있는 테스트 도구가 품질 보증에 AI를 활용하는 방법
테스트 도구는 AI를 통합함으로써 더욱 스마트해지고 효율적으로 변하고 있습니다. 다음은 AI를 사용하여 기능을 향상시키는 몇 가지 인기 있는 도구입니다.
테스트 자동화 도구
- Selenium은 AI를 사용하여 웹 애플리케이션 내의 동적 요소를 효율적으로 식별함으로써 웹 자동화 기능을 향상시킵니다. AI 기반 자가 복구 기능은 애플리케이션 요소가 변경될 때 테스트 스크립트를 최신 상태로 유지하여 수동 유지 관리의 필요성을 줄여줍니다. 이로 인해 Selenium은 여러 플랫폼과 브라우저에서 기능 테스트를 자동화하는 다목적 도구가 되었습니다.
- Appium은 AI를 사용하여 iOS 및 Android 플랫폼 전반에서 모바일 앱 테스트를 단순화합니다. 제스처 및 입력과 같은 모바일 요소와의 감지 및 상호 작용을 자동화합니다. 궁극적으로 AI는 Appium이 테스트 생성 프로세스를 간소화하고 사용자에게 두 모바일 운영 체제 모두에서 통합된 테스트 환경을 제공하는 데 도움이 됩니다.
테스트 관리 도구
- TestRail은 AI를 통합하여 NLP를 통해 테스트 사례를 생성하여 테스트 관리를 간소화합니다. 한 단계 더 나아가 위험에 따라 각 테스트 사례의 우선순위를 지정합니다. 또한 TestRail은 AI를 사용하여 디버깅을 지원하여 테스트 유지 관리를 더욱 효율적으로 만들고 오류 가능성을 줄입니다.
- ALM Octane은 AI를 사용하여 테스트 관리 및 분석을 향상합니다. AI 기반 품질 위험 분석은 위험도가 높은 영역에 대한 테스트를 권장하여 중요한 문제를 다룹니다. 플랫폼의 AI 기반 근본 원인 분석은 결함을 찾아내는 데 도움이 되며, NLP를 사용하면 기술 사용자와 비기술 사용자 모두 자연어로 테스트를 쉽게 만들 수 있습니다.
QA 도구
- TestCraft는 웹 애플리케이션 테스트를 위한 로우 코드 AI 기반 플랫폼을 제공합니다. 자동으로 테스트 시나리오를 생성하고 AI를 사용하여 UI 변경에 따라 테스트 스크립트를 자가 복구합니다. 이렇게 하면 수동 업데이트의 필요성이 최소화됩니다.
- ACCELQ는 AI 기반의 코드 없는 플랫폼으로 테스트 자동화를 단순화합니다. BDD(행동 중심 개발)를 지원하여 실제 비즈니스 프로세스를 미러링하여 재사용 가능한 테스트 사례를 만듭니다. 또한 AI는 복잡한 동적 웹 페이지 및 API의 자동화를 관리하는 데 도움을 주어 ACCELQ를 최신 웹 애플리케이션 및 서비스 테스트에 매우 효율적으로 만듭니다.
- Parasoft는 AI를 사용하여 엔드투엔드 테스트 프로세스를 자동화함으로써 지속적인 품질 플랫폼을 강화합니다. AI는 코드부터 UI까지 테스트 범위를 개선하여 소프트웨어 안정성을 보장합니다. 또한 이 플랫폼은 AI 기반 분석을 제공하여 테스트 격차를 식별하고 전체 테스트 전략을 최적화합니다.
AI 품질 관리의 과제와 한계
AI는 QA에 여러 가지 이점을 제공하지만 명심해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 첫째, QA 워크플로에 AI를 추가하려면 상당한 선행 투자가 필요합니다. 기업은 AI를 효과적으로 사용하기 위해 필요한 시간과 자원을 사전에 할당해야 합니다.
비용 외에도 부정확하거나 편향된 데이터로 인해 결과가 손상될 수 있으며, 이로 인해 AI가 버그를 탐지하거나 테스트를 최적화하는 데 있어 효율성이 떨어집니다. 이는 증가하는 윤리적 우려와 밀접하게 연관되어 있습니다. AI가 편향된 데이터로부터 학습하는 경우 결과는 이러한 편향을 반영하고 결과를 왜곡합니다. QA 팀은 공정성을 보장하기 위해 테스트 워크플로우 전반에 걸쳐 데이터를 면밀히 조사하고 투명성을 유지해야 합니다.
비슷하게, 생성 AI QA, 특히 모바일 앱 테스트에서는 아직 완전히 성숙되지 않았습니다. 예를 들어 ChatGPT와 같은 도구는 아직 다양한 모바일 장치에서 테스트. 이로 인해 특정 하드웨어에 앱을 로드하거나 로그인 화면과 같은 특정 기능에 대한 자세한 테스트 사례를 만드는 기능이 제한됩니다. 이러한 제한 사항은 AI가 빠르게 발전하고 있지만 아직 특정 영역에서 수동 테스트의 필요성을 대체하지 못했다는 것을 보여줍니다.
AI는 미래의 품질 보증에 어떤 영향을 미칠까요?
더 많은 QA 팀이 비교할 수 없는 효율성과 정확성을 위해 AI를 채택함에 따라 AI는 워크플로의 필수적인 부분이 될 것입니다. 그 결과 소프트웨어 개발 속도와 품질에 대한 더 큰 혁신과 새로운 벤치마크가 탄생하게 될 것입니다.
AI 기반 QA도 DevOps의 핵심이 되고 있습니다. 원활한 통합을 통해 지속적인 테스트와 더 빠른 릴리스 주기가 가능해집니다. 프로세스가 더욱 효율적이 되고 개발팀과 QA팀 간의 협업이 향상됩니다.
AI가 QA를 변화시키면서 기술 향상이 필수적이 될 것입니다. 조직은 팀이 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 교육에 투자해야 합니다. 적응하는 사람들은 AI가 주도하는 미래를 선도할 것이지만, 다른 사람들은 뒤처질 위험이 있습니다.
최종 단어
AI 기반 QA는 반복 가능한 작업을 자동화하고 보다 스마트하고 효율적인 테스트를 가능하게 합니다. 테스트 사례 생성 자동화부터 오류 감지 개선, 출시 시간 단축까지 AI 기반 QA는 속도와 품질에 대한 새로운 표준을 설정합니다.
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