제3장. AI 품질 보증 및 테스팅
AI 기반 코딩과 리팩토링, 그리고 지능형 코드 품질 관리 시스템은 개발 속도를 비약적으로 높이는 강력한 도구임이 분명합니다. 그러나 아무리 빠르게 코드를 작성하고 개선하더라도, 최종적으로 사용자에게 전달되는 소프트웨어의 ‘품질’ 이 보장되지 않는다면 그 모든 노력은 무의미해질 것입니다.
현대의 소프트웨어 개발 환경은 점점 더 짧은 릴리스 주기와 높은 품질 수준을 동시에 요구하고 있습니다. 마이크로서비스와 클라우드 네이티브 환경의 확산은 복잡성을 증가시켰고, 전통적인 수동 테스트나 스크립트 기반 자동화 방식은 이러한 변화의 속도를 따라가지 못하며 한계를 드러내고 있습니다. 높은 유지보수 비용, 제한적인 테스트 커버리지, 그리고 피드백 지연은 여전히 개발 생산성의 주요 병목으로 작용하고 있습니다.
AI, 특히 LLM은 반복적이고 예측 불가능했던 테스트 영역에 지능과 유연성을 불어넣어, 품질 보증의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
서비스 간 통신의 핵심인 API 테스트의 한계를 진단하고, LLM 기반의 TestLAB AI가 어떻게 API 테스트의 유지보수 부담을 완화하고 커버리지를 강화하며 민첩한 피드백 루프를 구현하는지를 구체적인 사례를 통해 알아보고, 슈퍼앱 시대의 복잡한 UI 테스트 자동화가 직면하는 문제들을 AI가 어떻게 해결하고, DeviceFarm QA 에이전트가 ‘보고, 생각하고, 실행하는’ 자율적인 테스트를 통해 UI 테스트의 회복탄력성과 효율성을 올리는지에 대해 이야기하려고 합니다.