Proven by Intelligence

AI를 이용한 테스트 자동화는 고급 머신러닝 알고리즘을 사용하여 과거에는 사람이 수행했던 테스팅 작업을 처리하는 것을 의미합니다.

AI 기반 테스팅 도구는 다음과 같은 핵심 작업을 수행합니다:

•  패턴 식별 및 추세 예측

•  배포 전 오류 감지

•  더 빠른 문제 해결을 위한 디버깅

AI는 인간 테스터를 대체하는 것이 아니라, 주로 반복적인 테스팅 작업을 자동화하여 QA(품질 보증) 팀의 생산성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

• 테스트 유지보수:

소프트웨어 및 요구사항 변화에 맞춰 테스트 프로세스를 자동으로 개선하고 업데이트합니다.

• 불안정한 테스트(Flaky Test) 감지:

테스트가 성공하거나 실패하는 False positives 및 Negatives을 식별하고 제거합니다.

• 테스트 스크립트 자동 업데이트:

코드베이스 또는 테스팅 환경의 변경 사항을 반영하여 테스트 스크립트를 자동으로 수정합니다.

AI는 경험, 비판적 사고, 직관, 비즈니스 통찰력을 가진 인간 테스터를 대체할 수 없으므로, AI의 올바른 사용은 DevOps 팀의 생산성과 정확성을 높이는 파트너 역할을 하는 것입니다.

AI는 현재 QA 팀이 업무를 수행하는 방식을 혁신하고 있습니다.

1. 반복적인 QA 작업 자동화

수동 테스팅의 시간 소모적이고 반복적인 작업을 AI가 자동화하여 팀의 생산성을 향상합니다.

✅ 테스트 케이스 생성 및 자가 치유 테스트:

AI는 테스트 케이스를 생성하고, 기록된 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 자가 치유 테스트를 수행하여 정확성을 높입니다.

✅ 시간 절약:

손상된 테스트를 업데이트하고, 불안정한 테스트를 제거하며, 환경을 유지 보수하는 데 드는 시간을 절약하여 테스터들이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 합니다.

2. 테스트 커버리지 및 정확성 향상

AI 기반 도구는 제품 성능을 다양한 사용자 행동 및 실제 조건에서 분석하여 테스트 커버리지와 정확성을 향상합니다.

✅ 포괄적인 테스팅 기능:

UI, API, 성능, 회귀, 비주얼, 크로스 브라우저 등 엔드 투 엔드 테스팅 기능을 제공합니다.

✅ 이슈의 조기 발견 및 해결:

수동 테스팅만 사용할 때보다 더 많은 문제를 감지하고 빠르게 해결할 수 있습니다.

✅ 효율적인 자원 배분:

테스터들은 AI가 놓쳤을 수 있는 부분을 찾기 위한 탐색적 테스팅에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

3. CI/CD 파이프라인에서 피드백 속도 향상

지속적 테스팅 도구로서 AI는 프로젝트가 발전함에 따라 테스트를 자동으로 실행하고 업데이트합니다.

✅ 빠른 피드백:

개발 및 테스팅 노력에 대한 권장 사항을 제공하여 문제를 해결해야 하는 시점에 대한 피드백을 빠르게 줍니다.

✅ SDLC 초기 버그 해결:

더 빠른 피드백은 SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기) 초기에 버그를 해결할 수 있도록 하여 기술 부채를 최소화하고 배포 시간을 단축합니다.

✅ AI는 적절한 시점에 적절한 테스트를 실행함으로써 개발 주기 초기에 디버깅과 근본 원인 분석을 용이하게 합니다.

AI는 많은 이점이 있지만, 다음과 같은 한계로 인해 인간의 감독은 여전히 필수적입니다.

1. 비즈니스 로직에 대한 이해 부족

AI 기반 테스팅 도구는 데이터 패턴은 잘 감지하지만, 소프트웨어의 비즈니스 로직을 이해하지 못하는 경우가 많습니다.

• AI 기반 테스트는 애플리케이션에 중요한 테스트 시나리오를 간과하거나 실제 제품 성능을 반영하지 못하는 테스트를 고안할 수 있습니다.

• 따라서 인간 테스터는 중요한 테스트 케이스를 정의하고 테스트 스크립트가 실제 조건 및 비즈니스 로직과 일치하는지 검증해야 합니다.

2. AI의 불투명성 (Not Always Transparent)

AI 알고리즘은 때때로 결론에 도달한 명확한 이유를 제시하지 못합니다.

• 이러한 투명성 부족은 팀이 AI가 실행하는 테스트의 생성, 실행, 결과로부터 통찰력을 얻는 것을 방해할 수 있습니다.

• AI가 테스트를 제안하거나 건너뛰는 이유를 이해하지 못하면, 테스트 커버리지와 정확성이 떨어지고 문제 해결 노력이 지연될 수 있습니다.

3. 과도한 AI 의존의 위험

AI 테스팅 도구에 너무 많이 의존하면 핵심 테스트 시나리오를 놓치고 제품 성능에 취약점을 남길 수 있습니다.

• AI 도구는 특정 경계 케이스(edge cases) 나 특이치를 놓칠 수 있어 애플리케이션의 견고성을 완전히 테스트하지 못할 수 있습니다. 이는 나중에 문제가 드러나게 할 수 있습니다.

AI는 강력한 파트너이지만, 인간 테스터의 직관과 비판적 사고는 여전히 대체 불가능합니다.

수많은 이점과 도전과제를 고려할 때, 기업들은 AI 테스트 자동화 환경을 구현하기 위한 전략적인 접근 방식을 개발해야 합니다. 수행해야 할 정확한 단계는 조직의 필요에 따라 달라지겠지만, 다음의 실용적인 지침을 따르는 것이 어떤 구현에서든 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

✅ 프로세스 평가

테스팅 효율성을 가장 저해하는 작업은 무엇입니까? 테스트 관리 및 유지보수 노력을 어떻게 간소화할 수 있을까요? 현재 테스팅 환경을 재고 조사하는 것으로 시작하여, 자동화로 해결할 수 있는 병목 현상을 식별하십시오.

✅ 작게 시작

전체 테스팅을 개편하려고 시도하기보다, 불안정한 테스트 감지나 Smart locator와 같은 몇 가지 간단하고 위험도가 낮은 기능을 배포하십시오. 최고의 테스트 자동화 도구는 확장 가능하므로, 숙련도가 높아짐에 따라 구현을 늘릴 수 있습니다.

✅ 투명성 우선

자신의 논리를 표시하지 않고 결론만 제공하는 도구는 나중에 간과와 비용이 많이 드는 성능 문제로 이어질 수 있습니다. AI가 결정을 내리는 방법을 명확히 설명하는 솔루션을 선택하여 완벽한 가시성과 테스팅 제어권을 확보하십시오.

✅ 교육 제공

적절한 교육은 성공적인 AI 테스팅 구현의 핵심 요소입니다. 일부 직원은 AI 테스트 자동화 솔루션에 익숙하지 않을 수 있으므로, 그들에게 올바른 사용법을 교육하고 숙련도를 높이기 위한 역량 강화 이니셔티브를 제공하십시오.

✅ 도구 훈련

모든 AI 기반 솔루션과 마찬가지로, 테스트 자동화 도구는 훈련에 사용한 데이터만큼만 정확합니다. 도구가 효과적으로 실행되는 데 필요한 요구 사항, 코드베이스, 애플리케이션 인터페이스, 로그, 테스트 케이스 및 사양 문서를 제공하십시오. 프로젝트가 발전함에 따라 데이터를 지속적으로 개선하십시오.

AI 테스트 자동화 도구를 구현하는 또 다른 핵심 요소는 팀과의 소통입니다. AI는 논란의 여지가 있을 수 있으며, 일부는 기술이 자신의 역할을 대체할 수 있다는 우려를 표할 수 있습니다. AI가 생산성에 어떻게 도움이 될 수 있는지, 그리고 AI를 대체하는 것이 아니라 함께 작동하는 최고의 AI 활용 사례에 대해 팀을 교육하십시오.

더 정확한 비주얼 테스팅을 위한 스크린샷 캡처부터 더 쉬운 테스트 생성을 위한 **자연어 처리(NLP)**에 이르기까지, AI는 테스트 자동화에서 여러 방식으로 사용됩니다. 다음은 AI 기반 테스트 자동화의 몇 가지 주요 사용 사례와 각각의 이점입니다.

✅ 테스트 케이스 생성

엔드 투 엔드 테스팅 스위트를 만드는 것은 상당한 수동 노력이 필요한 지루한 과정입니다. AI 테스트 자동화 도구는 현재 테스트 케이스, 시나리오, 코드 및 사용자 상호 작용을 분석하여, 사용자의 조건과 데이터 세트로부터 새로운 테스트 스크립트를 자동으로 생성합니다. 자동 테스트 생성은 수동 테스트 생성보다 적은 노력이 필요하여, 테스팅 효율성을 개선하는 동시에 커버리지를 확장합니다.

✅ 예측적 결함 감지

머신러닝 모델은 과거 결함 데이터를 분석하고 테스트 결과에서 패턴을 파악하여, 코드가 변경될 때 향후 결함을 더 잘 예측할 수 있도록 합니다. 선제적 결함 감지는 팀이 소프트웨어의 더 높은 위험 구성 요소를 테스트하도록 도와주어, SDLC 초기에 결함을 포착할 수 있게 합니다. Ranorex와 같은 솔루션은 불안정한 테스트에 플래그를 지정하여 심층 분석을 유도하고, 일반적인 테스팅 문제를 해결하는 방법에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

✅ 비주얼 테스팅

AI 기반 테스팅 도구는 스마트 객체 인식을 사용하여 시각적 불일치, 레이아웃 문제 및 기타 UI 변경 사항을 감지합니다. 앱을 픽셀 단위로 비교하기 위해 스크린샷을 찍어 더 높은 테스팅 정밀도를 제공할 수 있습니다. 비주얼 테스팅 기능은 수동 테스팅보다 UI 변경 사항을 더 신중하게 추적합니다. 그 결과 제품에서 UI 관련 버그가 줄어들고 전반적인 사용자 경험이 향상됩니다.

✅ 지능형 테스트 실행

AI 기반 테스팅 도구는 최근 코드 변경, 과거 결과 및 사용자 행동 분석과 같은 여러 요인을 기반으로 테스트의 우선순위를 지정하고, 가장 시급한 테스트를 먼저 실행할 수 있습니다. 지능형 테스트 실행 기능을 갖춘 도구는 테스터에게 더 빠른 피드백을 제공하여 개발 초기에 프로세스를 개선할 수 있도록 합니다. 또한 고위험 작업이 필요한 관심을 받도록 리소스 할당을 더 효율적으로 최적화할 수 있습니다.

✅ CI/CD 파이프라인 통합

AI 기반 테스팅 도구는 CI/CD 파이프라인과 원활하게 통합되어 더 빠른 피드백과 제품 배포를 가능하게 합니다. 이들은 SDLC의 모든 단계에서 테스트 자동화를 가능하게 하여 고속의 애자일 개발을 실현합니다.

Ranorex는 CI/CD 환경과 호환되며 애자일 개발 방식을 지원합니다. DesignWise와 같은 도구는 영향력 있는 테스트를 생성하고, 설계에서 자동화로 몇 분 만에 전환하며, CI 파이프라인에서 테스트를 오케스트레이션하여 더 빠른 결과를 제공할 수 있도록 합니다. 그 결과, 더 빠른 피드백과 더 높은 소프트웨어 품질을 갖춘 지속적 테스팅 환경이 구축됩니다.

AI 기반 테스트 자동화의 또 다른 혁신적인 적용은 더 쉬운 테스트 설계를 위한 NLP의 사용입니다. AI 테스팅 도구는 최소한의 프로그래밍으로 사용자가 테스트 케이스를 작성할 수 있도록 로우 코드 또는 노 코드 솔루션을 제공합니다. AI는 이후 그들의 명령을 실행 가능한 스크립트로 번역하여 테스트 설계 프로세스를 단순화하고 비기술적 이해관계자도 더 쉽게 접근할 수 있게 합니다.

이는 팀의 비즈니스 목표와 테스팅 프로세스 간의 연계를 개선하는데, 이는 전통적인 테스팅의 주요 과제였습니다.

적절한 성능을 보장하기 위한 기능 및 회귀 테스팅을 수행하든, 사용자 경험 개선을 위한 비주얼 테스팅을 수행하든, AI 테스트 자동화 도구는 테스팅 노력의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

AI 테스팅 도구는 QA 팀의 직관, 비판적 사고 및 비즈니스 통찰력을 대체할 수 없습니다. 하지만, 테스터와 함께 작동하여 그들의 생산성을 향상시키고, 테스트 커버리지를 확장하며, 탐색적 테스팅 및 기타 가치 창출 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 적절한 구현과 교육은 어려울 수 있지만, AI 테스트 자동화 도구를 파이프라인에 성공적으로 통합한 팀은 더 정확하고 포괄적인 테스팅 커버리지를 누릴 수 있으며, 이는 향상된 소프트웨어 품질과 더 나은 사용자 경험으로 이어집니다.

Ranorex는 테스팅 프로세스를 개선하기 위해 AI 기반 테스트 자동화 도구 모음을 제공합니다. 당사의 도구는 엔드 투 엔드 테스팅을 제공하고, 중앙 집중식 객체 관리 및 CI 통합을 지원하여 더 효율적인 개발 워크플로우를 가능하게 합니다. 테스트 데이터 생성 및 자연어 처리와 같은 기능은 테스트 설계 및 유지보수 노력을 단순화하여, AI가 진화하더라도 운영에 대한 더 나은 제어권을 제공합니다.

<출처 : https://www.ranorex.com/blog/ai-test-automation/>

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