오늘날, 단순한 아이디어를 넘어 실제로 작동하는 제품을 만들기 위해서는 테스트 과정이 필수입니다. 프로젝트가 커질수록, 그리고 복잡해질수록 테스트의 비중은 더 높아집니다. 하지만 문제는, 대부분의 개발 조직이 테스트 작성에 충분한 시간을 투자하기 어렵다는 데 있습니다.
테스트 작성과 유지보수는 기능을 “추가”하는 일이 아니라, 문제를 “예방”하는 일로 인식됩니다. 따라서 고객 입장에서도 당장의 가치가 눈에 보이지 않기 때문에 투자 우선순위에서 밀리기 쉽습니다. 실제로 개발팀의 업무 시간 중 15~25%를 테스트에만 할애할 수 있다면, 그 자체가 ‘잘 되고 있는 팀’으로 평가되기도 합니다.
그러나 테스트는 여전히 ‘사람’의 인식과 경험에 의존합니다. 경계값을 놓치거나 맥락을 잘못 이해하면 결함은 그대로 누락됩니다. 이 허점을 메우기 위해 AI가 QA 프로세스의 한가운데로 들어오고 있습니다.
AI, 더 이상 유니콘이 아니다
불과 얼마 전까지만 해도 “테스트에서의 AI 활용”은 마치 유니콘을 쫓는 일처럼 들렸습니다. 하지만 2025년 현재, AI는 버그 버그 트래커나 CI/CD 파이프라인만큼 당연한 존재가 되었습니다.
이제 QA는 ‘인간 vs AI’의 대체 관계가 아니라, ‘AI를 얼마나 잘 다루느냐’가 생산성의 핵심이 되고 있습니다.
테스트 자동화의 진화: AI가 바꾼 QA 워크플로
1. 테스트 케이스 자동 생성
예전에는 테스트 시나리오를 만드는 과정이 길고 비효율적이었습니다. 결과물이 어떤 형태여야 하는지, 개발자와 테스터가 어떤 작업을 하게 될지 명확하지 않은 경우도 많았습니다.
이제 AI 도구를 활용하면 이러한 과정을 비약적으로 단축할 수 있습니다. 과거 데이터로 학습된 신경망이나 AI 기반 정적 코드 분석 도구를 이용해, 새로운 기능에 맞는 관련성 높은 테스트 케이스를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 시간을 절약할 뿐 아니라, 팀이 변화에 빠르게 대응하도록 돕습니다.
AI는 회귀 테스트(regression testing)에서도 강점을 보입니다. 예를 들어 Qodo Merge와 같은 도구는 코드 변경 사항을 분석해, 테스트가 필요한 기능을 자동으로 식별함으로써, 전체 테스트를 반복하지 않고 핵심 영역에만 집중할 수 있게 합니다.
2. 부하 테스트 및 AI 분석
AI는 테스트 자동화뿐 아니라 ‘예측’에도 강합니다.
부하 테스트 영역에서는 AI가 수천 명의 사용자를 가상으로 시뮬레이션해 시스템의 병목을 사전에 식별하고, 장애 가능성을 예측합니다. AI 분석 엔진이 특정 요청 패턴이나 응답 지연을 이상 징후로 판단해 “배포 전 경고”를 띄워주는 식입니다.
3. 시각적 회귀 테스트 (Visual Testing)
AI 기반 시각 테스트는 화면 단위의 미세한 픽셀 차이까지 식별해, 버튼 위치나 색상 변화 등 인간이 놓칠 수 있는 시각적 결함을 포착합니다. 특히 잦은 릴리스를 진행하는 웹 애플리케이션에서 매우 유용하며, 브랜드 일관성과 사용자 경험이 중요한 프론트엔드 테스트에서 높은 가치를 제공합니다.
AI가 인간을 대체할 수 없는 영역
UX 테스트와 창의성:
AI는 사용자의 ‘느낌’을 이해할 수 없기 때문에, 실제 피드백과 인간의 판단이 필수적입니다. 예를 들어 AI는 양식 제출 테스트를 자동으로 작성할 수 있지만, 버튼의 색이 배경과 겹쳐 잘 보이지 않는 문제, 혹은 사용자가 혼동할만한 문구는 오직 인간의 직관으로만 포착됩니다.
비즈니스 로직과 문맥:
알고리즘은 제품의 맥락을 전문가처럼 이해하지 못합니다. 예를 들어 “10% 할인”이라는 요구 사항이 실제로는 “최대 10% 할인”을 의미할 경우, AI는 이러한 논리적 오류를 놓칠 수 있습니다.
보안 테스트와 검증:
보안 테스트의 일부는 AI에 맡길 수 있지만, 검증과 리뷰는 여전히 전문가의 통제 아래 이루어져야 합니다.
AI 기반 QA 도구 사례
CIFuzz – AI 기반 퍼즈 테스트
CIFuzz는 무작위 입력값으로 코드를 검증해 숨은 버그나 보안 취약점을 탐지하는 퍼즈 테스트 도구입니다. C/C++ 및 Java를 지원하며, 보안과 안정성이 중요한 프로젝트에서 보안 취약점이나 숨겨진 버그를 찾아내는데 특히 유용합니다.
CIFuzz Spark 버전에서는 AI 분석이 추가되어, 전체 프로젝트를 스캔하고 테스트 대상 후보를 자동으로 식별합니다. 즉, 개발자가 직접 함수 단위로 지정하지 않아도, AI가 스스로 “테스트해야 할 코드”를 찾아내고 실행하는 것입니다.
CIFuzz 작동 방식:
예를 들어, 세 개의 인수를 받는 exploreMe 함수가 있고, 특정 조건에서 버그를 발생시키는 경우를 가정해보겠습니다.
이 함수를 테스트하기 위해 CMakeList에 몇 가지 명령어를 추가하고, 입력값을 생성하는 퍼징(fuzzing) 테스트를 작성합니다.
테스트를 실행하면, 발견된 버그에 대한 메시지가 표시됩니다.
그렇다면 자동화와 AI는 어디에 있을까요?
바로 CIFuzz Spark에 통합되어 있습니다.
기존 CIFuzz는 사용자가 테스트를 직접 작성하고 어떤 함수를 테스트할지 지정해야 하지만,
CIFuzz Spark는 프로젝트 전체를 자동으로 분석해 테스트 대상 후보를 찾고, 테스트를 생성 및 실행하며, 발견된 버그를 보고합니다.
Qodo Cover – AI 기반 단위 테스트 생성기
Qodo Cover 는 코드와 기존 테스트를 분석해 누락된 단위 테스트(Unit Test) 를 자동으로 생성하는 도구입니다. Java, Python, JavaScript/TypeScript 등 주요 언어들을 지원하며, 목표 커버리지 수치를 설정하면 반복적인 테스트 생성과 실행을 통해 자동으로 도달시킵니다.
예를 들어 현재 커버리지가 75%인 프로젝트에서 “90% 이상으로 향상”을 목표로 지정하면, AI가 테스트를 자동 생성하고, 결과를 리포트 형태로 제시합니다. 결과적으로 QA 팀은 코드 품질 관리에 더 많은 시간을 쓸 수 있게됩니다.
Qodo Cover 작동 방식:
예를 들어 현재 코드의 테스트 커버리지가 75%라고 가정해보겠습니다.
Qodo Cover를 실행하고, 커버리지를 90%까지 높이고 싶다고 지정합니다.
몇 차례의 테스트 생성과 실행 과정을 거친 후, Qodo Cover는 커버리지가 93%로 향상되었다는 보고서를 제공합니다.
그리고 새롭게 생성된 테스트 코드를 확인할 수 있습니다.
Qodo Cover – AI 기반 단위 테스트 생성기
AI는 QA의 반복적이고 비효율적인 과정을 자동화하며, 인간이 더 고차원적인 검증과 분석에 집중할 수 있도록 합니다.
Qodo Cover는 최소한의 노력으로 테스트 커버리지를 확장할 수 있고,
CIFuzz는 AI 기반 퍼징으로 잠재적 취약점을 빠르게 식별합니다.
AI는 이제 QA의 “보조 기술”이 아니라, 새로운 표준이 되었습니다. 더 이상 비디오 테이프로 영화를 보지 않듯, AI 없는 테스트 프로세스는 낡은 방식이 되어가고 있습니다.
검증된 도구를 선택하고, 정확한 프롬프트를 학습하며, 자동화 프로세스를 점진적으로 통합하세요. AI가 테스터를 대체하지는 않겠지만, AI를 활용하지 못하는 테스터는 곧 대체될 것입니다.
