The State of SW Quality 2025 Report_Part 1

이 보고서는 2025년 Katalon에서 발행한 품질 보증(QA)의 현재 상태와 미래 전망을 다룹니다.1,500명 이상의 품질 엔지니어 및 리더의 설문 기반으로, 자동화, AI, 협업, 기술 리더십이 주요 주제입니다.

👉 보고서 원문 다운받기

👉 Chapter 5~8 보러가기(한글)

주요 내용

1. 하이브리드 테스터의 등장
2.  테스트 엔지니어의 만족도와 생산성의 상관관계
3. AI의 QA 적용 사례와 도전 과제
4.  품질 확보를 위한 확장 전략
5. 속도와 품질의 균형 잡기
6. QA 리더십과 미래 기술 역량
7. QA를 전략적 자산으로 활용하는 방안

Chapter 1 요약: 하이브리드 테스터의 부상

🔍 하이브리드 테스터란?

전통적인 수동 또는 자동화 테스터와 달리, 하이브리드 테스터는 수동 테스트, 자동화, 그리고 AI 기반 도구를 결합해 사용하는 전문가입니다. 이들은 사람의 판단력과 AI의 효율성을 조화롭게 결합하여 테스트 품질을 높입니다.

📌 하이브리드 테스터의 주요 특성

1. 적응력: 프로젝트와 기술 변화에 유연하게 대응
2. 지속적 학습: 최신 도구 및 방법론에 대한 지속적인 학습
3. 다재다능: 수동, 자동화, AI 기반 테스트 모두 수행 가능
4. 전략적 사고: 테스트 전체 생애주기를 고려한 기획
5. 기술 전문성: 스크립팅, CI/CD, AI 도구 활용 능력
6. 협업 능력: 개발팀, 제품팀, 리더십과의 원활한 소통

📊 QA 조직 성숙도 단계

조직의 QA 성숙도는 다음 5단계로 나뉩니다.

※ 직원 수 1,000명 이상인 대기업은 상위 단계 분포가 더 높습니다 (Measured+Optimized 비율 34%)

🤖 AI와 자동화 활용 현황

1. 수동 테스트: 여전히 82% 조직에서 핵심적으로 활용됨.
2. 자동화 테스트: 회귀 테스트(45%), API 테스트(37%), 단위 테스트(37%) 등 확산 중.
3. AI 기반 테스트 유지관리(예: 셀프 힐링 테스트) 사용률은 성숙한 팀이 그렇지 않은 팀보다 1.8배 높음.

🧠 하이브리드 테스터의 핵심 기술 (2025 기준)

※ 흥미로운 점: 하이브리드 테스터는 AI 활용을 1.4배 더 중시, 하지만 세부사항 집중도는 오히려 평균보다 24% 낮음 → AI가 반복적 분석을 대체 중이라는 해석 가능

⏱ 시간 효율 및 문서화

1. AI 도구를 활용한 QA팀은 자동화와 문서화에 더 많은 시간을 투자하며, 작업 시간이 고르게 분포됨.
2. AI 미사용 팀은 문서화 시간이 낮은 범위에 집중됨 → AI가 문서화 품질과 커버리지를 향상시킴.

🎯 결론: QA의 미래는 하이브리드

1.  하이브리드 테스터는 속도, 품질, 협업, 전략성을 동시에 확보할 수 있는 핵심 인력입니다.
2. AI와 자동화 도구의 도입은 더 이상 옵션이 아닌 필수 전략입니다.
3. 조직은 이러한 다재다능한 QA 인재를 통해 품질을 경쟁력으로 전환하고 있습니다.

Chapter 2 요약: 테스트 인력의 행복 지수(The Happiness Quotient)

🎯 핵심 개념

1. 행복한 QA 팀원이 더 혁신적이고 생산적인 QA 문화를 만든다.
2. 처음으로 테스트 인력의 감정 상태와 업무 성과의 상관관계를 본격적으로 분석함.

😊 주요 인사이트(행복한 QA 팀원의 특징)

1. 자동화 도입: 1.4배 더 많이 고급 자동화 도입함
2. AI 도입: AI 기반 테스트 도구 도입률이 높음
3. 직무 만족도: 업무에 대한 자율성과 성장 기회 제공 시 만족도 증가
4. 팀워크: 상호 신뢰 및 협력이 높은 조직일수록 더 행복함
5. 리더십: 멘토링 및 경력 성장 경로 제공이 행복도에 긍정적 영향

💡 세부 분석

✅ 행복한 테스터들이 더 자주 사용하는 것

✅ 업무 환경의 차이

📊 데이터 요약

1. 행복한 QA팀은 자동화, AI, 협업 도구 도입률이 높고, 프로세스 성숙도도 높은 경향을 보임.
2. 조직문화와 심리적 안정감이 QA 혁신을 유도함.

🧠 결론: “행복은 QA 성숙도를 가속화한다”

1. 조직의 QA 전략은 기술뿐 아니라 사람 중심의 접근이 필요함.
2. 테스트 팀의 심리적 안정과 만족도는 기술 혁신만큼 중요함.
3. 지속 가능한 QA 역량은 기술 + 사람 + 문화의 조화에서 나온다.

💬 명언

 “행복한 QA는 좋은 코드보다 빠르다.  – 보고서 내 QA 리더의 인터뷰 중”

Chapter 3 요약: AI가 소프트웨어 테스트를 혁신하는 방식

🤖 AI는 더 이상 선택이 아닌 필수

1. 82%의 QA 전문가가 AI가 소프트웨어 테스트의 미래에 “중요하다”고 응답.
2. AI는 QA 프로세스를 자동화하고, 최적화하며, 테스트 속도와 커버리지를 동시에 향상시킴.

🧩 AI의 QA 적용 분야

1. 테스트 생성: AI가 사용자 스토리나 코드 변경 사항을 분석해 자동으로 테스트 케이스 생성
2. 테스트 유지보수: AI가 코드 변경 사항을 추적해 테스트 자동 수정 (예: self-healing tests)
3. 테스트 최적화: 중복 제거, 우선순위 지정 등을 통해 효율적인 테스트 셋 구성
4. 버그 예측 및 분석: 패턴 인식 기반으로 오류 발생 가능성을 사전 예측
5. 테스트 자동화 코드 생성: 자연어 기반으로 테스트 스크립트 작성 지원 (예: GPT류 도구)

📈 통계 인사이트

✅ AI를 도입한 QA팀은

1.  회귀 테스트 자동화율: 1.3배 더 높음
2.  테스트 커버리지 및 유지보수 효율: 1.5배 향상

✅ AI 미도입 팀에 비해 테스트 문서화 노력도 더 고르게 분포 (문서 품질 향상)

💬 실무자의 실제 목소리

“AI는 QA 팀의 노동 집약적인 업무를 줄이고, 테스트 설계에 전략적 사고를 할 수 있는 여유를 줍니다.”

⚠️ 도입 장애 요인

1. 신뢰 문제: AI의 판단을 완전히 신뢰하기 어려움
2. 데이터 품질: 학습 데이터 부족 시 부정확한 결과 발생
3. 기술 역량 부족: AI 도구 활용 능력 및 인프라 미비
4. 기존 프로세스와의 충돌: 레거시 QA 방식과 AI 기반 방식의 통합 문제

🔧 성공 전략

1. 작게 시작해서 확장하기: 시범 프로젝트(Pilot)로 AI 도입 → 점진적 확장
2. 테스트 유지보수부터 시작: 비교적 빠르게 효과를 체감할 수 있음
3.  데이터 품질 확보: 테스트 로그, 히스토리 기반 데이터 구축이 핵심
4. 교육과 변화관리: QA팀의 인식 전환 및 역량 향상 지원

🎯 결론: AI는 QA의 속도와 품질을 동시에 올릴 수 있는 도구

1. AI는 단순 반복작업을 넘어서, 전략적 테스트 품질 확보의 중심 도구로 진화하고 있음.
2. 사람과 AI의 협업을 통해 QA는 비용 중심이 아닌 가치 창출 중심의 기능으로 변화하고 있음.

💡 요약 한 문장

 “AI는 QA를 단순히 빠르게 만드는 것이 아니라, 더 스마트하게 만든다.”

Chapter 4 요약: QA 확장 시 도전 과제와 극복 전략

🎯 핵심 주제

많은 조직이 다음과 같은 공통된 문제로 인해 품질 보증(QA)의 규모 확장(Scaling)에 어려움을 겪고 있습니다. 이 장에서는 이를 해결하기 위한 전략과 성공 사례를 다룹니다.

1. 빠른 릴리스 주기
2. QA 인력 부족
3. 복잡해지는 제품 아키텍처
4. 테스트 환경 다양화 (웹, 모바일, IoT 등)

🧱 주요 도전 과제

1. 리소스 부족: QA 인력, 예산, 테스트 인프라 모두 제한적
2. 기술 복잡성: 멀티 플랫폼 + 다양한 API 통합 증가
3. 불균형한 자동화: 테스트 자동화가 일관되지 않음
4. 협업의 단절: QA가 DevOps 및 제품팀과 분리되어 있음
5. 품질 측정 부재: 명확한 품질 지표(KPI)가 없음

✅ 확장 성공을 위한 전략

1. 테스트 우선 순위화 (Risk-based Testing): 전체 테스트를 자동화하려 하지 말고, 비즈니스 임팩트가 큰 영역부터 집중.
2. AI 기반 자동화 확대: AI를 활용해 반복 업무를 줄이고, 셀프 힐링 테스트 등으로 유지보수 부담 완화.
3. 테스트 환경의 통합과 가상화: 클라우드 기반 테스트 환경, 컨테이너(Test Containers), 테스트 환경 자동화로 병렬 처리 및 테스트 효율 향상.
4. Shift-left 및 Shift-right 전략 병행: 개발 초기에 QA 개입 (Shift-left) + 운영 중 품질 데이터 수집 및 테스트 (Shift-right)
5. QA 문화 정착 및 DevOps 통합: QA를 ‘품질 관리자’에서 ‘품질 파트너’로 재정의 및 CI/CD 파이프라인과의 연계 필수.

💬 인터뷰 인사이트

“자동화만으로는 확장할 수 없습니다. 진짜 확장을 위해선 조직 문화와 협업 구조가 바뀌어야 합니다.”  — QA 매니저, 글로벌 SaaS 기업

📈 실제 결과 ( 조직들이 위 전략을 도입한 결과)

1. 테스트 커버리지 2배 향상
2.  릴리스 속도 30% 향상
3. 버그 재현 시간 40% 단축
4. QA 인력당 처리 테스트 수 1.5배 증가

🧭 핵심 교훈

“QA를 확장하는 것은 단순히 자동화 스크립트를 늘리는 것이 아니다.  협업, 인프라, 전략이 함께 확장돼야 진짜 효과를 본다.”

👉 QA 아웃소싱 성공사례 보기

👉 QA 엔지니어 찾기