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

• 하이브리드 테스터의 등장
•  테스트 엔지니어의 만족도와 생산성의 상관관계
• AI의 QA 적용 사례와 도전 과제
•  품질 확보를 위한 확장 전략
• 속도와 품질의 균형 잡기
• QA 리더십과 미래 기술 역량
• 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

• 적응력: 프로젝트와 기술 변화에 유연하게 대응
• 지속적 학습: 최신 도구 및 방법론에 대한 지속적인 학습
• 다재다능: 수동, 자동화, AI 기반 테스트 모두 수행 가능
• 전략적 사고: 테스트 전체 생애주기를 고려한 기획
• 기술 전문성: 스크립팅, CI/CD, AI 도구 활용 능력
• 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

• 수동 테스트: 여전히 82% 조직에서 핵심적으로 활용됨.
• 자동화 테스트: 회귀 테스트(45%), API 테스트(37%), 단위 테스트(37%) 등 확산 중.
• 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

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

🎯 결론: QA의 미래는 하이브리드

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

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

🎯 핵심 개념

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

😊 주요 인사이트(행복한 QA 팀원의 특징)

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

💡 세부 분석

✅ 행복한 테스터들이 더 자주 사용하는 것

✅ 업무 환경의 차이

📊 데이터 요약

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

🧠 결론: “행복은 QA 성숙도를 가속화한다”

• 조직의 QA 전략은 기술뿐 아니라 사람 중심의 접근이 필요함.
• 테스트 팀의 심리적 안정과 만족도는 기술 혁신만큼 중요함.
• 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

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

🧩 AI의 QA 적용 분야

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

📈 통계 인사이트

✅ AI를 도입한 QA팀은

•  회귀 테스트 자동화율: 1.3배 더 높음
•  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

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

🔧 성공 전략

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

🎯 결론: AI는 QA의 속도와 품질을 동시에 올릴 수 있는 도구

• AI는 단순 반복작업을 넘어서, 전략적 테스트 품질 확보의 중심 도구로 진화하고 있음.
• 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 있음:

• 빠른 릴리스 주기
• QA 인력 부족
• 복잡해지는 제품 아키텍처
• 테스트 환경 다양화 (웹, 모바일, IoT 등)

이 장에서는 이를 해결하기 위한 전략과 성공 사례를 다룹니다.

🧱 주요 도전 과제

• 리소스 부족: QA 인력, 예산, 테스트 인프라 모두 제한적
• 기술 복잡성: 멀티 플랫폼 + 다양한 API 통합 증가
• 불균형한 자동화: 테스트 자동화가 일관되지 않음
• 협업의 단절: QA가 DevOps 및 제품팀과 분리되어 있음
• 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)

• 테스트 커버리지 2배 향상
•  릴리스 속도 30% 향상
• 버그 재현 시간 40% 단축
• 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