2024–25년 세계 품질 보고서 01

이 보고서는 Capgemini, Sogeti, OpenText 공동 제작한 전 세계 여러 산업 분야에서 현재 품질 엔지니어링(QE) 실태를 포괄적으로 평가한 업계 최대 규모의 연구 보고서입니다. 지난 16년간 본 보고서는 품질 엔지니어링 및 테스트 분야의 가장 중요한 트렌드와 변화를 추적해왔으며, 이번 판에서는 33개국 1,775명의 고위 임원들을 대상으로 한 조사 결과를 바탕으로 분석한 보고서 입니다.

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목차 (Contents)

전체 주요 요약 내용은 4 Part로 나눠서 공유합니다. 각 파트를 누르면 바로 이동이 가능합니다.

Part 01

1. 서론 (Introduction)
2. 요약 (Executive Summary)
3. 주요 권장 사항 (Key Recommendations)
4. 현재 품질 엔지니어링 및 테스트 트렌드

Part 02 (Click)

5. 세부 주제별 섹션 (중요)⭐

  5-1. 애자일 내 품질 엔지니어링

5-2. 자동화

  5-3. 인공지능

Part 03

5-4. 스마트 제품 검증

5-5. 지속가능성

5-6. 데이터 품질

Part 04

6. 산업별 분석(품질 엔지니어링 트렌드)

: 자동차, 제조업, 소비재, 헬스케어, 공공부문, 금융, 통신, 에너지 등

1. 서론(Introduction)

🌟 주요 메시지

• 생성형 AI(Gen AI)의 영향력이 급격히 확대되고 있으며, 실험 단계를 넘어 실제 구현으로 전환 중입니다.
• 품질의 중요성이 더욱 부각되고 있지만, 기업 전략 차원에서는 여전히 개선 여지가 큽니다.
• 하이브리드 테스트 센터(Testing CoE) 모델이 재조명되고 있으며, 고객 경험, 규제, 보안 위협 등 복잡성이 높아짐에 따라 품질에 대한 요구도 증가했습니다.
• 조직의 지속가능성 목표 달성을 위해 QE가 적극적인 역할을 해야 한다는 인식도 높아지고 있습니다.

*CoE (Center of Excellemce): = 기업 전문가조직)

2. Executive Summary (요약)

📍요약

품질 엔지니어링(Quality Engineering, QE)의 전략적 중요성은 올해 전 산업에 걸쳐 더욱 명확히 인식되고 있습니다. 이 트렌드는 다음 두 가지 주요 지표로 확인됩니다:

1. 40%의 조직이 애자일 팀 내에 품질 엔지니어를 직접 포함시키는 것을 표준 관행으로 수용하고 있음
2. 이러한 통합 외에도, 독립적으로 운영되는 품질 엔지니어링 팀을 유지하는 조직도 증가하고 있음

👉 비즈니스 결과와 품질 엔지니어링 지표의 정렬 필요성이 강조되고 있습니다. 이를 통해 품질 이니셔티브(주도)의 전략적 가치를 보여주고 의미 있는 변화를 이끌 수 있습니다.

🧠 기술적 관점에서의 주요 변화

• 최신 자동화 도구 채택이 확대되면서, 평균 테스트 자동화 비율은 44%에 도달, 그러나 올해 가장 큰 변화는 생성형 AI(Gen AI)의 폭발적 확산
• 현재 71%의 조직이 AI 또는 Gen AI를 도입, 이 중 34%는 실제 품질 업무에 사용 중이며, 다른 34%는 전략 로드맵 수립 단계
• ❗ Gen AI의 영향력은 테스트 케이스 생성보다는 보고서 작성 및 데이터 생성에 우선 적용되고 있음

📊 데이터 품질의 중요성

• 64%의 조직이 데이터 품질을 매우 중요한 항목으로 평가
• 그러나 여전히 많은 기업들이 데이터 품질 소유권 정립과 관리 프레임워크 구현에 미흡 → 신뢰할 수 있는 데이터에 기반한 비즈니스 결정을 위해 이 간극을 해소해야 함

🤖 스마트 제품 및 AI 모델 검증의 부상

•  스마트 제품 검증이 중요 과제로 부각, 전체 테스트 예산 중 21%가 해당 영역에 배정
• AI 모델 및 복합적인 통합 테스트의 어려움이 존재함
• 하지만 향후 AI가 이 복잡한 테스트를 효율화하는 데 핵심 역할을 할 것이라는 기대가 큼

🧑‍💻 품질 엔지니어의 역량 변화

• 과거의 소프트웨어 테스터는 이제 SDET (Software Development Engineers in Test), 나아가 풀스택 테스트 엔지니어로 발전 중
• 필요한 역량은 다음과 같이 확장됨: 데이터 분석, AI 및 Gen AI 이해, 제품 엔지니어링 능력

→ 그러나 여전히 위험 기반 전략, 사람 간 협업, 비즈니스 전문성은 핵심으로 남아 있음

🌱 지속가능성과 QE

• 98%의 기업이 지속가능성의 중요성을 인식
• 하지만 (1) IT 개발의 환경 영향 측정은 25%에 불과 (2)지속가능성 관련 교육 및 인식도 부족 → 조직 전반의 교육과 인식 제고가 절실함

🔚 요약 결론

• AI 기술의 도입으로 QE 분야는 빠르게 성숙해지고 있으며, 이는 혁신의 기회를 열어줌
• 하지만 여전히 전문적인 품질 엔지니어의 역할이 핵심

3. Key Recommendations (핵심 권장사항)

📌 주요 권장사항

1) 비즈니스 가치 중심의 품질 엔지니어링 전략을 수립하세요.

• 엔지니어링(QE)을 단순히 결함을 찾는 기능에서 벗어나, 비즈니스 성과와 직결된 전략적 도구로 인식해야 합니다.
• 품질 메트릭(측정 지표)은 고객 경험, 리스크, 비용 절감 등과 연동되어야 합니다.

2) 생성형 AI의 가능성을 적극 탐색하되, 책임 있는 사용 원칙을 수립하세요.

•  Gen AI를 활용한 테스트 케이스 작성, 테스트 자동화, 테스트 데이터 생성이 이미 가능해졌습니다.
• 그러나 신뢰성, 편향, 데이터 보안, 규제 준수를 반드시 고려해야 합니다.
• 가이드라인 및 거버넌스 체계를 마련하고 점진적으로 적용해 나가야 합니다.

3) 품질 엔지니어링에서 데이터의 중요성을 재정의하세요.

• 데이터는 단순한 테스트 자산이 아니라, 품질 엔지니어링을 가능하게 하는 핵심 요소입니다.
• 품질 데이터의 소유권, 가용성, 보안을 보장하는 프레임워크를 구축하세요.

4) 스마트 제품과 복잡한 시스템을 위한 테스트 전략을 재설계하세요.

• 임베디드 시스템, IoT, 엣지 장치 등은 기존 테스트 모델로는 부족합니다.
• 디지털 트윈, 시뮬레이션 환경, 모델 기반 테스트를 적극 도입해야 합니다.

5) 지속가능성 목표에 부합하는 QE 전략을 수립하세요.

• 소프트웨어 테스트 활동이 에너지 소비와 탄소 배출에 미치는 영향을 파악하고 측정하세요.
• ‘녹색 테스트(green testing)’ 원칙을 개발 수명 주기에 통합하고, 테스트 효율성과 환경 영향을 동시에 고려해야 합니다.

6) QE 전문가의 역할을 재정립하고 역량을 다변화하세요.

• 미래의 품질 엔지니어는 다음을 갖춰야 합니다: 자동화 및 DevOps 지식, : AI 및 데이터 활용 능력, 시스템 사고와 리스크 감수성
• 교육과 커리어 경로 설계를 통해 이 새로운 역할을 지원해야 합니다.

7) 글로벌 테스트 조직 모델을 재고하세요.

• 단일 CoE(Center of Excellence)보다는 하이브리드 모델이 선호되고 있음 (예: 중앙 집중 + 각 애자일 팀 통합형)
• 테스트 조직 구조가 기술 변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 조정이 필요합니다.

4. 현재 품질 엔지니어링 및 테스트 트렌드 (Trends in Quality Engineering and Testing)

이 장에서는 Capgemini, Sogeti, OpenText가 전 세계 33개국에서 수집한 방대한 설문조사 결과를 바탕으로, 품질 엔지니어링(QE)과 소프트웨어 테스트의 현재 트렌드를 요약합니다. 분석은 다음 세 가지 큰 흐름에 주목합니다.

1) 품질 엔지니어링이 점점 더 전략적 가치로 인식됨

• 응답자의 84%는 품질 엔지니어링이 조직 전략과 직접적으로 연결되어야 한다고 응답
• 44%는 품질 엔지니어링 기능이 독립적인 부서 또는 CoE 형태로 존재한다고 밝힘
• ➡ 품질은 이제 기술 부서의 문제가 아닌, 비즈니스 리스크와 고객 경험을 다루는 핵심 기능으로 인식됨

2) 자동화와 생성형 AI(Gen AI)의 실질적 도입

• 자동화는 여전히 핵심과제로 유지되고있으며, 전체 테스트활동의 평균44%가 자동화 됨
• AI와 Gen AI기술의 채택률은 71%에 달하며, 이 중 절반 이상이 실제 품질업무에 활용 중
• Gen AI의 주요 사용 예: 테스트 데이터 자동 생성, 테스트 요약 보고서 자동화, 사용자 시나리오 시뮬레이션
• ➡ 하지만 여전히 AI의 품질, 신뢰성, 편향 문제에 대한 우려도 존재

3) 품질 엔지니어링 지표와 비즈니스 목표 간 연계 부족

• 대부분의 조직이 여전히 결함 수(defect count)나 테스트 커버리지 비율 등 전통적인 지표에 집중
• 그러나 실제로는 다음과 같은 비즈니스 연결 지표가 필요함: 릴리스 안정성, 고객 클레임 감소율, 전환율 향상 등
• ➡ 품질 지표가 비즈니스 가치를 반영하지 않으면, 경영진 설득이 어렵고 투자 우선순위에서 밀릴 수 있음

4) 복잡한 디지털 제품 테스트 수요 증가

• IoT, 커넥티드 제품, 임베디드 시스템 등 복합 시스템의 확산으로 시스템 전반을 아우르는 통합 테스트의 필요성이 증가함
• 스마트 제품 검증 예산이 전체의 21% 차지 → 특히 제조업, 자동차, 헬스케어 산업에서 비중이 큼

5) 지속가능성과 QE의 연계 인식 증가

• 98%가 IT 부문의 탄소 발자국을 줄이는 것이 중요하다고 응답
• 그러나 실제로 IT 개발의 환경 영향을 측정하고 있는 조직은 25%에 불과
• ➡ 지속가능성은 ‘마케팅 슬로건’이 아닌, 테스트 설계와 환경 설정의 기준으로 자리잡아야 함

6) 품질 엔지니어의 역할 변화

• 예전의 단순 테스터 역할에서 벗어나, 멀티 도메인 역량을 갖춘 QE 전문가(SDET, 풀스택 테스터)가 요구됨
• 요구되는 새로운 기술들: DevOps 통합 능력, AI/ML 이해도, 지속적인 테스트 전략 수립 역량

➡ 품질 엔지니어링은 빠르게 진화하고 있으며, 기술·조직·전략 차원에서의 조정 없이는 경쟁력 유지가 어렵습니다.

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