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

1. 생성형 AI(Gen AI)의 영향력이 급격히 확대되고 있으며, 실험 단계를 넘어 실제 구현으로 전환 중입니다.
2. 품질의 중요성이 더욱 부각되고 있지만, 기업 전략 차원에서는 여전히 개선 여지가 큽니다.
3. 하이브리드 테스트 센터(Testing CoE) 모델이 재조명되고 있으며, 고객 경험, 규제, 보안 위협 등 복잡성이 높아짐에 따라 품질에 대한 요구도 증가했습니다.
4. 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

1. 최신 자동화 도구 채택이 확대되면서, 평균 테스트 자동화 비율은 44%에 도달, 그러나 올해 가장 큰 변화는 생성형 AI(Gen AI)의 폭발적 확산
2. 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
3. ❗ Gen AI의 영향력은 테스트 케이스 생성보다는 보고서 작성 및 데이터 생성에 우선 적용되고 있음

📊 데이터 품질의 중요성

1. 64%의 조직이 데이터 품질을 매우 중요한 항목으로 평가
2. 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

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

🧑‍💻 품질 엔지니어의 역량 변화

1. 과거의 소프트웨어 테스터는 이제 SDET (Software Development Engineers in Test), 나아가 풀스택 테스트 엔지니어로 발전 중
2. 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

1. 98%의 기업이 지속가능성의 중요성을 인식
2. 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

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

3. Key Recommendations (핵심 권장사항)

📌 주요 권장사항

1) 비즈니스 가치 중심의 품질 엔지니어링 전략을 수립하세요.

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

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

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

3) 품질 엔지니어링에서 데이터의 중요성을 재정의하세요.

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

4) 스마트 제품과 복잡한 시스템을 위한 테스트 전략을 재설계하세요.

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

5) 지속가능성 목표에 부합하는 QE 전략을 수립하세요.

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

6) QE 전문가의 역할을 재정립하고 역량을 다변화하세요.

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

7) 글로벌 테스트 조직 모델을 재고하세요.

1. 단일 CoE(Center of Excellence)보다는 하이브리드 모델이 선호되고 있음 (예: 중앙 집중 + 각 애자일 팀 통합형)
2. 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

1. 응답자의 84%는 품질 엔지니어링이 조직 전략과 직접적으로 연결되어야 한다고 응답
2. 44%는 품질 엔지니어링 기능이 독립적인 부서 또는 CoE 형태로 존재한다고 밝힘
3. ➡ 품질은 이제 기술 부서의 문제가 아닌, 비즈니스 리스크와 고객 경험을 다루는 핵심 기능으로 인식됨

2) 자동화와 생성형 AI(Gen AI)의 실질적 도입

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

3) 품질 엔지니어링 지표와 비즈니스 목표 간 연계 부족

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

4) 복잡한 디지털 제품 테스트 수요 증가

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

5) 지속가능성과 QE의 연계 인식 증가

1. 98%가 IT 부문의 탄소 발자국을 줄이는 것이 중요하다고 응답
2. 그러나 실제로 IT 개발의 환경 영향을 측정하고 있는 조직은 25%에 불과
3. ➡ 지속가능성은 ‘마케팅 슬로건’이 아닌, 테스트 설계와 환경 설정의 기준으로 자리잡아야 함

6) 품질 엔지니어의 역할 변화

1. 예전의 단순 테스터 역할에서 벗어나, 멀티 도메인 역량을 갖춘 QE 전문가(SDET, 풀스택 테스터)가 요구됨
2. 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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