2024–25년 세계 품질 보고서 01_2

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.

5. 세부 주제별 섹션(중요)⭐

👉🏻 원문 보기: 국가 및 지역별 보고서 열람 가능

5-1. 애자일 환경 내 품질 엔지니어링

🧩 요약 개요

품질 엔지니어링은 이제 애자일과 DevOps 방식의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 애자일 조직은 점점 더 품질을 내재화하려 하며, 팀 내에서의 테스터 역할 재정의, 자동화 확대, 조기 결함 발견 전략 등이 강화되고 있습니다.

📊 주요 조사 결과

•       40%의 응답 조직이 모든 애자일 팀 내에 QE 전문가가 포함되어 있다고 응답 → 이는 전년도 31%에서 크게 증가한 수치

•       32%는 독립적인 테스트 CoE 조직을 유지하면서도, 애자일 팀에 테스트 전문가를 병행 배치하는 하이브리드 모델을 채택

•       94%는 QE 활동이 애자일 방식과 긴밀히 연계되어야 한다고 응답

💡 현재의 과제들

1.      테스트 계획과 전략이 Sprint 내 개발 속도를 따라가지 못하는 경우가 있음→ 테스트 병목 현상 발생

2.      수동 테스트 의존도 여전히 존재→ 자동화가 기대만큼 확대되지 못한 팀도 많음

3.      QA 책임이 모호→ 팀원 전원이 테스트 책임을 공유해야 하지만, 실무에서는 종종 책임이 전가됨

🧠 전문가 제언

•       "Shift-left" 전략 강화: 테스트를 개발 초기 단계에 통합하여 결함을 조기에 발견할 수 있어야 함

•       테스트 자동화 프레임워크를 각 팀이 쉽게 활용할 수 있도록, 중앙 CoE에서 도구, 템플릿, 가이드 제공 필요

•       애자일 팀 내 품질 엔지니어의 역할 명확화→ 단순 테스터가 아니라, 테스트 전략 수립자 + 자동화 전문가 + 품질 옹호자

🔁 DevOps와의 통합

•       QE는 CI/CD 파이프라인과 긴밀히 통합되어야 하며, 테스트 자동화가 배포 주기의 핵심 일부로 작동해야 함

•       그러나 자동화된 회귀 테스트가 배포 속도를 저해하는 경우도 있어→ 스마트 테스트 전략 (예: 위험 기반 테스트) 필요

🧪 추천 전략

분야           추천 접근법

테스트 설계      BDD, TDD 등의 Agile 프레임워크 기반 설계 채택

자동화 전략      CI/CD 환경에 최적화된 자동화 도구 채택 및 유지관리 체계 수립

협업 방식         개발자–테스터 간 Pair Testing 및 공동 책임 구조 강화

품질 메트릭      고객 중심 지표 (예: NPS, 사용자 이탈률)와 기술 지표 병행 측정

🔚 결론

애자일 내 품질 엔지니어링은 역할, 도구, 프로세스 전반에 걸친 재정의가 필요합니다. 진정한 품질 내재화를 위해서는 개발과 테스트의 통합, 자동화의 성숙도, 팀 문화가 모두 균형 있게 발전해야 합니다.

5-2. 자동화

📌 개요

테스트 자동화는 여전히 품질 엔지니어링(QE)의 핵심 과제로 유지되고 있으며, 이번 조사에서는 자동화 전략과 도구에 대한 조직들의 성숙도와 현실적인 과제가 더욱 명확하게 드러났습니다.

📊 조사 핵심 요약

•       평균적으로 테스트 활동의 44%가 자동화되어 있음→ 작년(37%)보다 증가했으나, 여전히 조직 목표치에는 미달

•       자동화 구현 시 가장 큰 도전은 다음과 같음:  유지 관리 비용 및 복잡성, 테스트 케이스의 신뢰성 부족, 다양한 도구 간 호환성 문제

•       자동화의 ROI(투자 대비 수익)를 명확히 측정하지 못하고 있는 조직이 59%

⚙️ 자동화 도입의 주요 장벽

장벽 항목                응답 비율

유지관리 어려움        48%

스크립트 불안정성         41%

도구 통합 문제         37%

기술 역량 부족         34%

➡ 도구와 인프라의 기술적 문제뿐 아니라, 인재 확보 및 테스트 전략 미비도 복합적으로 작용

🧠 자동화 성숙도를 높이기 위한 전략

1.      테스트 자동화 대상 선별: 무분별한 전체 자동화가 아니라, 우선순위 기반의 위험 중심(Risk-based) 전략 필요

2.      모듈화된 스크립트 설계: 재사용성과 유지보수를 고려한 구조화된 스크립트 필요

3.      자동화 CoE 조직 구성: 전사적인 자동화 전략 수립 및 각 팀 지원을 위한 전문가 조직 마련

4.      테스트 데이터 관리 자동화 연계: 테스트 자동화의 성공은 신뢰할 수 있는 테스트 데이터 확보와 밀접히 연관됨

🧪 도구와 기술 트렌드

•       가장 많이 사용되는 자동화 도구: Selenium, Cypress, TestComplete, Tosca 등

•       AI 기반 자동화 도구 채택 증가: 자체 복구(self-healing) 기능이 있는 도구 사용이 확대되는 추세

•       CI/CD와 연동된 자동화: Jenkins, GitLab CI, Azure DevOps 등과의 통합 사용이 일반화됨

🤖 생성형 AI와 자동화의 융합

•       AI는 이제 단순한 테스트 데이터 생성이나 케이스 제안에서 나아가, 테스트 스크립트 자체를 작성하고 최적화하는 데 사용됨

➡ 그러나 : AI가 생성한 스크립트는 여전히 검증 필요, 신뢰성과 규정 준수 문제 해결이 필수

💬 전문가 조언

“효과적인 자동화는 단순한 도구 채택이 아니라, 조직 문화, 전략, 기술 인프라의 통합적 진화에 달려 있습니다.”

✅ 요약 정리

•       자동화는 성숙 단계로 진입 중이나, 여전히 많은 조직에서 ROI 증명, 유지보수, 기술 채택에 과제를 안고 있음

•       효과적인 자동화를 위해서는 전략적 대상 선정, 신뢰성 높은 스크립트 설계, CoE 조직의 지원 체계, AI 및 데이터 자동화 연계가 필요

5-3. 인공지능과 품질 엔지니어링( AI and Quality Engineering)

📌 개요

2023~2024년은 생성형 인공지능(Generative AI, 이하 Gen AI)이 품질 엔지니어링(QE) 분야에 급격히 유입된 시기였습니다. 많은 조직이 실험 단계를 넘어, 실제 업무에 AI를 적용하고 있습니다. 그러나 아직 윤리적 문제, 검증 방식, 신뢰성 확보 등 다양한 도전 과제도 함께 존재합니다.

📊 주요 조사 결과

•       71%의 조직이 AI 또는 Gen AI를 QE에 도입했거나 도입 중

-      34%: 현재 실제 활용 중

-      34%: 전략 계획 또는 파일럿 단계

-      3%: 현재 사용하지 않지만 향후 채택 예정

-      9%: 아직 검토하지 않음

➡ 대부분의 조직이 AI 도입에 대한 전략을 이미 갖고 있거나 준비 중임

🤖 주요 활용 사례

활용 영역                 설명

테스트 케이스 생성       요구사항을 기반으로 자동 생성 (자연어 → 테스트 시나리오)

테스트 데이터 생성       민감 정보 제거된 샘플 데이터 자동 생성

테스트 결과 분석          실패 원인 자동 분류 및 시각화

보고서 생성             테스트 요약 및 리포트 자동 작성

코드 리뷰 및 정적 분석  결함 가능성이 있는 코드 자동 탐지

➡ 특히 반복적·패턴 기반 작업에서 Gen AI가 효과적이라는 평가가 많음

⚠️ 도전 과제 및 우려

1.      신뢰성 부족

•     “AI가 생성한 테스트 결과를 신뢰할 수 있는가?”에 대한 의문 여전

•     응답자의 43%가 AI 결과에 대한 검증 체계 부족을 지적

2.      규제 및 윤리 이슈

•     36%의 조직이 데이터 보안 및 규제 준수 문제를 우려

3.      "블랙박스" 문제

•     AI가 왜 특정 판단을 내렸는지 설명 불가한 경우 존재→ 특히 고위험 분야(의료, 금융)에서는 문제가 될 수 있음

4.      전문성 부족

•     품질 엔지니어가 AI 모델을 이해하고 활용할 수 있는 역량 부족도 걸림돌

📘 책임 있는 AI 사용 원칙

보고서는 다음과 같은 "책임 있는 AI 기반 QE 전략" 수립을 권장합니다:

•     검증 가능한 AI 활용 구조 마련→ 예: AI가 생성한 테스트 시나리오에 대해 인간 검토 프로세스 포함

•     AI 학습 데이터의 품질과 편향 관리

•     투명한 로깅 및 변경 이력 기록 체계

•     규정 준수 및 보안 프레임워크 통합

🛠️ 향후 기술 발전 예측

•       AI 기반 테스트 케이스 유지관리 가능→ UI 변경 시 자동으로 테스트 업데이트

•       자연어 요구사항 → 코드 테스트 자동 생성 기술 성숙

•       AI가 추천하는 테스트 범위 자동 조정 (위험 기반)

✅ 요약 정리

•       Gen AI는 테스트 자동화, 데이터 생성, 분석 등 반복 업무의 효율화에 실질적인 기여를 하고 있음

•       하지만 신뢰성과 설명력 부족으로 인해 전면 도입보다는 점진적 확산이 권장됨

•       인간 중심의 검토 체계와 AI 사용 가이드라인 마련이 반드시 필요

➡ 결국 AI는 "테스트 엔지니어를 대체"하는 것이 아니라, 테스트 엔지니어의 역량을 확장하는 도구로 작용해야 합니다.  

👉🏻 2024–25년 세계 품질 보고서 목차 및 Part 01 보러가기

👉🏻 2024–25년 세계 품질 보고서 목차 및 Part 03 보러가기