대(大) AI 시대가 본격적으로 열렸다. 인공지능은 단순한 정보 검색을 넘어 코드 작성, 데이터 분석, 자동화 테스트 생성까지 빠르게 영역을 확장하고 있다. 이미 많은 기업이 테스트 자동화 도구와 AI 기반 품질 검증 체계를 도입하고 있으며, QA 업무의 일부는 점차 자동화 프로세스와 AI 시스템으로 위임되고 있다. 이러한 변화는 단순한 기술 도입을 넘어, 품질 관리 방식 전반에 걸친 패러다임 전환이라고 할 수 있다.
특히 반복적이고 정형화된 기능 테스트는 자동화의 영향이 두드러진다. 버튼 클릭, 입력값 유효성 검증, 단순 시나리오 점검은 AI 기반 스크립트와 테스트 프레임워크로 충분히 처리 가능하다. 과거에는 QA가 직접 수행하던 많은 영역이 이제는 자동화된 절차에 흡수되고 있는 것이다.
그렇다면 QA는 어떤 방식으로 역할을 유지하고 확장할 수 있을까? 단순 기능만 점검하는 QA라면 머지않아 설 자리를 잃을 가능성이 높다. QA가 앞으로 살아남기 위해서는, 단순한 반복 업무를 넘어선 새로운 경쟁력을 확보해야 한다.
QA의 생존 전략은 세 가지로 요약할 수 있다.
첫째, AI 툴을 적극적으로 활용해야 한다. 반복적이고 단순한 업무는 AI에 위임하고, 그만큼 확보된 리소스를 테스트 전략 수립, 복잡한 시나리오 설계, 리스크 기반 테스트 등에 집중해야 한다.
둘째, 판단을 위한 지식과 통찰을 갖춰야 한다. AI가 제시하는 결과가 언제나 옳은 것은 아니다. 서비스 맥락과 실제 사용 환경을 고려하지 못하는 경우가 많다. 따라서 QA는 도메인 지식과 제품 구조에 대한 깊은 이해를 바탕으로, AI의 결과물이 타당한지 스스로 검증할 수 있어야 한다.
셋째, 사용자 경험 중심의 시각이 필요하다. 오류는 단순 기능보다 예기치 못한 상황에서 빈번히 발생한다. 실제 현장에서도 기본 기능의 오류보다는, CS를 통해 “이력서 등록이 되지 않는다”거나 “파일 첨부가 되지 않는다”는 문의가 들어와 확인되는 경우가 더 많다. 이는 단순 기능 검증만으로는 발견하기 어려운, 실제 사용 맥락에서만 드러나는 문제다. 또한 자동화 테스트 역시 한계가 존재한다. 예컨대 Cypress와 같은 툴을 활용해 반복 테스트를 자동화할 수 있지만, 결국 자동화는 작성자가 설계한 코드와 시나리오 범위 안에서만 동작한다. 실제 사용자 경험에 맞는 다양한 예외 상황까지 커버하기에는 근본적인 한계가 있다.
완전한 자동화는 아직 도래하지 않았다. 그러나 기술은 빠르게 진화하고 있으며, QA의 역할 역시 끊임없이 변화할 수밖에 없다. AI 시대의 QA는 단순 기능 검증자가 아니라, 예외를 식별하는 눈을 가진 전문가, AI를 활용해 효율을 극대화하는 전략가, 그리고 사용자 경험을 품질로 연결하는 해석자로 자리 잡아야 한다. 결국 QA가 살아남는 길은 자동화를 넘어, 더 높은 차원의 통찰과 사용자 중심의 품질 확보에 있다.