AI가 테스트 코드를 작성해 준다면 QA 엔지니어의 역량은 무엇이 달라져야 할까?

1. 들어가며

AI가 코드를 작성해 주는 시대가 되면서 테스트 자동화를 시작하는 데 필요한 진입장벽도 낮아지고 있다.

나 역시 AI의 도움을 받아 웹·앱 테스트 자동화 기반을 구성하고, API 변경 사항을 비교 검증하는 도구를 만드는 등 QA 업무에 AI를 활용하고 있다.

이 과정에서 느낀 점은 분명하다. 코드를 직접 작성하는 능력도 여전히 중요하지만, 앞으로는 무엇을 검증할지 정의하고, AI가 수행한 검증 결과를 판단하는 능력이 더욱 중요해질 수 있다는 것이다.

그렇다면 AI를 활용하는 시대에 QA 엔지니어가 집중해야 할 역량은 무엇일까?

2. 코딩을 공부하는 것에서, AI로 직접 만들어 보는 것으로

코딩을 공부해 온 입장에서 코드 작성의 중요성이 상대적으로 줄어들 수 있다는 점은 아쉽기도 하다.

하지만 코딩을 공부한 경험은 AI가 생성한 코드를 이해하고, 문제가 발생했을 때 원인을 파악하는 데 도움이 됐다. 코딩 지식이 불필요해진 것이 아니라, 이를 활용하는 방식이 달라지고 있다고 생각한다.

이제는 코딩 공부를 충분히 마친 뒤 자동화를 시작하기보다, AI로 테스트 스크립트를 만들어 실행해 보고, 결과를 확인하면서 필요한 지식을 익히는 방식도 중요하다.

AI 기능은 앞으로 더욱 발전할 것이다. 그 변화를 기다리기보다 실제 업무에 적용해 보고, 결과를 개선하는 경험을 쌓아야 한다.

3. 코드를 만드는 것보다 중요한 것은 검증이다

AI가 테스트 코드를 작성하고 실행했다고 해서 의도한 검증이 제대로 이루어졌다고 볼 수는 없다.

테스트가 실행되더라도 검증 조건이 잘못됐거나, 예외 상황을 놓쳤거나, 실패해야 할 상황을 PASS로 판단할 수 있기 때문이다.

따라서 QA는 단순히 자동화가 실행되는지 확인하는 데 그치지 않고 다음을 살펴봐야 한다.

• 요구사항과 검증 조건이 정확하게 반영됐는가?
• 예상하지 못한 상황에서도 올바르게 판단하는가?
• 실제 결함을 놓치거나 정상 결과를 오류로 판단하지 않는가?

AI가 코드를 작성하는 부담을 줄여 준다면, QA는 그 코드가 무엇을 검증하고 있으며, 그 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지 판단하는 데 집중해야 한다.

4. 자동화 대상을 선정하는 기준도 달라져야 한다

기존에는 테스트 자동화의 유지보수 부담을 줄이기 위해 변경이 적고 안정적인 영역을 우선적으로 선정하는 경우가 많았다.

하지만 AI를 활용해 스크립트 작성과 유지보수를 효율화할 수 있다면, 자동화 대상을 선정하는 기준도 달라질 수 있다.

앞으로는 단순히 변경이 적은 영역인지보다 AI의 오판 위험을 통제할 수 있는 영역인지를 함께 고려해야 한다.

예를 들어 로그인이나 결제처럼 오류의 영향이 큰 영역은 자주 변경되지 않아 자동화 가치가 높더라도 AI의 판정만으로 결과를 확정하기 어렵다. 사람이 핵심 검증 기준과 주요 변경 사항을 확인하는 안전장치가 필요하다.

반면 오류가 발생하더라도 영향을 제한할 수 있고, 잘못된 판정을 발견해 수정할 수 있는 영역이라면 AI 기반 자동화를 더 적극적으로 시도할 수 있다.

결국 중요한 것은 자동화가 가능한지뿐만 아니라, 잘못된 결과가 나왔을 때의 리스크이다.

5. AI의 판단을 어떻게 검증할 것인가?

그렇다면 AI가 내린 PASS/FAIL 판정을 어디까지 신뢰할 수 있을까?

한 가지 방법은 사람이 직접 검증한 결과와 AI의 판정을 비교하는 것이다.

예를 들어 배포 전 수동 테스트를 진행했다면, 동일한 대상과 조건을 AI 자동화에도 적용해 결과를 비교할 수 있다. 두 결과가 다르다면 실제 요구사항과 실행 결과를 다시 확인하고, 불일치 원인에 따라 검증 조건이나 테스트 데이터를 개선한다.

이 과정을 반복하면 AI가 자주 잘못 판단하는 조건을 파악하고, 신뢰할 수 있는 검증 범위를 점진적으로 넓힐 수 있다.

물론 사람의 판단이 항상 정답인 것은 아니다. 따라서 단순히 PASS/FAIL 일치율만 확인하기보다는 실제 결함을 놓쳤는지, 정상 항목을 잘못 판정했는지, 중요한 오류를 발견하지 못했는지도 함께 살펴봐야 한다.

AI를 무조건 믿거나 배제하는 것이 아니라, 실제 검증 결과를 바탕으로 신뢰 수준을 판단하는 과정이 필요하다.

6. 앞으로 QA 엔지니어에게 필요한 역량

지금까지의 내용을 정리하면, AI 시대의 QA 엔지니어에게는 다음 역량이 중요해질 것이다.

1. 문제 정의와 테스트 설계: 무엇을, 어떤 조건에서 검증해야 하는지 구체화하는 능력
2. 결과 판단 능력: 테스트 결과가 요구사항과 실제 동작에 부합하는지 판단하는 능력
3. 문제 구조화 능력: 반복적이거나 복잡한 검증 업무를 자동화 가능한 형태로 정리하는 능력
4. AI 활용과 개선 능력: AI가 만든 결과를 검증하고, 문제를 수정하며, 적용 범위를 넓혀 가는 능력

코드를 직접 작성하는 능력은 여전히 도움이 된다. 다만 코딩 자체에만 시간을 투자하기보다 AI를 활용해 실제 문제를 해결하고, 그 과정에서 필요한 기술을 익히는 접근이 더욱 중요해질 수 있다.

7. 마치며

나 역시 코딩을 공부해 왔기에 코드 작성의 비중이 줄어드는 변화가 아쉽기도 하다. 하지만 그 과정에서 쌓은 지식이 AI를 더 효과적으로 활용하는 기반이 됐다는 점도 느끼고 있다.

이제 중요한 것은 AI가 얼마나 많은 코드를 작성해 주느냐만이 아니다. AI로 더 많은 검증을 시도하고, 그 결과를 확인하며, 신뢰할 수 있는 범위를 넓혀 가는 것이다.

앞으로 QA 엔지니어에게 필요한 사람은 AI를 무조건 믿는 사람이 아니라, 어떤 조건에서 AI를 믿을 수 있는지 검증할 수 있는 사람이라고 생각한다.