업무 혁신을 지원하는 LLM 솔루션
소프트웨어 QA는 개발 주기가 짧아질수록 부담이 커지는 업무입니다. 기능이 하나 추가될 때마다 테스트 케이스를 작성하고, 변경된 코드가 기존 기능에 영향을 주지 않는지 확인해야 합니다. 자동화 도구와 CI 파이프라인이 갖춰진 조직도 많지만, 무엇을 어디까지 검증할지를 설계하는 일은 여전히 사람의 몫입니다.
그리고 이 설계 단계에 가장 많은 시간과 판단이 들어갑니다. 요구사항 문서에서 어떤 항목을 뽑아낼지, 어떤 예외 상황까지 확인할지, 이번 변경이 어디까지 영향을 미칠지는 제품 구조와 과거 이력을 알아야 판단할 수 있습니다. 그래서 결과가 담당자의 숙련도에 따라 달라지고, 조직에 축적된 결함 이력도 다음 테스트 설계에 체계적으로 반영되기 어렵습니다. Public AI로 테스트 케이스를 만들어보는 시도도 있지만, 제품 구조와 도메인을 모르는 상태에서 나온 결과는 일반적인 수준에 머물러 실제 검증에 쓰기 어렵고, 소스 코드와 요구사항 문서를 외부 서비스에 올려야 하는 부담도 따릅니다.
Ellm (Private LLM) 기반의 Corporate AI, QA ACE는 조직의 요구사항 명세서, 기존 테스트 케이스, 결함 이력, 릴리스 노트를 학습해 제품을 이해한 상태에서 테스트를 설계하는 QA 에이전트입니다. 요구사항이나 변경 내역을 입력하면 검증해야 할 항목을 도출해 테스트 케이스로 구성하고, 과거에 결함이 자주 발생했던 영역을 우선순위에 반영합니다. 담당자는 케이스를 처음부터 작성하는 대신, 도출된 항목을 검토하고 보완하는 역할에 집중하게 됩니다.
무엇보다 QA ACE는 Private 환경에서 구동되기 때문에, 외부로 반출할 수 없었던 소스 코드와 내부 명세, 결함 데이터베이스 전체를 학습 대상으로 삼을 수 있습니다. 제품이 실제로 어떻게 만들어졌고 어디서 문제가 났는지를 아는 상태에서 테스트를 설계하기 때문에, 일반적인 체크리스트가 아닌 우리 제품에 맞는 검증 항목이 나옵니다.
QA ACE를 도입한 조직은 다음과 같은 변화를 경험할 수 있습니다.
QA는 제품의 품질을 결정하는 동시에, 릴리스 속도를 좌우하는 관문이기도 합니다. QA ACE는 반복적인 케이스 설계와 영향 범위 분석을 전담해, 담당자가 판단이 필요한 검증과 제품 품질 자체에 집중할 수 있는 환경을 만듭니다.
