[기술포스팅 원문] https://techblog.lycorp.co.jp/ko/increase-productivity-of-quality-activities-with-generative-ai

[기술포스팅 요약]

안녕하세요. 무신사(29CM) QA Engineer 홍해진입니다. 이번 글에서는 생성형 AI를 활용하여 QA 품질 활동의 생산성을 높이는 방법에 대해 이야기해보고자 합니다.

• QA는 프로젝트 기획 단계부터 참여하여 프로덕트와 프로젝트의 품질을 향상시킵니다.
• LY에서는 생성형 AI를 활용하여 품질 활동의 생산성을 향상시키고 있습니다.
• 생성형 AI를 도입할 때 사내 보안 규정을 준수하고, 활용 가능한 업무 범위를 파악해야 합니다.

품질 활동에 생성형 AI를 적용하기 위한 절차:

• 기획, 개발, 테스트, 출시 단계별로 분석과 요약이 필요한 활동을 선별합니다.
• 각 단계에서 사용할 프롬프트를 생성합니다.
• 프롬프트를 통해 품질 활동을 수행하며, 결과물을 토대로 프롬프트를 개선합니다.

생성형 AI 활용 사례:

• 기획 문서 정리: Plan advisor를 이용해 기획 문서를 요약하고 변경 사항을 추적합니다.
• Slack 스레드 요약 및 분석: Thread summarizer를 통해 많은 양의 대화를 요약합니다.
• 테스트 설계 및 테스트 케이스 도출: Test designer를 통해 테스트 케이스를 도출하고 도식화합니다.
• 버그 이슈 성질 파악 및 탐색적 테스팅 확장: Test helper를 이용해 버그 이슈를 분석하고 추가 테스트 경로를 제공합니다.
• 앱 리뷰 요약 및 분석: App reviewer를 통해 다양한 언어의 리뷰를 번역하고 분석합니다.
• 회고 정리: Thread summarizer를 이용해 회의록을 작성하고 회고 내용을 정리합니다.

생성형 AI를 도입할 때 고려해야 할 질문:

• 현재 조직, 프로젝트 또는 서비스에서 요구되는 품질 활동들은 무엇인가?
• 그 품질 활동에 분석 요약과 같이 생성형 AI를 활용해 볼 수 있는 요소들이 있는가?
• 만약에 생성형 AI를 도입한다면 어느 수준까지 생성형 AI를 활용할 것인가?
• 이를 통해서 생산성이 향상될 수 있는가?

QA의 품질 활동에 생성형 AI를 도입 및 활용해 품질 생산성을 향상시킨 더욱 많은 사례들이 공유되길 바랍니다.

이 게시글은 [GPT-4 모델]를 통해 요약되었으며, 정보 공유 목적으로 게시되었습니다. 원문 게시물에 대한 책임이나 이해 관계가 없습니다. - 소프트웨어QA 포럼