[기술포스팅 원문] https://techtopic.skplanet.com/qa-chatgpt/

[기술포스팅 요약]

• 생성형 AI 기술은 QA(Quality Assurance) 업무에서 효율성과 정확성을 극대화하는 데 중요한 도구로 자리잡고 있습니다.
• AI를 QA에 적용하면 요구 사항 분석, 검증 전략 수립, 결함 분석 등 여러 단계에서 시간을 단축하고 휴먼 오류를 줄일 수 있습니다.
• 특히 테스트 케이스 생성에서 AI는 기본적인 작업을 빠르게 처리하여 QA 엔지니어가 복잡한 예외 케이스와 탐색적 테스트에 집중할 수 있도록 돕습니다.
• QA 업무에서 AI 활용이 유용한 주요 영역은 다음과 같습니다:
  • 요구 사항 분석: 복잡한 요구 사항을 정리하고 잠재적 모호성을 사전에 파악.
  • 검증 전략: 최적의 검증 전략을 데이터 기반으로 제안.
  • 테스트 케이스 생성: 기본적인 테스트 케이스를 자동 작성하여 시간 절약.
  • 결함 분석: 결함 패턴 식별 및 데이터 기반 결함 원인 분석.
• QA에 적합한 AI 모델로 ChatGPT-4o를 선정, 문서 분석 및 엑셀 형식 산출물 자동 생성 등 효율성을 입증하였습니다.
• 프롬프트 엔지니어링은 AI의 응답 정확성과 일관성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다:
  • Chain-of-Thought Prompting: 복잡한 문제를 단계별로 분석.
  • Chain-of-Question Prompting: 연속적인 질문으로 잠재적인 결함과 보완점 파악.
  • Role-based Prompting: 특정 역할 부여로 실질적이고 현실적인 테스트 케이스 생성.
  • Contextual Prompting: 구체적인 상황을 제공해 맞춤형 응답 생성.
• AI는 결함 분석에서 패턴 식별, 경향 분석, 회귀 테스트 대상 선별 등 QA 업무 효율성을 크게 개선할 수 있습니다.
• AI는 100% 완벽하지 않으며, QA 엔지니어가 이를 보완하고 협업하는 방식으로 활용하는 것이 중요합니다.
• 앞으로 AI 기술을 활용해 QA 프로세스 전반의 생산성과 품질을 지속적으로 개선할 가능성이 큽니다.

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