1. 생성형 AI를 활용한 테스트 분석
주요 활동 5가지
- 테스트 컨디션 생성: 요구사항을 테스트 가능한 명제로 변환
- 우선순위 설정: 리스크 기반 테스트 노력 할당
- 잠재 결함 식별: 테스트 기반 자료의 불일치/모호성 탐지
- 커버리지 분석: 요구사항과 테스트 컨디션 매핑
- 테스트 기법 제안: 적절한 테스트 기법 추천
2. 생성형 AI를 활용한 테스트 설계와 구현
소프트웨어 테스팅 생성형 AI 주요 기능
| 활용 영역 |
구체적 활용 방식 |
기대효과 및 장점 |
| 요구사항 분석/개선 |
명세 분석, 모호/누락 탐색, 질의 생성 |
요구사항 정확성, 커버리지 향상 |
| 테스트 케이스/스크립트 |
요구사항/스토리 기반 자동 생성 |
빠른 테스트 설계, 반복 자동화 |
| 테스트 데이터 생성 |
개인정보 비식별, 다양한 변수 조합 |
시나리오 다변화, 정책 준수 |
| 결함 식별/결과 분석 |
패턴 인식, 결함 요약, 심각도 분류 |
분석 효율, 신속 디버깅 |
| 문서 자동 작성/보고서 |
테스트 계획/보고서 자동 작성/갱신 |
문서화 품질, 시간 절약 |
| 자동화/실행 계획 |
우선순위 지정, 스크립트 유지보수 |
최적화된 테스트 실행 |
| 리그레션 테스트 |
영향분석, 자가치유, 자동보고 |
품질 안정, 업무 효율화 |
| 실시간 모니터링/지표 |
대시보드/트렌드 분석/자동 알림 |
데이터 기반 의사결정 |
소프트웨어 테스팅 생성형 AI 실제 활용 예시 및 대표 프롬프트
- 요구사항 분석 및 개선
- 테스트 케이스 및 스크립트 자동 생성
- 테스트 데이터 생성(개인정보 비식별화 반영)
- 결함 식별 및 테스트 결과 분석
- 테스트 문서/보고서 자동작성
- 테스트 자동화 및 실행 계획 수립
3. 리그레션 테스팅 활용
핵심 활동 6가지
- 키워드 주도 자동화: 사전 정의된 키워드 기반 스크립트 구현