예시 답변 1
약 90초
케이스 초안 생성 → 검수 단계 유지 → 회귀 우선순위 적용
QA에 AI를 처음 도입한 건 테스트 케이스 초안 자동 생성이었습니다. 요구사항 문서를 LLM에 넣고 경계값, 예외 케이스 위주의 시나리오 목록을 뽑아냈는데, 사람이 놓치기 쉬운 엣지 케이스를 여러 개 잡아냈습니다. 전체 결과를 그대로 신뢰하기는 어려워서 생성 결과를 검수하는 단계를 두었고, 실제 작성 시간은 약 40% 단축됐습니다. 회귀 테스트 우선순위 결정에도 활용했는데, 최근 변경 코드와 과거 버그 리포트를 입력해 영향 범위가 겹치는 테스트를 먼저 실행하는 방향으로 개선했습니다. AI가 생성한 케이스를 무검토로 믿기는 어렵지만, 초안 생성과 우선순위 제안 역할로는 충분히 실용적이라고 봅니다.
이 결의 특징
요구사항 문서를 LLM에 넣어 경계값과 예외 케이스를 뽑아내고, 검수 단계를 두어 작성 시간을 40% 단축한 흔적이 있습니다. 결과를 무검토로 신뢰하지 않았다는 판단이 담겨 있습니다.
이 결이 통하는 자리
AI 결과를 그대로 믿지 않고 검수 단계를 유지하는 균형이 구체 수치와 함께 드러날 때 통합니다. 회귀 테스트 우선순위 제안이라는 실용적 역할 정의가 보이는 자리에서 통하는 결이 보입니다.