QA는 사라져야 하는가...AI 시대, '자동화 검증 엔지니어'가 새 해법으로 부상

[한국정보기술신문] 소프트웨어 개발 조직에서 품질보증(QA) 팀의 존재 이유를 둘러싼 논쟁이 다시 뜨겁게 달아오르고 있다. 엔지니어링 리더십 전문가 제이드 루빅(Jade Rubick)은 지난 26일 자신의 블로그를 통해 QA의 구조적 문제점을 짚으면서도, AI 시대에 QA가 '자동화 검증 엔지니어(Automated Verification Engineer)'로 진화해야 한다는 주장을 내놨다.

많은 엔지니어링 리더들은 QA 조직이 오히려 개발 속도를 저해한다고 주장한다. 대표적인 논거는 세 가지다. 첫째, QA와 개발팀 사이의 잦은 핑퐁식 검수가 개발 속도를 크게 떨어뜨린다는 점이다. QA가 결함을 발견하면 개발자가 수정하고, 다시 QA가 검수하는 과정이 반복되면서 전체 개발 사이클이 늘어진다. 둘째, 품질 책임이 개발자가 아닌 QA에게 전가되는 구조는 개발자들이 품질에 소홀해지는 도덕적 해이를 낳는다. 셋째, QA의 직무 인센티브가 문제다. 결함을 찾아내는 것이 임무인 이상, QA는 필연적으로 개발 속도를 늦추는 방향으로 작동하게 된다. 루빅이 엔지니어링 리더십 동료 10명을 대상으로 한 비공식 설문에서도 응답자 전원이 "소프트웨어 팀에서 QA는 원칙적으로 필요하지 않다"고 답했다.

반면 QA의 필요성을 강조하는 진영도 만만치 않다. 이들은 테스트 자체가 전문적인 기술이며, 결함을 적극적으로 찾는 역할은 개발자가 대체하기 어렵다고 말한다. 또한 자동화된 테스트는 엔지니어보다 낮은 비용으로 높은 효과를 낼 수 있으며, 의료·금융처럼 리스크가 높은 영역에서는 숙련된 QA 전문가의 역할이 필수적이라고 주장한다.

이 논쟁을 이해하려면 '테스팅 피라미드' 개념이 중요하다. 피라미드의 기저에는 빠르고 확정적인 단위 테스트(Unit Test)가, 중간에는 통합 테스트(Integration Test)가, 상단에는 더 느린 UI 테스트가 자리한다. 단위 테스트와 통합 테스트는 개발자 책임이라는 점에는 이견이 없다. 논쟁의 핵심은 최상단의 UI 테스트, 즉 최종 사용자 관점에서의 전체 흐름 검수를 누가 담당하느냐다. QA가 이를 전담하는 조직이 있는가 하면, 개발팀과 공동으로 책임지는 구조도 있다.

루빅은 이 논쟁에 한 가지 중요한 변수를 추가한다. 바로 인공지능(AI)이다. AI 코딩 에이전트가 개발에 광범위하게 활용되는 시대에, 자동화된 검증 체계는 단순한 품질 관리 수단을 넘어 개발 전체의 속도를 배가하는 핵심 레버리지가 된다는 것이다. AI 에이전트가 생성한 코드의 오류를 자동으로 탐지하고 피드백하는 시스템이 갖춰진다면, 더 많은 변경 사항이 검수 없이 통과될 수 있어 전체 개발 속도가 두 배 가까이 빨라질 수 있다는 설명이다.

이 같은 맥락에서 루빅은 '자동화 검증 엔지니어(AVE)'라는 새로운 직군 개념을 제시한다. AVE는 개발자 경험 엔지니어(Developer Experience Engineer)와 QA의 중간 성격을 지닌 역할로, 개발 파이프라인 초기에 코드 문제를 빠르게 감지해 피드백하는 데 초점을 맞춘다. 핵심은 모든 테스트가 자동화되고, 결정적이며, 불안정하지 않고, 최대한 빠르게 실행돼야 한다는 점이다. 또한 AVE의 테스트는 인간 개발자뿐 아니라 AI 에이전트가 오류를 스스로 인식할 수 있도록 설계돼야 한다고 강조했다.

루빅은 QA 조직이 이미 존재하는 상황에서의 현실적 접근법도 제시했다. 우선 가장 중요한 것은 개발팀과 QA 사이의 단절을 없애는 '시프트 레프트(Shift Left)', 즉 검수를 개발 후반이 아닌 초기 단계부터 연속적으로 수행하는 방식으로의 전환이다. QA 인력이 팀에 상주하며 풀 리퀘스트(PR) 단계부터 참여해야 하고, 개발자도 테스트 계획 수립에 관여해야 한다는 것이다. 또한 테스트 자동화에 집중해 수동 테스트는 예외적 상황에만 적용하고, 테스트 실행 속도를 지속적으로 개선하며, 테스트 결과를 개발자 워크플로에 통합하는 것을 권고했다. 품질 지표로는 단위 테스트 커버리지와 UI 테스트 실행 시간을 주요 척도로 삼도록 했다.

루빅은 QA 리더들에게도 구체적인 조언을 건넸다. AI 코딩 도구를 직접 사용하며 현장 감각을 유지하고, 배포 파이프라인 전반에 대한 기술적 이해를 높여야 한다. 또한 버그 트리아지와 고객 지원 이슈 분석에 참여해 품질 공백을 능동적으로 파악하고, 디자인팀과 협업해 사용성 문제까지 자동 검증 대상으로 확장하는 것을 권고했다. 테스트 속도를 매달 개선하는 것도 핵심 과제로 꼽았다. 변경된 부분만 선별 테스트하거나, 병렬 실행을 도입하거나, 불안정한 테스트를 자동 격리하는 기법 등이 이에 해당한다.

루빅은 "QA를 비용 센터로 남겨두는 대신, 자동화 검증을 탁월하게 수행해 회사의 차별화 요소로 만들 수 있다"며 "사람의 문제가 아니라 역할 설계의 문제"라고 강조했다. 그는 AI 에이전트 기반 개발이 보편화되는 시대에 QA가 스스로 재정의하지 않으면 조직에서 도태될 수 있다고 경고하면서도, 반대로 자동화 검증의 전문가로 진화한다면 개발 조직 전체의 속도와 품질을 동시에 높이는 핵심 자산이 될 수 있다고 내다봤다.