기업들은 높은 효율과 더 많은 리소스 확보를 위해 점점 더 많은 지능형 자동화를 채택하고 있다. 이러한 지능형 자동화는 산업 전반에 걸쳐 다양한 작업에 적용되고 있으며, 인공지능(AI)은 중요한 두뇌 역활을 한다. 독립적으로 학습하고 추론해 적응하는 프로세스 생성을 목표로 한다..

AI 자동화는 실질적으로 비즈니스 이점을 제공할 것이며, 디지털 중심의 세계에서는 그 요구와 수요가 계속해서 증가할 것이다. 가트너(Gartner)의 보고서 '초자동화: 2022년 최고의 전략적 기술 트렌드(Hyperautomation: Top Strategic Tech Trend for 2022)'에 따르면 오는 2024년까지 기업들이 첨단 초자동화 기술과 재설계된 운영 프로세스를 결합하여 운영 비용을 30% 절감할 것으로 예상하고 있다.

이 지능형 자동화가 변화시키고 있는 분야 중 하나는 '소프트웨어 테스트'를 꼽을 수 있다.

이에 전 세계의 많은 기업이 키사이트테크놀로지스(Keysight Technologies)의 플랫폼을 활용하여 고객 요구를 충족시키고 있다. 이러한 지능형 자동화에 대해 자세히 알아보기 위해 키사이트 소프트웨어 테스트 자동화 총책임자인 가레스 스미스(Gareth Smith) 박사와 서면으로 만나본다.

가레스 스미스(Gareth Smith) 박사는 키사이트의 소프트웨어 테스트 자동화 그룹을 이끌고 있으며 2020년 6월 키사이트에서 인수한 에그플랜트(Eggplant)의 CTO를 역임했다. 에그플랜트는 지능형 테스트 자동화 기술의 선두 기업으로 가레스 박사는 소프트웨어 혁신 분야에서의 다양한 경험과 함께 아파마(Apama), 소프트웨어 AG(Software AG), 프로그레스 소프트웨어(Progress Software)에서도 리더 역할을 맡아 수행했다.<편집자 주>

지능형 자동화란 무엇입니까?

지능형 자동화란 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등과 같은 혁신적인 기술을 적용, 의사 결정 및 프로세스를 확장하고 간소화하여 운영 효율성을 제공하는 것입니다. AI는 프로세스 자동화를 지원하여 더 나은 결과를 빠르게 제공합니다.

지능형 자동화는 소프트웨어 테스트를 어떻게 변화시키고 있습니까?

지능형 자동화는 AI와 같은 기술을 사용하여 시스템을 평가하고, 이전에 스크립트 같은 리소스 집약적인 자산을 자동 생성하고, 결과를 분석하여 버그를 예측하고, 자동화 로직을 조정하여 테스트 범위와 전반적인 품질을 개선합니다.

이는 몇 년 전의 테스트 환경과 비교하면 엄청난 변화입니다. 당시 소프트웨어 테스트는 제품이나 시스템이 미리 정의된 대부분의 정적 테스트를 통과했는지 확인하기 위한 검토 활동으로 인식되었습니다.

수동 테스트에도 "지능형"이 제공되지만, 최신 시스템에는 너무 느리고 포괄적이지 않아 효율이 낮고, 사람이 직접 처리하는 것이 더 효과적이었습니다. 마찬가지로 기존 테스트 자동화는 지능형 기술을 통합하지 않았고 소프트웨어가 출시될 때마다 동일한 스크립트를 실행하는 데 의존했습니다.

이러한 접근 방식은 새로운 버그를 발견하지 못하고, 시스템의 약점을 사전에 찾지도 않았고, 사용자의 관점에서 테스트해야 할 중요한 것을 식별할 수 있는 지능이 부족했습니다. 이것이 수동 테스트가 지속된 이유입니다.

디지털에 의존하는 세상에서는 더 이상 시스템이 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 대신, 기업은 솔루션이 사용자의 요구를 충족하는지 검증할 수 있어야 합니다. 디지털 사용자 경험을 이해하고 판단하는 것이 중요합니다.

이때 필요한 것이 바로 모든 접점, 브라우저, 장치, 시스템에 걸친 실제 사용자 경험에 대한 지속적인 테스트입니다. 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 유일한 방법은 사용자 관점에서 테스트를 자동화하는 지능형 기술을 통합하고 사용자 경험을 최적화하기 위한 통찰력을 확보하는 것입니다.

지능형 자동화는 실제 사용자처럼 작동하면서 실제 사용자와 같이 워크플로를 탐색 및 경험하는 어플리케이션, 웹사이트 또는 프로세스에 AI 봇이라는 군대를 파견하는 것과 같다고 할 수 있습니다. 자동화는 기능 테스트 이상의 것을 포함하고 성능 및 유용성을 모두 충족해야 합니다.

이것은 고품질 소프트웨어의 보급을 가속화하는데, 실제와 같은 흐름속에서 의미 있는 문제들과 결함들을 발견 하기 때문입니다. 그 결과 소프트웨어와 앱을 지속적으로 테스트하는 더 스마트하고 더 비용 효율적인 방법이 탄생하게 됩니다.

지능형  테스트 자동화에서 AI의 역할은 무엇입니까?

AI를 활용한 테스트는 단순한 규칙 기반 자동화 이상의 작업입니다. 대규모 데이터 집합을 사용하는 알고리즘으로 시스템을 효율적으로 학습시킵니다. 그리고 테스트 세계에는 많은 데이터가 있습니다.

그리고 추론과 문제 해결의 적용을 통해 인간의 행동을 모방할 수 있으며, 실제 인간 사용자의 행동을 반영하는 자동화된 테스트 루틴을 실행하여 작동합니다. AI는 사용자 인터페이스 오류, 버그, 성능 결함을 찾아낸 후, 사용자 경험에 영향을 미치기 전에 문제를 자동으로 해결합니다.

자동화는 모든 잠재적인 사용자 경험을 고려하고 성능에 영향을 미칠 수 있는 병목 상태를 모두 예측 및 식별할 수 있으므로 그 적용 범위도 늘어납니다. AI 알고리즘은 학습하면서 시스템과 소프트웨어의 품질과 성능을 지속적으로 개선하여 경쟁 우위를 제공합니다.

지능형 테스트 자동화는 기업이 사용자 기대를 충족시키는 만족스러운 경험 제공에 어떤 도움을 줄 수 있는지 말씀해 주십시오.

지능형 자동화를 통해 기업은 사용자가 이해하는 것처럼 소프트웨어를 정확하게 이해할 수 있습니다. 다음은 키사이트 고객이 당사 플랫폼을 활용하는 방법을 보여주는 세 가지 예를 들어보겠습니다.

▷먼저, 미국항공우주국 나사(NASA)는 오리온(Orion) 우주 프로그램에서 지능형 테스트 자동화를 사용하여 온보드 소프트웨어와 장비가 예상대로 작동하고 결함이 없는지 확인합니다. 지능형 자동화를 배포함으로써 나사는 복잡한 미션 크리티컬 소프트웨어 시스템을 더 빠르게 제공하고 품질을 높일 수 있습니다.

▷영국 옥스포드 대학병원 NHS 트러스트(Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust)는 의료, 교육 및 연구 분야에서 세계적으로 유명합니다. 회귀 테스트를 지능적으로 자동화하고, 교육 영역을 채우고, 약속 일정을 잡고, 환자 관찰을 추가하기 위해 키사이트를 선택했습니다. 자동화의 신뢰성, 예측 가능성 및 일관성은 병원이 생산성을 개선하고 테스트 속도를 가속화하는 데 도움이 되었습니다.

▷후지필름 그룹(FUJIFILM Group)은 의료 기기에 내장된 소프트웨어 테스트를 자동화하기 위해 키사이트를 선택했습니다. 플랫폼을 통해 효율을 높이고 고품질의 안정적인 제품을 보장할 수 있었습니다.

기업에서 지능형 자동화를 관리하기 위해 더 많은 IT/기술 리소스가 필요합니까?

지능형 자동화의 또 다른 이점은 사용하기 쉽다는 것입니다. 키사이트 솔루션과 같은 많은 솔루션들이 로우 코드/노코드 방식이므로, 자동화 작업을 실행하고 관리하기 위한 프로그래밍 배경 지식이 필요하지 않습니다.

지능형 자동화의 가장 중요한 이점은 무엇입니까?

산업에 관계없이 기업이 지능형 자동화를 통합함으로써 기대할 수 있는 많은 이점이 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

▷비용 절감 면에서 시스템 및 프로세스를 자동화하여 더 쉽고 빠르게 확장할 수 있습니다. ▷정확성 증가로 AI는 의사 결정을 제시하고 일상적인 업무에서 인간의 제약을 제거하는 일관된 접근 방식을 제공합니다. ▷디지털 사용자 경험 향상으로 인텔리전스는 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있도록 제품의 품질을 개선합니다.

소프트웨어와 어플리케이션이 출시되면 지능형 자동화는 어떤 도움을 주게 됩니까?

소프트웨어가 활성화되고 난 후에는 발생하는 문제를 식별하고 해결하기 위해 성능을 지속적으로 모니터링할 방법이 필요합니다. 지능형 자동화는 개발 단계에서와 마찬가지로 이러한 환경을 테스트하기 위해 생산 단계로 확장할 수 있지만 이제 외부 세계에서 통찰력을 다시 가져올 수도 있습니다.

확실한 출발점은 실험실에서는 작동하지만 생산에서는 작동하지 않는 시스템 부분을 살펴보는 것입니다. AI는 실제 고객 경험, 특히 생산 시스템을 통해 가장 많이 사용되고 가장 가치 있는 요소와 사용자 경험 등을 수집하고 이해하게 됩니다.

그런 다음 이를 활용하여 실제 사용자의 전반적인 경험과 품질을 개선하기 위해 우선 순위를 정하고 테스트를 지시할 수 있습니다.

마지막으로 향후 몇 년 동안 지능형 자동화에서 무엇을 기대할 수 있습니까?

점점 더 단순해지거나 속도가 느려지고 있는 시스템이나 기업은 거의 없습니다. 디지털 조직에 대한 범위가 넓어지고 있으며 그 수와 다양성도 증가하고 있습니다. 게다가 더 빠르고 신속해야 한다는 고객들의 요구는 지능형 자동화 플랫폼이 혁신을 따라잡고 사용자와 고객에게 양질의 경험을 제공할 수 있는 유일한 방법이라는 것을 의미합니다.

이를 채택하지 않는 기업은 경쟁력을 유지하기 어려울 것입니다. 지능형 자동화는 미래의 기업이 사용 가능한 리소스를 최적화하여, 고품질 제품에 대한 증가하는 수요를 충족하고, 비즈니스 전반에 걸쳐 관련성을 높일 수 있는 플랫폼으로 진화할 것입니다.