더 많은 테스트, 더 많은 문제: AI 기반 테스트 생성 재고

생성적 AI는 최근 기억 속의 어떤 기술보다 빠르게 소프트웨어 개발을 변화시키고 있습니다. 

현재 시장에는 개발자의 76 % 이미 AI 지원 코딩 도구를 사용하고 있다고 합니다. 보고서에 따르면 개발자는 작업을 완료할 수 있습니다. ~55% 더 빠름 AI 코드 제안을 통해. 

그러나 많은 임원들에게 AI의 약속은 측정 가능한 영향으로 이어지지 않았습니다. 최근 설문 조사 CIO와 IT 리더의 경우에만 32%는 수익 영향과 시간 절감을 모두 적극적으로 측정합니다. AI 투자로 인한 수익. 

즉각적인 적용의 환상 

AI 기반 테스트 생성은 획기적인 기술처럼 보입니다. 코드베이스를 모델에 입력하면 몇 초 만에 수천 개의 새로운 테스트 케이스를 생성할 수 있습니다. 더 넓은 적용 범위와 더 빠른 자동화라는 약속은 무시할 수 없습니다. 

하지만 더 많은 테스트가 자동으로 이루어지는 것은 아닙니다. 더 테스트. 

수년간의 모범 사례를 통해 개선된 잘 설계된 프레임워크조차도 품질이 낮거나 오래된 AI 생성 코드를 적용하면 작동하지 않을 수 있습니다.  

예를 들어, Appium 3가 출시되면서 많은 구문 및 기능 업데이트로 인해 이전 Appium 2 예제는 더 이상 쓸모없게 되었습니다. 하지만 대부분의 대규모 언어 모델은 명시적으로 명시하지 않는 한 여전히 이전 패턴을 기본으로 사용합니다. 

AI가 생성한 코드는 종종 정확해 보인다 실행 중에만 나타나는 미묘한 문제는 숨기면서 말입니다. 엔지니어는 로케이터 불일치, 종속성 충돌, 취약한 어설션을 디버깅하는 데 몇 시간을 소비합니다. 이 시간 동안 초기 생산성 향상은 무의미해집니다. 

안에 DevOps.com 설문조사, 조직의 60 % AI가 생성한 코드를 생산에 들어가기 전에 검토하거나 검증하는 공식적인 절차가 없다는 점을 인정했습니다.  

이러한 과신은 다음과 같이 알려져 있습니다. 자동화 편향, 현대 소프트웨어 제공 분야에서 가장 눈에 띄지 않는 위험 중 하나가 되어가고 있습니다. 

보다 나쁜, 행동 연구 인간은 ~하는 경향이 있음을 보여줍니다 AI 출력이 틀렸더라도 신뢰하고, 종종 불일치나 맥락적 차이를 간과합니다. 의존도가 커짐에 따라 비판적 사고는 사라지기 시작합니다. 인간이 덜 알고 있어서가 아니라, 기계가 이미 어려운 부분을 다 해냈다고 생각하기 때문입니다.
그렇기 때문에 AI를 테스트에 도입하기 전에 표준, 프레임워크, 피드백 루프를 기반으로 한 명확한 기반이 필수적입니다. 

기초가 먼저: AI를 중심으로 설계하지 말고 AI를 위해 설계하세요 

LLM에게 테스트 생성을 요청하기 전에 먼저 귀하의 조직에 적합한 "좋은 자동화"가 어떤 모습인지 결정하세요.
이러한 기반에 따라 AI가 진보를 가속화할지, 아니면 불일치를 증폭시킬지가 결정됩니다. 

기본 사항을 확립하세요: 

• 정의 테스트 아키텍처 (예: 재사용 가능한 구성 요소를 사용한 BDD). 
• 유지하다 일관된 로케이터 및 명명 전략. 
• 만들기 기준 저장소 고품질 테스트 사례 - 귀하의 "골드 스탠다드"입니다. 

이 구조가 존재하면, 그때 AI를 프로세스에 도입하세요. 모델에 기본 예제를 제공하고 기존 프레임워크와 일치하는 스니펫을 생성하도록 유도하세요. 이렇게 하면 AI가 스크립트 생성기에서 학습 협력자. 

테스트 자동화에서 GenAI를 위한 가드레일 

AI가 워크플로우에 통합되면 과제는 세대에서 거버넌스로 전환됩니다. 탄탄한 프레임워크를 구축하는 것이 첫 번째 단계입니다. AI가 생산성을 가속화함에 따라 규율을 유지하는 것이 두 번째 단계입니다. 

AI가 생성한 코드는 모든 코드와 동일한 원칙을 따라야 합니다. DevOps- 정렬된 자동화 관행: 거버넌스, 피드백, 지속적인 개선. 

혁신 전략가 제레미 틀리 그는 그의 글에서 이러한 사고방식을 완벽하게 포착했습니다. "기술이 아닌 팀원"AI는 다음과 같이 취급될 때 가장 좋은 성능을 발휘한다고 주장합니다. 동료이지 대체자가 아닙니다. 

테스트 자동화에도 동일한 논리가 적용됩니다. 

• AI에 맥락을 제공하세요. 새로운 엔지니어와 마찬가지로, 표준을 이해하려면 예시와 지침이 필요합니다. 
• 작업을 검토하세요. 모든 제안은 결정이 아닌 초안입니다. 
• 피드백 루프를 제공합니다. 더 많이 수정하고 다듬을수록 결과물은 더욱 똑똑해집니다. 
• 인간의 책임을 강화하세요. AI는 비즈니스 로직을 해석하거나, 위험의 우선순위를 정하거나, 사용자 의도를 이해할 수 없습니다. 사람들은 여전히 ​​"좋은" 것이 무엇인지 정의합니다. 

이러한 사고방식은 AI를 생산성 도구에서 협력자 팀의 모범 사례를 희석하는 것이 아니라 확장하는 것입니다. 

에 연결 중 DevOps: 코드 폭발에서 제어된 흐름으로 

성숙하다 DevOps 환경, 품질은 다음에 의해 측정됩니다. 신호 대 잡음비테스트가 얼마나 많이 실행되었는지가 중요한 것이 아닙니다.

구조와 보호 장치가 없다면 AI는 불안정한 테스트로 파이프라인을 범람시켜 피드백을 느리게 하고 유지 관리 비용을 증가시킬 수 있습니다. 

정렬 시 DevOps 원칙에 따라 AI 기반 테스트는 의도적이 됩니다. 

• 추적 가능: 모든 테스트는 요구 사항이나 결함으로 다시 매핑됩니다. 
• 유지 가능: 재사용 가능한 구성 요소는 중복을 최소화합니다. 
• 마디 없는: RCA와 분석 데이터는 미래의 AI 결과물을 개선합니다. 

목표는 모든 것을 자동화하는 것이 아니라 의미 있게 자동화하다각 AI 생성 테스트가 더 빠르고 더 높은 품질의 릴리스에 기여하도록 보장합니다. 

리더에게 진짜 기회는 AI를 더 빨리 도입하는 것이 아니라, 구조, 책임, 의도를 가지고 현명하게 도입하는 것입니다. 

맺음말 

생성적 AI는 테스트 작성 방식을 혁신하고 있지만, 테스트를 어떻게 사용할지는 여전히 우리에게 달려 있습니다. 

AI는 항상 더 빠르게 발전할 것이지만, 방향성 없는 속도는 큰 손실을 초래할 수 있습니다. 목표는 더 많은 테스트를 만드는 것이 아니라, 품질을 향상시키고 신뢰를 구축하는 신뢰할 수 있는 테스트를 만드는 것입니다. 

테스트의 미래는 다음을 결합하는 팀에 속합니다. 인간의 통찰력, 구조, 규율 AI의 규모와 속도에 대해. 우리가 AI를 다음과 같이 취급할 때 기술뿐만 아니라 팀원도자동화 자체를 추구하는 것을 중단하고 지속 가능한 품질을 구축하기 시작하세요.