키사이트테크놀로지스가 시장 조사 업체인 포레스터에 의뢰해 전세계 406명의 테스트 작업 의사결정권자들을 대상으로 진행한 글로벌 연구 결과를 발표했다.

‘자동화 및 인공 지능(AI)을 이용한 테스트 복잡성 극복’ 연구 보고서에 따르면 자동화를 채택하는 비율이 늘고 있으며, 75%의 조직이 자동화된 테스트와 수동 테스트의 조합을 사용하고 있지만, 완전히 자동화된 곳은 11% 밖에 없는 것으로 나타났다. 77%가 복잡성이 증가함에 따라 테스트의 수가 증가하고 있으며, 자동화가 없으면 제품 개발 속도가 느려진다고 답했다.
 

키사이트테크놀로지스 포트폴리오 및 글로벌 마케팅 부문 부사장 제프 해리스는 “연구 결과에 따르면 기업들은 특히 미래와 관련해 테스트 자동화 비율을 늘려야 한다는 부담을 느끼고 있다”며, “수동 또는 부분 자동화는 오늘날 조직의 요구를 충족할 수 없고, AI 기반 자동화가 아니면, 테스트 복잡성을 극복하는 것은 어렵다”고 말했다. 

테스트 복잡성으로 인해 발생하는 주요 기술 과제로는 긴 주기, 정확한 버그 및 문제 캡처 그리고 그 문제의 해결 등이 있다. 이러한 문제들은 보안 침해 리스크(51%), 비용 증가(48%), 느려지는 제품 출시 속도(42%), 제품 결함(36%), 수익 손실(34%) 등 비즈니스 결과와 제품 개발 프로세스에 직접적인 영향을 미친다고 답변했다.

하지만 기업들은 수동 테스트와 부분 자동화 테스트로는 증가하는 제품의 복잡성을 따라잡지 못한다고 인식하고 있다. 그 결과 45%가 향후 3년 내로 완전한 자동화를 고려할 것이라고 답했는데, 이는 409% 증가한 응답이다. 절반 이상인 52%의 응답자들이 AI를 사용해 복잡한 테스트 제품군을 통합하는 것을 고려하겠다고 답했으며 이는 325% 증가한 것이다.
 

조직들은 지능형 자동화 테스트로의 전환으로 다양한 이익을 기대하고 있다. 응답자들은 생산성 향상(59%), 제품 기능 또는 성능 시뮬레이션(54%), 그리고 수정-재테스트 관련 시간 절약을 위한 버그 수정 자동화 또는 시뮬레이션(53%)을 예상하고 있다. 또한 비즈니스적 영향에서는 고객 만족도를 높여 주는 더 우수한 품질의 제품(59%), 제품 출시 시간 단축(50%), 더욱 빠르고 효율적인 제품 개발 주기(50%)가 포함된다.

설문 조사 내용에 따르면 AI 및 자동화와 관련해 응답자가 가장 기대하는 기술 또는 운영상의 개선 사항은 생산성 향상, 제품 기능/성능 시뮬레이션, 그리고 버그 수정 자동화/시뮬레이션이다.

하지만 성공을 위한 더 나은 척도는 조직이 키사이트 인텔리전스 자동화와 같은 새로운 테스트 기술에 투자함으로써 기대되는 비즈니스적 영향으로, 이를 통해 고객들이 기대하는 고객 만족도 높은 더 우수한 제품 품질, 그리고 제품 출시 시간 단축과 더 빠른 제품 개발 주기를 제공할 수 있다.
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