AI 서비스 테스트, 왜 테스트가 더 어려울까?

 

 

AI 테스트를 하다 보면 이런 순간이 옵니다.

“이거… 버그야? 아니면 원래 이런 거야?”

같은 입력을 넣었는데 결과가 조금 다릅니다.

다시 실행하면 또 다릅니다.

보고하려고 하면 돌아오는 말은 한 문장

 

“AI라서 원래 그래요.”

 

QA 입장에서는 제일 곤란한 상황이죠.

틀렸다고 하기도 애매하고, 맞다고 하기도 애매하고.

애매함이 반복됩니다.

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그런데 이건 QA 역량 문제가 아닙니다.

AI가 말을 안 듣는 것도 아닙니다.

전제가 다르기 때문입니다.

 

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전통적 시스템 vs AI 시스템

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기존 소프트웨어는 규칙 기반입니다.

사람이 로직을 짭니다 🧑‍💻

입력 → 출력이 비교적 명확합니다 ✔

왜 그런 결과가 나왔는지 추적 가능합니다 🔍

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그래서 테스트도 명확합니다.

요구사항이 있고,

기대값이 있고,

Pass / Fail이 있습니다.

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그런데 AI는 다릅니다.

AI는 규칙이 아니라 데이터로 학습된 패턴으로 움직입니다

즉, “정답 코드”가 없습니다.

같은 입력이어도 환경, 맥락, 데이터 분포에 따라 결과가 달라 질 수 있습니다.

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이게 바로

ISTQB AI Testing(CT-AI) 실라버스에서 말하는

전통적 시스템과 AI 기반 시스템의 가장 큰 차이입니다.

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이때, 멘붕이 옵니다..

기존 QA의 질문은 이랬습니다.

 

 

 

요구사항을 만족하는가?

기대 결과와 일치하는가?

그런데 AI에서는 질문이 바뀝니다 💬

변동 범위는 어디까지 허용할 것인가?

반복 실행 시 어느 정도의 안정성을 기대할 수 있는가?

특정 집단에 불리한 결과는 나오지 않는가? ⚖

정확도는 높은데 신뢰는 왜 낮은가? 📉

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이제 테스트는 “정답 체크”가 아니라

행동 특성과 리스크를 해석하는 일에 가까워집니다.

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QA 역할이 더 작아진 게 아니라 오히려 더 전략적으로 바뀐 겁니다!

 

 

 

​ 현장에서 자주 나오는 오해 💬

 

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“AI도 소프트웨어잖아요.”

“테스트 케이스 많이 만들면 되지 않나요?”

“정확도 95%면 좋은 거 아닌가요?” 📊

문제는 여기 있습니다.

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AI는

✔ 입력-출력 정답 여부만으로 품질을 설명할 수 없고

✔ 정확도 하나로 신뢰를 말할 수도 없습니다 🤷‍♂️

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결과의 일관성, 설명 가능성, 데이터 편향,

환경 변화에 대한 민감도까지 봐야 합니다 🔎

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이걸 기존 기능 테스트 방식으로만 접근하면

계속 애매하게 느껴질 수밖에 없습니다 .

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AI 서비스 테스트가 어려운 이유는 QA가 부족해서가 아닙니다.

테스트의 전제가 바뀌었기 때문입니다 🧭

 

 

 

 

전통적 시스템과 AI 기반 시스템의 차이를 이해하는 순간,

AI 테스트는 “통제 불가능한 영역”이 아니라

“새로운 기준이 필요한 영역”으로 보이기 시작합니다 💡

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그 기준을 정리하는 것이 지금 QA에게 필요한 첫 단계입니다.

 

 

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