어니컴이 10월 12일 소프트웨어 품질검증 전 과정을 인공지능(AI)으로 바꾸는 AI 전환(AX)을 추진한다고 밝혔다. 중심에는 AI 기반 테스트 통합 플랫폼 '[ai]Q'(읽는 법은 아이큐)가 있다.
[ai]Q는 테스트 설계에서 실행, 결과 분석과 보고까지 AI가 1차로 처리하고, 테스트 전문가가 결과물을 검토해 확정하는 구조다.
[ai]Q는 세 제품을 연계한 제품군이다. [ai]Q.D(Design)는 테스트 설계, [ai]Q.E(Execution)는 테스트 실행, [ai]Q.A(Analysis)는 결과 분석을 맡는다. 앞 단계의 결과물이 다음 검증에 그대로 쓰이도록 설계해, 단계 사이에서 자료를 다시 가공하거나 사람이 직접 옮기는 일을 최소화했다고 어니컴은 설명했다. 검증 업무의 연속성과 운영 효율이 높아지는 구조라는 것이 어니컴의 설명이며, 효율을 뒷받침하는 수치는 제시하지 않았다.
기획서 분석, 테스트케이스 작성, 반복 점검, 결과 정리는 사람의 시간이 가장 많이 드는 작업이다. 어니컴은 이 작업의 공수를 줄여 검증 생산성을 높인다는 전략이다. 전문가는 AI가 만든 테스트케이스와 실행 결과를 보며 주요 검증 항목이 누락되지 않았는지, 업무 규칙과 맞는지, 추가 위험 요인이 없는지 확인한다.
어니컴이 최근 금융권에서 진행한 Figma 설계 기반 테스트케이스 생성 PoC(기술검증)에서, 참여 고객사는 AI를 쓰자 테스트 설계 단계의 작업 공수가 약 50% 줄었다고 전했다. 고객사 이름과 진행 시기, 비교 대상, 측정 방법은 공개되지 않았다. 50%는 설계 단계에 한정된 수치이며 실행과 분석 단계에는 적용되지 않는다.
어니컴은 '[ai]Q.EV'라는 별도 제품도 준비한다. 고객사가 운영하는 AI 에이전트가 서비스 취지에 맞게 답하는지 응답 품질을 평가하는 제품이며, 고객사의 정기 운영검증을 지원할 계획이다. 어니컴은 소프트웨어 테스트를 넘어 AI 서비스 자체의 품질 검증으로 사업 영역을 넓힐 방침이다.
어니컴 관계자는 기업이 바라는 것이 테스트 물량을 무작정 줄이는 일이 아니라, 제한된 일정과 예산 안에서 핵심 검증 항목을 빠짐없이 점검하는 일이라고 설명했다. 또 AI의 업무 수행 능력과 품질 전문가의 판단을 결합해 반복 업무의 부담을 줄이고, 확보한 자원을 심층 검증에 쓰도록 [ai]Q를 고도화하겠다고 밝혔다.
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