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기술 상담 예약

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WHY NOW · VALUE · EVIDENCE · START

AI가 만드는 속도를
검증이 따라가고 있습니까?

만드는 쪽은 AI로 빨라졌는데 확인하는 쪽은 사람 손에 남아 있습니다. 병목이 옮겨 간 것이지 사라진 것이 아닙니다 — 그 자리를 어떻게 메우는지 적었습니다.

판단 기준WHY NOW

테스트의 세 시대

지금 어느 시대에 계신지부터 짚어보시길 권합니다. 대부분의 조직은 2차 시대에 있습니다.

왜 지금인가 · 시대의 변화 · 설계와 실행 · 스스로 고침 · 보안과 안정성. 다섯 장면으로 보여 드립니다.

01/ 05왜 지금인가

THE NUMBER

“문제가 금융에만 있는 것은 아닙니다”

전산장애 원인 1위는 프로그램 오류입니다

5년 5개월간 722건으로 설비 장애나 사람 실수보다 많습니다. 원인이 공식 집계되는 산업이 금융권뿐이라 숫자가 여기서 나올 뿐, 다른 산업은 세지 않을 뿐입니다.

기존 방식과의 차이 자세히 보기

자동화는 한 번 만들고 끝나는 것이 아니라, 실행 경험을 AI 테스트 지식으로 축적하는 일입니다. 도입이 실패하는 가장 큰 이유는 기술이 아니라 유지보수 비용입니다 — 스크립트 자산이 커질수록 수리 부담도 함께 커지는 구조가 2차 시대의 벽입니다.

비교 기존 테스트 자동화 고객이 겪는 문제 A:Icream 해결
테스트 설계 테스트케이스 수작업 작성 작성 시간 · QA 부담 증가 AI가 앱 · 기획서 · 화면을 분석해 자동 생성 → 사람은 검토 → 설계 시간 단축
테스트 실행 코드 · 셀렉터 기반 스크립트 개발 전문성 필요 AI 에이전트가 실기기에서 자율 수행 · 노코드 이벤트 40종 → SQA 전문가는 검토 · 승인 · 품질 의사결정에 집중
유지보수 UI 변경 시 자동화 실패 스크립트 재작성 반복 자가치유(Self-Healing) + Vision AI → 사람은 승인만
실행 경험 실행 이력 단순 저장 과거 경험이 활용 안 됨 AI 테스트 지식 데이터베이스 → 실행할수록 정확도 향상
보안 클라우드 중심 테스트 보안 · 폐쇄망 적용 제약 온프레미스 + 회사 안에만 두는 소형 AI(sLLM) → 데이터 비유출 · 금융 · 공공 적용 가능
AI 안정성 AI의 자율 판단 예측 불가 · 운영 위험 정책 · 안전 통제 + 사람 승인 → 매번 똑같이 다시 돌립니다(결정적 재생) → 감사 가능한 재현성
테스트 환경 개별 도구 분산 운영 도구 간 단절로 품질 데이터 파편화 개발 라이프사이클 통합 플랫폼 (8모듈)

* 목표치입니다. 설계 시간은 문서 품질 · 화면 복잡도에 따라, 복구율은 UI 변경 유형 · 화면 구조에 따라 달라집니다. 측정 조건은 「성과 · 신뢰」에서 각주와 함께 제시합니다.

01 WHYWHY NOW개발 · 품질 연결

품질은 별도 단계가 아니라, 개발의 한 과정이 됩니다

개발 단계마다 AI Agent가 검증하고, 운영에서 본 것이 다음 개발로 돌아옵니다.

AS-IS

요구 정의
설계
개발
테스트 (개발 후 · 수동)
배포
운영

품질이 개발 「뒤」에 위치 — 결함 발견이 늦고, 재작업과 재테스트가 반복됩니다

TO-BE

요구 정의
설계
개발
빌드 · 통합
배포
운영
요구 정의

Strategy Agent

변경 영향 ·
리스크 분석

설계

Design Agent

TC · 테스트 데이터
자동 생성

개발

Script Agent

스크립트 합성 ·
Self-Healing

빌드 · 통합

Pilot Agent

빌드 등록 즉시
실기기 자동 실행

배포

Verdict Engine

규칙 기반 출시 판정
CI 품질 게이트

운영

Pulse Agent

성능 · 오류 관측
→ 회귀 반영

운영 데이터 → 다음 개발 주기의 검증 우선순위 자동 갱신
CI/CD연동Push 기존 빌드 파이프라인에 호출 한 줄 추가Pull A:Icream이 빌드 저장소 · 배포 이벤트를 감지Jenkins · GitLab CI · GitHub Actions · Jira

02 DIFFERENCE차별점THREE VALUES

A:Icream은 개발과 품질이 하나로 연결된 AI 품질 플랫폼입니다

소프트웨어 개발부터 상용 운영까지, 검증이 필요한 모든 과정을 하나의 플랫폼에서.

DEFINITIONMulti AI Agent 기반 SQA AX Platform Service테스트 설계 · 실행 · 분석 · 판정 · 운영 관측을 AI Agent가 이어서 수행하고, 사람은 검토와 승인에 집중합니다

스크립트 개발 · 유지보수에 묶인 인력

PRODUCTIVITY생산성

만드는 일은 AI Agent가

  • TC · 스크립트 · 데이터 자동 생성
  • Self-Healing 으로 유지보수 최소화
  • 사람은 검토 · 승인에 집중

AI 판정 · 자동화 결과에 대한 불신

TRUST신뢰성

판정은 근거가

  • 국제표준 설계 기법 내장
  • 규칙 기반 출시 판정 엔진
  • AI 개입 이력 전량 기록

개발 · 테스트 · 운영의 단절

CONTINUITY연속성

개발부터 운영까지 한 흐름

  • 빌드 등록 즉시 자동 검증
  • 운영 데이터를 다음 테스트로 피드백
  • 하나의 버전 축으로 추적
FOUNDATION27년 축적 SQA 품질 데이터원격 실기기 자동화 기술성능 모니터링 기술On-Premise sLLM

02 DIFFERENCE차별점COMPARISON

기능 수가 아니라, 도입에 필요한 네 가지 기준으로 비교하십시오

테스트 생성부터 실기기 실행, 판정 근거, 망 안 운영까지. 도구의 차이는 「만드는 기능」보다 「출시를 책임지는 범위」에서 드러납니다.

여섯 질문 · 실기기와 복구 · 망 안 · 증명. 네 장면으로 보여 드립니다.

SIX QUESTIONS

“기능 수가 아니라 범위를 보십시오”

출시를 책임지는 범위에서 갈립니다

테스트를 만들어 주는 기능은 비슷해 보여도, 출시 판정을 책임지는 범위는 다릅니다. 도입에 필요한 여섯 질문으로 견주어 보십시오.

금융 · 공공 심의를 통과하도록 만들었습니다

망분리 환경에서 쓰이도록 설계한 제품입니다. 도입 검토에서 나오는 질문에 대한 답을 제품이 이미 갖고 있습니다.

  • 사내 설치 · 폐쇄망

    외부 API 호출 없음

    앱 빌드 · 증거 · AI 모델까지 고객사 인프라 안에 둡니다

  • 민감정보 마스킹

    원문 미저장

    계좌 · 주민 · 카드번호만 즉시 가리고, 판단할 근거는 남깁니다

  • 감사 추적

    누가 · 언제 · 무엇을

    판정 시점의 화면과 테스트 데이터 폐기 절차까지 남습니다

  • 국제 표준 설계 준수

    ISO/IEC/IEEE 29119

    설계 문서를 표준에 맞춰 자동 생성해 심의 근거로 남깁니다

  • TMMi Level 2
  • ISO/IEC/IEEE 29119 기반 프로세스
  • 행정안전부 개발보안 가이드 준수
  • 온프레미스 · 폐쇄망 대응
  • 역할 기반 권한

검증이 남지 않으면, 다음에 또 처음부터입니다

그래서 무엇을 어떻게 확인했는지가 남아야 합니다. 그 기록이 다음 출시에서 다시 쓰입니다.

02 DIFFERENCETRUST

지금 출시해도 되는지, 근거로 답합니다

「자동으로 만들어 준다」는 이미 기본값입니다. 테스트케이스 생성 · 스크립트 보정 · 실패 요약은 여러 벤더가 같은 말을 합니다. 남는 질문은 화면에 뜬 초록색을 무엇으로 증명하느냐이고, 금융 · 공공에서는 이것이 곧 심의 항목입니다.

근거 · 네 규칙 · 출시 판정 · 릴리스 게이트. 네 장면으로 보여 드립니다.

01/ 04근거

EVIDENCE

“초록색 하나로는 심의를 넘지 못합니다”

통과 뒤에 무엇이 붙는지로 답합니다

테스트케이스 생성 · 스크립트 보정 · 실패 요약은 여러 벤더가 같은 말을 합니다. 남는 질문은 화면에 뜬 초록색을 무엇으로 증명하느냐이고, 금융 · 공공에서는 이것이 곧 심의 항목입니다.

도입OUTCOMES

우리 조직에는 어떤 이득인가

역할에 해당하는 탭만 보시면 됩니다.

네 가지를 어떻게 재는지 언제부터 보이는지 정합니다

효과는 도입 후 귀사의 데이터로 함께 측정합니다. 무엇을 어떤 기준으로 잴지 먼저 정하고 시작합니다.

한 번 실행한 결과에서 각자 필요한 답을 꺼냅니다

품질 · 개발 · 릴리스가 묻는 것이 서로 다릅니다. 실행은 한 번이고, 꺼내 보는 화면이 셋입니다.

* 산출 근거 별도 제공 — 인건비 단가 · 대상 규모 · 기간 전제를 포함한 산출표를 요청 시 제공합니다.

환경이 달라도 같은 제품으로 붙습니다

금융 · 공공은 망이, 이커머스는 잦은 개편이, 통신은 기기가 막습니다. 막히는 자리마다 대는 방식이 제품 안에 이미 있습니다.

규제가 묻는 넷에 남겨 둔 것으로 답합니다

무엇을 근거로 판단했는지, 누가 통과시켰는지, 증거에 개인정보가 없는지, 데이터가 밖으로 나가는지. 네 가지 물음마다 남는 것이 정해져 있습니다.

도입HOW TO START

앱 하나, 실기기 몇 대로 4주 안에 효과를 확인하세요

진단 → PoC → 파일럿 → 확산의 4단계로, 단계마다 정량 지표로 다음 단계를 결정합니다.

01진단1–2주

주요 활동

  • 대상 앱 · 테스트 현황 진단
  • 기준선 지표 측정
  • 망 · 보안 요건 확인

산출물

진단 보고서PoC 범위

02PoC4–6주

주요 활동

  • 앱 하나 · 실기기 두세 대
  • 자율주행 → 설계 → 실행 → 판정
  • AI 산출물 품질 검토

산출물

효과 리포트산출 TC · 스크립트

03파일럿2–3개월

주요 활동

  • 핵심 서비스 두세 개로 확장
  • CI/CD · 결함 관리 연동
  • 운영 프로세스 정착

산출물

운영 가이드릴리스 게이트 규칙

04확산전사

주요 활동

  • 웹 · API · 성능으로 확장
  • AX 대시보드 통합 관제
  • SQA ITO 운영 연계

산출물

통합 품질 지표거버넌스 체계

PoC 준비물

테스트 대상 앱(APK · IPA)기획 자료 · 기존 TC테스트 계정 · 데이터실기기 두세 대 또는 원격 센터
On-Premise기본 · 고객사 내부망 설치On-Premise sLLM · 반출 없음
FaaS구독형 · 어니소프트 클라우드원격 테스트센터 단말 활용

준비물 · 저절로 도는 것 · 1~4주 · 4주 이후 · 첫 주. 다섯 장면으로 보여 드립니다.

“복잡한 준비물이 없습니다”

앱 빌드 하나와 실기기 두세 대면 첫 회차가 돕니다

그 밖에 따로 갖추실 것이 없습니다. 첫 회차에 결함이 묶이고, 두 번째 빌드부터 재발과 확인이 보입니다.

어디까지 맡을지부터 같이 정합니다

테스트만 해 주는 솔루션이 아닙니다. 서비스 라이프사이클을 함께 가는 파트너입니다.

기술 상담 예약 자주 묻는 질문