셀프힐링 로케이터를 활용한 QA 자동화 혁신

이 게시물은 마이리얼트립 QA팀 강영훈 님이 겪은 자동화 유지보수 문제와 이를 AI 기반 셀프힐링 로케이터로 해결한 경험을 다룹니다.

자동화 유지보수의 어려움

• UI 변화로 인해 자동화 테스트가 자주 끊기는 문제
• 수동으로 로케이터를 수정하는 비효율성

셀프힐링 로케이터의 작동 원리

• 테스트 실패 시 AI가 화면 구조와 설명을 기반으로 새로운 로케이터를 찾아 복구
• 테스트가 중단되지 않고 자동으로 이어지도록 지원
• 테스트 작성 방식이 단순화되어, description만 작성하면 AI가 로케이터를 자동 생성

효과와 의미

• 테스트 작성 시간이 10분의 1로 감소
• QA 엔지니어가 유지보수 대신 새로운 AI 연구와 확장에 집중 가능
• 자동화는 사람을 대체하는 게 아니라 보조하는 도구임을 강조