이비소프트가 생성형 AI를 단순한 질의응답 도구가 아니라 실제 소프트웨어 개발과 품질 업무를 수행하는 실행 주체로 확장하는 전략을 제시했다.
성원상 이비소프트 대표는 전자신문인터넷이 지난 10월 23일 서울 엘타워에서 개최한 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall'에서 'AI는 어디까지 일을 맡을 수 있을까? DefectMATE AI에서 AI Software Delivery OS, Agentic OS까지'를 주제로 키노트를 진행했다. 이번 발표에서는 AI가 요구사항 분석과 테스트 설계, 개발, 결함 분석, 재검증, 배포 판단까지 소프트웨어 업무의 실제 흐름에 어떻게 참여할 수 있는지를 DefectMATE AI를 중심으로 소개했다.
이번 발표는 이비소프트가 지난 봄 행사에서 공개한 기업 AI 전략을 보다 구체적인 업무 영역으로 확장한 자리이기도 했다. 지난 4월 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Spring'에서 이비소프트는 다중 AI 모델과 에이전트, 각종 도구와 기업 시스템을 하나의 제어체계에서 통합하는 '기업형 AI 오케스트레이터' 전략을 제시했다. 당시 성 대표는 AI가 답변을 생성하는 데 그치지 않고 기업 시스템과 연결돼 실제 업무를 실행해야 한다고 강조했다.
이번 가을 발표에서는 이러한 '실행형 AI'의 개념을 소프트웨어 개발과 품질 엔지니어링 영역에 적용했다. 핵심은 개발과 품질관리 과정에서 분리돼 있던 요구사항, 개발 결과, 테스트, 결함, 배포 정보를 하나의 흐름으로 연결하고, 그 과정에 AI를 실제 업무 수행자로 참여시키는 것이다.
이비소프트는 DefectMATE AI를 통해 서비스 요청부터 세부 요구사항, 개발, 테스트케이스, 실행 결과, 결함 이슈와 배포 모니터링까지 소프트웨어 품질 전주기를 하나의 흐름으로 연결하는 구조를 제시했다. 요구사항을 중심으로 개발 결과와 검증 이력을 연계해 변경 영향과 배포 준비도를 함께 확인할 수 있도록 했다.
성 대표는 발표에서 DefectMATE AI의 핵심 방향을 '요구사항에서 배포까지 품질의 흐름을 연결하는 것'으로 제시했다. 서비스 요청(SR)을 시작으로 세부 요구사항을 정의하고, AI가 요구사항과 테스트케이스 초안을 생성한 뒤 개발과 테스트, 결함 추적, 배포 승인까지 연결하는 구조다.
특히 AI가 개발 프로세스의 앞단부터 개입하는 것이 특징이다. DefectMATE AI는 서비스 요청의 인수 조건과 Figma 화면을 분석해 요구사항 초안을 생성하고, 이를 다시 테스트케이스로 연결한다. 발표에서는 SR 본문의 인수 조건과 최대 3개의 Figma 화면을 교차 분석해 한 번에 요구사항 최대 20개, 테스트케이스 최대 80개를 도출하는 흐름을 소개했다. AI가 결과를 바로 확정하는 방식이 아니라 초안을 만들고 사용자가 검토·수정한 뒤 정식 요구사항과 테스트케이스로 등록하는 구조다.
DefectMATE AI는 SR의 인수 조건과 Figma 화면을 분석해 요구사항과 테스트케이스 초안을 연속적으로 생성한다. AI가 만든 결과를 사람이 검토·확정하도록 해 생성형 AI를 실제 테스트 설계 업무와 연결한 것이 특징이다.
이비소프트는 요구사항 생성 이후의 개발 과정까지 연결 범위를 넓히고 있다. DefectMATE에서 생성한 개발 요구사항을 DevFlow로 전달하면 요구사항을 기반으로 코드를 작성하고 컴파일을 검증한 뒤 Git PR을 생성하고, 개발 완료 결과를 다시 DefectMATE에 전달하는 방식이다. 이를 통해 AI 요구사항 생성에서 개발 수행과 결과 회신까지 하나의 업무 흐름으로 연결한다.
코드 변경에 따른 영향 분석도 중요한 축으로 제시됐다. Git 저장소와 시스템을 연결한 뒤 요구사항의 변화가 어떤 소스와 API, UI, 데이터베이스에 영향을 미칠 가능성이 있는지 분석하고, 코드 호출 흐름과 데이터 접근 관계를 추적해 검증 범위를 구체화하는 방식이다.
결함이 발생하면 이슈에 기록된 오류 메시지와 실행 로그, Git 코드 스냅샷을 함께 분석해 원인과 수정 가이드를 제시한다. 이를 통해 요구사항과 개발, 테스트, 결함의 정보가 서로 끊어지지 않고 하나의 품질 데이터 흐름으로 이어지도록 설계했다.
테스트 실행 단계에서는 수동 테스트뿐 아니라 자동화 테스트 결과도 DefectMATE 안에서 통합 관리한다. 회차별로 테스트케이스를 편성하고 실행 결과와 이력을 관리하며, CheckMATE와 API로 연동해 자동화 수행 결과와 증빙, 오류 이력까지 함께 확인할 수 있도록 했다.
이비소프트가 이번 발표에서 강조한 또 하나의 지점은 AI와 자동화를 배포 판단까지 연결하는 것이다. DefectMATE는 테스트가 끝났다고 곧바로 배포하는 것이 아니라 해당 SR의 테스트 완료 여부와 실패 건수, 차단 결함 등을 종합해 '준비 중·차단·배포 가능'의 3단계로 배포 준비도를 판정한다. 함께 배포할 SR과 서비스를 묶어 배포 순서와 선행 의존성을 설정하고, 승인 이후에도 테스트 결과가 변경되거나 새로운 차단 결함이 발생하면 기존 승인을 무효화하고 다시 승인하도록 통제한다.
DefectMATE의 릴리즈 게이트는 테스트 완료 여부와 실패 건수, 차단 결함 등을 기준으로 SR의 상태를 '준비 중·차단·배포 가능'으로 판정한다. 배포 가능한 항목만 다음 단계로 연결하고, 승인 후에도 품질 상태가 바뀌면 재승인을 요구해 배포 품질을 통제한다.
업무 진행 상황을 한 화면에서 관리하는 관제 기능도 소개됐다. 업무 워크벤치와 품질 대시보드를 통해 담당 업무와 지연 현황, 테스트 진척률과 결함 상태 등을 확인하고, 필요한 알림을 앱과 PC로 전달한다.
AI 도우미를 활용하면 자연어 대화로 테스트 단계의 결과 변경이나 이슈 초안 작성 등을 요청할 수 있다. 다만 AI가 바로 데이터를 변경하는 방식이 아니라 확인 절차를 거친 뒤 실제 변경을 수행하도록 설계해, 기업 환경에서 필요한 통제와 사람의 개입을 함께 고려했다.
이번 발표는 지난 봄 이비소프트가 제시했던 기업형 AI 오케스트레이터의 방향을 실제 소프트웨어 업무에 구체적으로 적용한 사례라는 점에서 의미가 있다.
봄 행사에서 이비소프트가 여러 AI 모델과 에이전트, 기업 시스템을 하나의 플랫폼 안에서 연결해 AI가 실제 업무를 실행하는 구조를 제시했다면, 이번에는 DefectMATE AI를 통해 요구사항 작성에서 개발·테스트·결함 조치·배포 판단까지 이어지는 소프트웨어 업무 전주기에 AI가 참여하는 모습을 보여줬다.
2018년 통합 소프트웨어 결함관리 솔루션 DefectMATE를 시작으로 모바일 테스트, 프로세스 마이닝, RPA 포털, 태스크 마이닝, 생성형 AI 기반 문서관리와 테스트 공정관리 솔루션을 지속적으로 확장해온 이비소프트는 최근 온프레미스 LLM과 AI-OCR, AI 에이전트 기반 기업형 AI 오케스트레이터까지 사업 영역을 넓히고 있다.
이번 발표에서 이비소프트가 보여준 방향은 단순히 AI 기능을 기존 소프트웨어에 추가하는 데 머물지 않는다. 요구사항과 개발, 품질, 배포라는 기업의 실제 업무 흐름을 연결하고 그 안에서 AI가 사람과 함께 업무를 수행하도록 만드는 것이다. 이는 이비소프트가 DefectMATE AI를 출발점으로 AI 기반 소프트웨어 딜리버리 체계와 다양한 AI 에이전트가 협업하는 기업 업무 실행 환경으로 확장하려는 전략을 보여준 것으로 평가된다.
임민지 기자 minzi56@etnews.com