요구사항, IA, 플로차트 작성
기획자는 화면보다 프로세스와 논리를 설계해야 한다는 관점에서 요구사항, IA, 플로차트 작성법을 정리했습니다. 실무에서 모호한 요청을 구조화하고 예외 흐름까지 명확히 만드는 방법을 공유했습니다.
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기획자는 화면보다 프로세스와 논리를 설계해야 한다는 관점에서 요구사항, IA, 플로차트 작성법을 정리했습니다. 실무에서 모호한 요청을 구조화하고 예외 흐름까지 명확히 만드는 방법을 공유했습니다.
생성형 AI를 QA 운영 체계에 통합해 품질 이벤트 분석과 테스트 설계를 자동화했습니다. 사람과 AI가 함께 작동하는 구조로 QA의 역할과 사고 범위를 확장했습니다.

키다리스튜디오는 Amazon Bedrock과 LangGraph로 QA 테스트 케이스 생성 자동화를 구현했습니다. 수 시간 걸리던 작업을 분 단위로 줄이고, 멀티 에이전트와 Human-in-the-Loop로 품질을 보완했습니다.
무신사는 오프라인 결제 대기와 직원 의존도를 줄이기 위해 Self-POS를 도입했습니다. 고객 흐름과 하드웨어 연동, 서버 검증을 함께 설계해 셀프 결제 경험을 안정화했습니다.
Host Level 카오스 엔지니어링으로 인프라 장애를 직접 재현하고 QA 관점에서 고객 경험과 데이터 정합성을 검증했습니다. 이를 통해 알림 체계, 자동 복구, 정기 테스트 프로세스를 강화했습니다.
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스를 단계별로 소개했습니다. 기획 검토부터 점진적 배포와 회고까지 안정적 배포를 위한 흐름을 정리했습니다.
MASS 정산 시스템을 단계적으로 오픈하며 실제 운영 데이터로 정합성을 검증했습니다. 수기 정산을 자동화해 마감 시간을 줄이고 재처리 상황에서도 안정성을 확보했습니다.
Swagger에 있던 Test API를 누구나 쉽게 실행할 수 있도록 내부 QA Platform으로 정리했습니다.\n버튼 기반 실행과 자동화 통합으로 테스트 장벽을 낮추고 품질 검증 속도를 높였습니다.

올리브영 QA팀이 2025 QA Korea Conference에 참여한 회고를 공유했습니다. 부스 운영과 발표, 커피챗을 통해 팀워크와 품질 문화를 전했습니다.

QA팀이 인시던트 교육을 영상으로 전환하기 위해 AI 툴 조합과 제작 파이프라인을 구축했습니다. 문서보다 전달력과 학습 효과를 높이고 사내 배포까지 연결했습니다.

QA팀 UI 자동화 플랫폼이 Selenium의 한계를 넘어 Playwright 기반으로 진화한 과정을 소개했습니다. Jenkins, 재시도, 셀프 힐링으로 장애를 조기 감지하는 구조를 설명했습니다.
여기어때 마케팅 파트너 서비스를 수기 운영에서 시스템 기반 운영으로 전환한 구축 사례를 다뤘습니다. 하이브리드 구조와 AI QA로 4주 내 런칭과 운영 효율화를 동시에 달성했습니다.
라포랩스 QA 팀이 품질을 검증이 아닌 설계의 관점에서 운영하는 방식을 소개했습니다. 기획 초기 참여, AI 기반 테스트 자동화, 비용 최적화 실험을 통해 품질 시스템을 고도화하고 있습니다.
토스플레이스 QA 팀이 사일로에 겸직하며 제품 초기부터 품질을 함께 책임지는 운영 방식을 소개했습니다. 스펙 리뷰, 테스트 기준 정리, 백로그 관리 등으로 협업과 품질을 동시에 높인 사례를 공유했습니다.

OpenAI Eval for Agents와 Google Stax의 차이를 QA 관점에서 비교했습니다. 에이전트 전체 흐름 진단은 Eval for Agents, 텍스트 응답 평가와 시각화는 Stax가 강점입니다.

QA 재현과 기록, 티켓 전달을 자동화해 업무 흐름을 단방향으로 개선했습니다. rrweb 세션 리플레이와 어드민, Network Rewrite로 이슈 처리 효율을 높였습니다.
실시간 메시지 기반 환경에서 데이터 정합성을 API 자동화 테스트로 검증한 사례를 소개했습니다. 정기 실행과 모니터링까지 연결해 리소스를 줄이고 운영 안정성을 높였습니다.

짧은 배포 주기에서 발생한 혼선을 줄이기 위해 단계와 책임을 명확히 정리했습니다. DEV, STG, PRD 분리와 FastTrack 도입으로 협업과 예외 대응을 체계화했습니다.
![[에이닷 4.0 QE 여정4] 에이닷 배포 프로세스 구축 운영기](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/9/15/90f45c59130abf8bdc30076a1c357a0545eaba3419078e026685d42ad4a7c27c.png)
에이닷 4.0 품질 검증에서는 LLM 응답을 실제 발화 기반으로 평가하고, 기획 초기부터 QA가 함께 참여했습니다. Sanity Test, SPeCTRA 2.0, daily report로 품질 기준과 이슈 우선순위를 선제적으로 관리했습니다.
![[에이닷 4.0 QE 여정1] 에이닷 4.0 품질 비하인드](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/9/2/c3158e6429d9e81ba35fff3f4ca44d69c18c332adb863e8c5ebe24928abc89bb.png)
빅뱅 배포로 전환되는 GMS 물류 시스템에서 QA가 테스트 전략을 어떻게 세웠는지 정리한 글입니다. 기능·동시성·E2E·UAT·모니터링까지 단계별 검증으로 운영 리스크를 줄였습니다.
