공공기관이 AI로 코드를 더 빠르게 생성하려면 배포 전 소프트웨어 테스트를 확대해야 한다고 Tricentis의 아시아태평양 수석부사장 데이미언 웡(Damien Wong)이 Aug 12, 2026 GovInsider 파트너 기사에서 밝혔다. Tricentis의 2026 Quality Transformation Report는 싱가포르 응답자의 60 per cent가 테스트하지 않은 코드를 운영 환경에 배포했다고 인정했다며, AI 기반 개발 속도와 검증 역량 사이의 격차를 보여줬다. 웡은 기관들이 이미 AI 도입 여부를 묻는 단계를 지나섰으며, 이제는 AI를 안전하게 도입하고 운영 환경에 안착시키는 데 집중해야 한다고 말했다.

웡은 공공부문 시스템이 대다수 상용 소프트웨어와 다른 위험 구조를 가진다고 설명했다. 임무 수행에 필수적인 대민 서비스가 규제 제약 아래에서 레거시 시스템과 최신 시스템을 함께 쓰는 경우가 많기 때문이다. 또한 정부 디지털 시스템은 고도로 연결돼 있어, 테스트되지 않은 변경 하나가 여러 대민 플랫폼으로 연쇄 확산될 수 있다. 웡은 디지털 정부 서비스를 전기에 비유하며, 시민들은 장애가 발생하기 전까지 이를 당연하게 여긴다고 말했다. 특히 이런 상호연결성 때문에 AI 기반 소프트웨어 개발과 엔지니어링이 서비스 “blackout” 가능성을 높일 수 있다고 경고했다.

Tricentis의 2026 Quality Transformation Report는 싱가포르 전체 조직의 nearly 64 per cent가 낮은 소프트웨어 품질로 인해 매년 US$500,000 to US$5 million (S$641,325 to S$6.41 million)의 비용을 치른다고 추산했다. 이 비용은 장애, 지연, 운영 차질에서 발생한다. 웡은 공공서비스 장애가 기관에 타격을 주고 시민 신뢰를 낮출 수 있다고 말했다. 시민들은 실패한 정부 애플리케이션을 좁은 소프트웨어 문제가 아니라 정부 성과의 신호로 판단하기 때문이다.

웡은 전통적인 구축-테스트-배포 모델이 짧은 배포 주기로 움직이는 AI 생성 코드에 맞지 않는다고 밝혔다. 그는 배포 직전뿐 아니라 소프트웨어 개발 전 과정에서 지속적이고 자동화된 테스트가 필요하다고 말했다. 또한 구성요소 하나가 독립적으로 작동한다고 해서 전체 서비스가 제대로 작동한다고 입증되는 것은 아니므로, 엔드투엔드 테스트가 표준 관행이 돼야 한다고 했다. 웡은 고객이 오렌지를 주문했지만 딸기를 받는 사례를 들었다. 결제와 배송 시스템은 여전히 작동할 수 있지만, 전체 절차는 실패한 것이다.

웡은 규제, 정책, 운영 조건, 시스템, 워크플로가 바뀌는 상황에서도 자동화되고 스스로 조정되는 테스트 프레임워크가 품질 유지에 도움을 줄 수 있다고 말했다. Tricentis의 셀프힐링 테스트 자동화(앱 변경 후 테스트가 적응하는 방식)는 테스트 자산을 자동으로 조정하고 애플리케이션 변경을 감지해, 기반 시스템이 진화할 때 수작업 재작업을 줄인다. 웡은 AI 기반 소프트웨어 개발에는 AI 기반 소프트웨어 품질 엔지니어링이 필요하며, 검증이 코드 생성과 같은 속도로 확장된다면 속도와 품질은 반드시 맞바꿔야 하는 관계가 아니라고 말했다.

공공기관이 AI로 코드를 더 빠르게 생성하려면 배포 전 소프트웨어 테스트를 확대해야 한다고 Tricentis의 아시아태평양 수석부사장 데이미언 웡(Damien Wong)이 Aug 12, 2026 GovInsider 파트너 기사에서 밝혔다. Tricentis의 2026 Quality Transformation Report는 싱가포르 응답자의 60 per cent가 테스트하지 않은 코드를 운영 환경에 배포했다고 인정했다며, AI 기반 개발 속도와 검증 역량 사이의 격차를 보여줬다. 웡은 기관들이 이미 AI 도입 여부를 묻는 단계를 지나섰으며, 이제는 AI를 안전하게 도입하고 운영 환경에 안착시키는 데 집중해야 한다고 말했다.

웡은 공공부문 시스템이 대다수 상용 소프트웨어와 다른 위험 구조를 가진다고 설명했다. 임무 수행에 필수적인 대민 서비스가 규제 제약 아래에서 레거시 시스템과 최신 시스템을 함께 쓰는 경우가 많기 때문이다. 또한 정부 디지털 시스템은 고도로 연결돼 있어, 테스트되지 않은 변경 하나가 여러 대민 플랫폼으로 연쇄 확산될 수 있다. 웡은 디지털 정부 서비스를 전기에 비유하며, 시민들은 장애가 발생하기 전까지 이를 당연하게 여긴다고 말했다. 특히 이런 상호연결성 때문에 AI 기반 소프트웨어 개발과 엔지니어링이 서비스 “blackout” 가능성을 높일 수 있다고 경고했다.

Tricentis의 2026 Quality Transformation Report는 싱가포르 전체 조직의 nearly 64 per cent가 낮은 소프트웨어 품질로 인해 매년 US$500,000 to US$5 million (S$641,325 to S$6.41 million)의 비용을 치른다고 추산했다. 이 비용은 장애, 지연, 운영 차질에서 발생한다. 웡은 공공서비스 장애가 기관에 타격을 주고 시민 신뢰를 낮출 수 있다고 말했다. 시민들은 실패한 정부 애플리케이션을 좁은 소프트웨어 문제가 아니라 정부 성과의 신호로 판단하기 때문이다.

웡은 전통적인 구축-테스트-배포 모델이 짧은 배포 주기로 움직이는 AI 생성 코드에 맞지 않는다고 밝혔다. 그는 배포 직전뿐 아니라 소프트웨어 개발 전 과정에서 지속적이고 자동화된 테스트가 필요하다고 말했다. 또한 구성요소 하나가 독립적으로 작동한다고 해서 전체 서비스가 제대로 작동한다고 입증되는 것은 아니므로, 엔드투엔드 테스트가 표준 관행이 돼야 한다고 했다. 웡은 고객이 오렌지를 주문했지만 딸기를 받는 사례를 들었다. 결제와 배송 시스템은 여전히 작동할 수 있지만, 전체 절차는 실패한 것이다.

웡은 규제, 정책, 운영 조건, 시스템, 워크플로가 바뀌는 상황에서도 자동화되고 스스로 조정되는 테스트 프레임워크가 품질 유지에 도움을 줄 수 있다고 말했다. Tricentis의 셀프힐링 테스트 자동화(앱 변경 후 테스트가 적응하는 방식)는 테스트 자산을 자동으로 조정하고 애플리케이션 변경을 감지해, 기반 시스템이 진화할 때 수작업 재작업을 줄인다. 웡은 AI 기반 소프트웨어 개발에는 AI 기반 소프트웨어 품질 엔지니어링이 필요하며, 검증이 코드 생성과 같은 속도로 확장된다면 속도와 품질은 반드시 맞바꿔야 하는 관계가 아니라고 말했다.