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97.2% AI 커버리지의 허구성을 로그 분석으로 파악한 시스템 검증 전략
Our Competitor Had an AI That Covered 97.2%. We Had a Spreadsheet and a Fake Quote. Guess Who Won.
AI 요약
Context
교차 결제 시스템의 정밀한 검증이 필요한 RFP 상황에서 경쟁사는 97.2%의 Test Automation Coverage를 주장함. 하지만 실제 시스템은 다수의 External Dependencies를 포함하며, 낮은 Latency를 보장하기 어려운 복잡한 아키텍처 구조를 가짐.
Technical Solution
- Summary Report가 아닌 System Log Appendix의 Timestamp와 Response Time을 분석하여 실제 실행 여부 검증
- External Dependencies 0건 및 Avg Resp 47ms라는 비현실적 지표를 통한 Mock-up 테스트 의심 사례 식별
- 실제 Sandbox 환경의 API P50 Response Time(120ms)과 비교하여 AI 생성 리포트의 데이터 조작 가능성 도출
- AI를 결정권자가 아닌 Execution 도구로 정의하여 도메인 지식 기반의 검증 프로세스 설계
- 기술적 수치보다 실제 Runtime Data의 정합성을 우선시하는 분석 체계 도입
실천 포인트
1. 자동화 리포트의 요약 수치보다 Appendix의 Raw Log와 Timestamp를 우선 분석할 것
2. 외부 API 연동 시스템에서 비현실적으로 낮은 Response Time이 관측될 경우 Mocking 여부를 확인할 것
3. AI의 커버리지 수치에 의존하지 말고 도메인 제약 사항(Constraint)이 테스트 케이스에 반영되었는지 검토할 것