AI는 워크플로 간소화, 버그 감지 자동화, 납품 속도 향상 등 QA를 위한 강력한 도구가 되었습니다.
AI의 효율성 덕분에 더 빠르게 작업할 수 있게 되었지만, 우수한 QA는 여전히 플레이어처럼 생각하고, 행간을 읽고, 필요한 게임 감각을 적용해 세련되고 직관적이며, 재미있게 플레이할 수 있는 능력이라는 독특한 인간적인 특성을 요구합니다.
Game Quality Forum 2025와 XDS에서 열린 강연에서 Side 최고 매출 책임자인 Kaley Hurst와 Side QA 디렉터인 Kate Mitchell은 훌륭한 플레이어 경험의 핵심이 기술적으로 완벽한 게임뿐만 아니라 AI 효율성과 감성적으로 지능적인 QA 전문가의 전략적 결합이 이라고 설명했습니다.
이러한 변화는 이미 QA 팀의 작업 방식을 재구성하고 있습니다. 아래에서 향후 AI 시대의 품질 보증에 있어 감성 지능과 협력의 중요성을 알아보겠습니다.
감성 지능과 감성 지수란 무엇인가
QA 테스터의 핵심은 피드백을 제공하는 것입니다. 오늘날의 품질 보증은 신뢰를 구축하고, 방향성에 영향을 주어 개발 팀이 게임을 최고의 결과물로 만들도록 이끌어 줍니다. 이 과정에서 의사소통은 QA의 일부가 아닌, 그 자체입니다. 게임 빌드에서 가장 중요한 버그를 찾아내더라도, 당신의 보고서를 아무도 이해하지 못한다면 의미가 없습니다.
도구가 데이터를 더 빠르게 생성하는 데 도움을 주긴 하지만, 차이를 만드는 것은 해석하고 공감하고 가다듬는 인간 작업자입니다. 다시 말해, 테스터의 진정한 가치는 단순히 말하는 것이 아니라 어떻게 말하느냐에 달려 있습니다.
여기에는 감성 지능이 중요합니다. 이미 현대 QA 전문가에게는 다음과 같은 능력이 필수적입니다.
감성 지능(EI). 다른 사람의 감정을 효과적으로 읽고 반응하면서 자신의 감정을 이해하고 관리하는 능력입니다.
감성 지수(EQ). 실제 상황에서 감성 지능을 얼마나 잘 적용하는지를 측정한 수치입니다.
AI가 수많은 기술적인 작업은 잘 처리하지만, 인간의 감정 기술과 비교하면 상당한 격차가 있습니다.
협력: 품질 보증의 기초
협력이란 공동의 목표를 향해 집단(계획, 조정, 아이디어 공유)의 일원으로 일하는 것을 의미합니다.
주도적 AI는 목표를 할당받아 작업을 완료할 수 있지만, 훈련된 데이터가 제한적이다 보니 협력 능력에는 한계가 있습니다. AI는 인간적인 감각으로 공동체 관계를 구축하거나 참여할 수 없으며, 집단적 인간 활동의 핵심인 상호 협력이나 경험 공유를 경험할 수 없습니다. AI는 언어적으로 공감하는 척은 할 수 있지만 정말로 감정을 느끼거나 공감하지는 못합니다.
진정한 협력을 위해서는 숨은 뜻을 파악하고, 말하지 못할 고민을 이해하며, 시간을 통해 신뢰를 쌓아야 합니다. 인간 작업자도 감성 지능과 협력 능력 같은 기술을 향상하는 데 많은 노력을 기울여야 합니다.
Quotes
인간 작업자의 협력 능력 구축
Side에서는 감성 지능을 QA의 핵심 역량으로 취급합니다. 하지만 자기 성찰, 공감, 명확한 의사소통은 한 번의 훈련으로 학습할 수 없습니다. 지속적인 연습과 현실 세계의 어려움과 직면하면서 점진적으로 향상될 뿐입니다.
아래는 Side가 팀 전체에서 EI를 향상하기 위해 시도하는 방법입니다.
열린 대화 문화를 구축하기 위한 글로벌 QA 워크숍
Side는 매달 다양한 지역의 QA 관리자들과 함께 이슈 워크숍을 개최합니다. 이 오픈 세션에서는 협력적 문제 해결과 동료 코칭을 위한 방해 요소, 과제, 장애물을 제공합니다.
팀으로부터 피드백을 받은 결과, 관리자들은 자신들의 리더십에 대해 지지를 받고 있다고 느끼고 있었습니다. 또한 세션을 통해 심각한 기술적 문제는 드물다는 것을 알 수 있었습니다. 오히려 의사소통 단절, 잘못된 기대, 대인 관계 갈등과 같은 인간적인 문제가 대화를 지배하고 있었습니다.
이러한 결과를 토대로 스킬 향상에 대한 접근 방식을 구성했습니다. 공식적인 교육을 기다리는 대신 서로를 적극적으로 발전시키는 형태입니다. 테스터는 다양한 의사소통 기술과 피드백 접근 방식을 배울 수 있도록 경험이 풍부한 동료들을 보고 배우며, 팀원들은 어려운 대화를 풀어나가거나 까다로운 피드백을 전달한 방법을 공유합니다.
이와 같은 동료 간 소통은 상황을 읽고, 다양한 의사소통 방식에 적응하며, 진정한 관계를 구축하는 능력이라는 AI가 따라 하는 데 어려움을 겪는 인간의 통찰력을 향상시킵니다. 시간이 많이 들지만, 매일 함께 일하는 사람들과 함께 연습하기 때문에 개별 워크숍보다 더 효과적입니다.
재미 요소: 게임이 인간의 불완전함을 필요로 하는 이유
최근 Kate가 참가한 게임 컨퍼런스에서 참가자들은 두 개의 AI 봇이 서로 대결하는 모습을 지켜보았습니다. 이 시연은 AI의 게임 플레이 기능을 보여주기 위한 것이었지만 결과는 의외로 실망스러웠습니다.
두 AI 시스템 모두 기술적으로 정확하게 작동했습니다. 전략적으로 최적의 위치로 이동하여 가장 효율적인 경로를 계산하고 수학적으로 건전한 움직임을 실행했습니다. 한 봇이 접근하면 다른 봇은 즉시 지도의 반대편으로 후퇴하여 완벽하게 논리적이지만 너무 쉽게 예측 가능한 대치 상황을 만들었습니다. 두 봇 모두 동일한 지표에 최적화되어 있었기 때문에 승리할 수 없었습니다. 결과적으로, 흥미로운 양상을 보여주어야 할 게임이 기계적 효율성에 대한 지루한 연습으로 전락하고 말았습니다.
이 시연을 통해 한 가지 분명한 사실을 알 수 있었습니다. AI는 게임 플레이의 기술적 측면을 마스터할 수는 있지만, 게임을 실제로 즐겁게 만드는 요소를 놓치는 경우가 많습니다.
플레이어처럼 생각하는 인간 테스터
기술적으로 완벽한 게임이라고, 플레이어의 참여를 유도할 수 있는 것은 아닙니다. 플레이어의 관점에서 게임을 이해하려면 코드 기능을 넘어서는 인사이트가 필요합니다.
- 디자인 및 플레이 가능성: 인간 테스터는 기능이 의도대로 작동하지만 어색하게 느껴질 때를 인지합니다. 난이도 곡선이 너무 가파를 때, 기술적 사양을 충족함에도 조작감이 둔감하게 느껴질 때, 또는 기술적으로는 문제가 없지만 게임이 지루해질 때를 식별할 수 있습니다.
- 플레이어 심리학: QA 전문가들은 시스템이 아닌 플레이어의 시각으로 생각합니다. 플레이어가 예상치 못한 접근 방식을 시도하고, 튜토리얼을 무시하며, 자신만의 목표를 설정할 수 있다는 것을 염두에 둡니다. 기술적 버그를 넘어, 대사가 제대로 전달되지 않을 때, 게임 메커니즘이 몰입감을 깨뜨릴 때, 또는 전반적인 경험이 의도된 플레이어 경험과 일치하지 않을 때를 식별할 수 있습니다.
AI는 버그를 제대로 문서화하고 워크플로 효율성을 지원할 수 있지만, 게임이 재미있는지 평가할 수는 없습니다. 게임을 완성하기 위해서는 플레이어들이 게임에 가져다주는 요소인 인간의 불완전성, 혼란, 창의성, 예측 불가능성이 필요하기 때문입니다.
감성 지능을 갖춘 게임 팀에게 미래가 기대되는 이유
AI는 놀라운 도구이며, 이 도구를 활용할 수 있는 시대에 살고 있다는 건 행운이라 할 수 있습니다. Side에서는 QA 프로세스에 주도적 AI와 LLM 기반 AI를 통합하고 활용하는 방안을 적극적으로 모색 중입니다. 하지만, 핵심은 파트너십입니다.
LLM 기반 AI 시스템의 인간보다 훨씬 짧은 시간에 방대한 데이터를 분석할 수 있는 능력 덕분에, 기술적으로 완벽한 게임과 제품을 만드는 역량은 크게 향상되었습니다. 그러나 앞서 말씀드렸듯, 기술적 완벽함만으로는 충분하지 않습니다. QA의 궁극적인 목표는 놀라운 플레이어 경험을 보장하는 것이기 때문입니다.
그렇기 때문에, 오늘날 품질 보증 팀은 EI를 향상하고 EQ를 측정하는 것이 필수가 되었습니다. 플레이어를 이해하고, 건설적인 피드백을 전달하며, 팀끼리 효과적으로 협력하는 능력은 게임이 몰입감을 주는지 아니면 실패하는지를 결정합니다.
AI의 기술적 역량 활용 능력과 진정으로 잊을 수 없는 게임을 만들어내는 데 필요한 감성 지능과 판단력. 미래는 이 조화를 완벽히 구사하는 QA 전문가들에게 달려 있습니다.