기본 콘텐츠로 건너뛰기

생산성 지표 - 효과와 효율

생산성에 대한 패러다임에 대해 생각해 보도록 하자.

아래 그림을 보도록 하자.


앞부분의 화살표는 요구사항, 중간의 녹색 원통은 개발팀, 마지막 파란 원통은 테스팅 팀이라고 가정해 보자.

A의 경우에 개발팀은 10의 요구사항을 개발할 수 있는 능력이 있지만 요구사항은 5만 들어오고 있다. 개발팀만을 생각한다면 현재 개발팀의 생산성은 50%이다.

반면에 테스팅 팀은 5만큼의 개발 결과물을 테스팅 할 수 있고 개발팀으로부터는 5만큼의 개발 결과물이 만들어지고 있기 때문에 테스팅 팀의 생산성은 100%이다.

따라서 전체 프로젝트의 생산성은 75%이다.

B의 경우에는 개발팀은 100%의 생산성을 테스팅 팀 역시 100%의 생산성을 보인다. 반면에 테스팅 팀은 5의 능력뿐이지만 개발팀에서는 10만큼이 오고 있기 때문에 언제나 5의 재고가 쌓여있게 된다. 하지만 전체 프로젝트의 생산성은 100%이다.

당신은 어떤 팀이 더 훌륭한 팀이라고 생각되는가?

A팀은 효과적인 팀이라고 한다. 여기서 효과라는 것은 목표 달성율을 말한다. A팀의 경우에는 모든 요구사항과 모든 개발 결과물을 처리하고 있기 때문에 할당된 모든 목표를 달성하고 있다.

B팀은 효율적인 팀이라고 한다. 효율이라는 것은 자원 활용 능력을 말한다. A팀의 개발팀의 경우는 자원 활용율은 겨우 50%이다. 반면 B 팀은 모든 팀의 자원 활용율이 100%이다.

우리는 일반적으로 효과보다는 효율적인 팀에 집중한다.

B팀은 개발팀의 결과물을 테스팅 팀에서 모두 소화하지 못하고 만성적인 지연에 시달리고 있다. 이럴 때 많은 경우 테스팅 팀은 계속되는 야근과 철야 등으로 자원 활용율을 200%로 올리는 방식으로 최적화를 하게 된다.

이게 정말 좋은 방식일까?

여기서 생각해 볼 개념은 TOC의 Throughput, 투자, 운영비용 이다. 쓰루풋은 Input 대비 Output의 비율이다.

TOC에서는 개선을 할 때 투자와 운영비용의 추가 지출을 지양한다. 추가 지출을 하더라도 투자와 운영비용의 합이 쓰루풋보다 반드시 작아야 한다.

그리고 어떠한 경우에도 쓰루풋은 손상되서는 안된다.

위의 경우를 테스팅 팀의 관점에서 다시 한번 살펴보자.

B팀의 경우 테스팅 팀의 문제는 개발 결과물을 모두 테스팅할 능력이 부족해서 테스팅이 계속 지연되고 있는 것이 문제이다. 이것을 해결하고자 할 때 기존 방식대로 야근과 철야를 밥 먹듯이 한다면 일시적으로 투자와 운영비용이 상승하게 된다. 그런데 이러한 투자와 운영비용의 상승이 쓰루풋을 10으로 만든다는 보장이 없다.

오히려 장기적인 관점에서 팀원의 이직등으로 쓰루풋이 손상될 수가 있다.

이러한 부작용은 우리가 효과보다는 효율에 집중하기 때문에 전체를 바라보는 시각이 부족해서이다. 즉, 종속성을 고려하지 못하는 것이다.

쓰루풋과 효과로 본다면 A팀의 생산성은 100%이다. 개발팀은 모든 요구사항을 처리하고 있고 테스팅 팀 역시 모든 개발 결과물을 테스팅 하고 있다.

반면 B팀은 개발팀의 생산성은 100%지만 테스팅팀의 생산성은 겨우 50%이다. 즉, 전체적인 생산성은 50%이다.

즉, 가장 생산성이 낮은 팀이 전체 팀의 생산성을 결정하게 된다. 이러한 곳을 제약 혹은 병목이라도 한다.

이러한 결과가 나오게 된 것은 패러다임에 있다.

기존의 패러다임은 합의 법칙이라고 볼 수 있다.

즉, 부분 최적의 합이 전체 최적이 된다는 것이다. B팀은 부분 부분의 생산성이 100%이고 이러한 생산성의 합으로 전체 생산성을 100%로 보는 것이다.

반면 TOC는 곱의 법칙으로 생각한다. 제약이 전체 생산성을 결정짓는다고 생각한다.

그렇다면 B팀의 생산성을 높이기 위해서는 어떠한 방법이 좋을 것인가?

개선해야할 팀은 테스팅 팀이다. 문제는 테스팅 팀만을 고려해서는 절대로 개선이 이루어질 수 없다는 것이다.

하나의 프로젝트에는 많은 부서가 연관되어 있고 각 부서는 종속되어 있다. 그 많은 부서 중 가장 대표되는 부서라면 역시 개발팀과 테스팅 팀이다. 두 부서는 독립적인 부서가 아니라 서로 연관되어 있는 프로젝트라는 마차의 바퀴와 같은 존재이다. 서로의 균형이 맞지 않는다면 마차는 앞으로 나아갈 수가 없다.

B팀의 테스팅 팀을 개선하기 위해서는 그 앞단에 있는 개발팀의 협력이 필수불가결하다.

많은 개선 방법이 있을 수 있지만, 개발팀의 쓰루풋을 줄이는 것이 하나의 방법이 될 수 있다. 현재 들어오고 있는 요구사항을 우선순위에 따라 선별해서 조절할 수 있다. 그렇게 될 경우 개발팀은 자원활용에 대해 여유가 생기게 된다.
이러한 여유분은 단위 테스팅이나 테스트 자동화를 통해 테스팅 팀의 쓰루풋을 증대하는데 쓸 수 있다. 이러한 결과로 전체 최적화를 하고 이에 따라 이익이 증대하게 된다면 훗날 전체적인 쓰루풋을 증대하기 위한 투자로 이어질 수 있을 것이다.

이러한 개선이 되기 위해서는 경영진의 지원이 필수 불가결한 요소이다.

그리고 전문적인 컨설턴트의 도움이 필요하다.

왜냐하면 기존의 패러다임은 그렇게 쉽게 바뀌지 않기 때문이다.

생산성에 관련해서 컨설팅을 제공하는 업체나 컨설턴트는 매우 많다. 하지만 그러한 컨설턴트 중 테스팅 프로세스를 잘 아는 컨설턴트는 매우 드물다.

거기다 테스팅 팀만의 효율이 아닌 효과와 전체 프로젝트의 연관성에 대한 조언을 해주는 컨설턴트는 더욱 드물다.

위와 관련되어 강연이나 컨설팅이 필요하다면 murian.mentor@gmail.com 으로 연락을 주시기 바란다.

필요하다면 무료 컨설팅을 제공해 드릴 수도 있다.

무료 컨설팅에 대한 내용이 궁금하시다면 http://murian.textcube.com/notice/12 을 참고하시면 된다.


댓글

이 블로그의 인기 게시물

20년 차 테스터가 고른 최근 IT 소식: 기술의 속도, 그리고 사람의 자리

20년 넘게 IT 업계에서 테스팅하고 강의하고 공부하고 여러 일을 해왔지만... 정말이지 단 하루도 편하게 쉴 틈을 주지 않는 세상입니다. 특히 최근 4~5년 동안 가속화된 AI의 물결은 기술의 스펙트럼뿐만 아니라 우리가 일하고, 협업하고, 조직을 이끄는 방식 전체를 뒤흔들고 있습니다. 이번 주에도 수많은 뉴스레터와 아티클을 훑어보았습니다. 그중에서도 기술의 화려함 뒤에 숨겨진 ‘사람, 조직, 그리고 커리어의 본질’을 찌르는 글 몇 개가 눈에 띄어 메모해 둡니다. 제 평소 생각과 맞닿아 있는 6가지 이야기입니다. --- 1. 인지부채(Cognitive Debt): 바이브 코딩 시대에 우리가 지게 되는 진짜 빚 (출처: ROBOCO - 인지부채: 바이브 코딩 시대의 새로운 부채 관리법 / 정도현 수석 컨설턴트 ) 요즘 커서(Cursor)나 클로드 코드(Claude Code) 같은 에이전트를 붙여 "이거 만들어줘" 하고 승인(Approve) 버튼만 누르면 눈 깜짝할 사이에 코드베이스가 완성되는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이 유행입니다. 그런데 속도는 엄청나게 빠른데, 정작 서비스에 장애가 나면 "AI가 짜서 잘 모르겠는데요?"라는 답이 나오는 이상한 현상이 벌어집니다. 정도현 컨설턴트는 이를 '인지부채(Cognitive Debt)'라고 정의합니다. 코드는 쌓이는데, 정작 인간의 시스템 이해도는 쌓이지 않는 격차죠. * Human-in-the-loop의 환상: AI가 초당 수백 줄을 뽑아내는데 사람이 일일이 검토한다? 결국 검토자는 병목이 되고, 시간 압박에 쫓겨 영혼 없이 승인 버튼만 누르게 됩니다. 40년 전 자동화 연구(Bainbridge, 1983)가 지적했듯, 자동화될수록 사람은 감시만 하다가 정작 개입해야 할 결정적 순간에 숙련도를 잃어버립니다. * 부채는 0으로 만드는 게 아니라 '관리'하는 것: AI가 만든 모든 코드를 사람이 외울 수는 없습니다. 핵심은 ...

우리는 AI로 '더 빠른 말'을 키우고 있는걸까요? 아니면 '자동차'를 만들고 있는걸까요?

20년 넘게 IT 현장에서 뒹굴거렸는데... 요즘처럼 "우리가 지금까지 당연하게 여겨온 일하는 방식의 본질"에 대해 근본적인 질문을 던지게 만드는 때가 없었던 것 같습니다. 최근 읽은 UX 관련 글 하나가 가슴을 쿵 치고 지나갔습니다. UX 및 디지털 트렌드를 다루는 블로그 ux4dotcom에 올라온 "Beyond Faster Horses — Why AI Challenges One of UX's Oldest Assumptions"라는 글입니다. (출처: ux4dotcom - Beyond Faster Horses — Why AI Challenges One of UX's Oldest Assumptions ) 혁신을 말할 때 늘 인용되는 헨리 포드의 유명한 말이 있습니다. "사람들에게 무엇을 원하느냐고 물었다면, 그들은 '더 빠른 말'이라고 답했을 것이다." 사람들은 자신이 경험해 본 범위 안에서만 미래를 상상합니다. 말만 탈 줄 아는 사람에게 자동차는 상상 밖의 범주(Mental Model)니까요. 저자는 그동안 UX(사용자 경험)라는 학문과 필드 자체가 '더 빠른 말을 만드는 일(기존 과업의 효율화)'에 집중해 왔다고 지적합니다. 사용자의 행동을 관찰하고, 마찰(Friction)을 줄이고, 화면을 간소화하고, 기존 워크플로우를 최적화해 주는 작업 말입니다. 실제로 주변을 봐도 우리가 AI를 쓰는 방식도 대부분 이 범주를 벗어나지 못하고 있습니다. 더 빠르게 이메일을 작성하고, 문서 요약을 3초 만에 끝내고, 프레젠테이션 장표나 일정표를 순식간에 만들어내는 일. 분명 유용하고 저 역시 매일 요기하게 쓰고 있지만, 이건 어디까지나 '기존에 인간이 하던 일의 프로세스를 흉내 내어 속도만 올린 것(Faster Horse)'에 불과합니다. 정작 "이 워크플로우 자체가 과연 계속 존재해야 하는가?"라는 근본적인 질문은 던지지 못하고 있는 것이죠....

에이전틱 AI 시대의 소프트웨어 테스팅: 왜 '아키텍트' 역량이 필요한가?

최근 "프로그래밍이란 무엇인가?"라는 근본적인 질문에서 출발해, 하드웨어의 가장 밑바닥인 CPU 명령어 디코더의 원리부터 최근 화두인 에이전틱 AI(Agentic AI)와 바이브 코딩(Vibe Coding)에 이르기까지 AI와 함께 이런 저런 대화를 나누어 보았다.. 사실 내가 처음 컴퓨터를 공부할 때부터 컴퓨터가 내 명령을 어떻게 이해하고 처리해서 이런 결과가 출력되는지는 정말 이해하기 어려운 마법 같은 것이었다.  그래서인지.. 나이가 들어도 프로그래밍은 여전히 어렵다. 하지만 요즘은 AI와 함께 무언가를 만드는 재미를 만끽하고 있다.  어쨌든 AI와의 즐거운 대화의 끝에서 필연적으로 마주한 질문이 있다. "코드를 AI가 스스로 짜고 조립하는 시대에, 소프트웨어 테스팅은 무엇이며 우리는 어떤 역량을 키워야 하는가?" 지금까지의 고민을 바탕으로, 다가오는 AI 시대에 테스트 엔지니어가 나아가야 할 방향과 '아키텍트(Architect)' 역량의 중요성에 대해 정리해 본다. 현대의 소프트웨어 개발은 무(無)에서 유(有)를 창조하는 것이 아니다. 전 세계의 천재적인 엔지니어들이 만들어둔 수많은 라이브러리와 프레임워크라는 '레고 블록'을 조합해 원하는 서비스를 구축하는 과정이다. 내가 젋어서 이걸 잘 이해만 했었어도.. 테스터라는 직업의 세계에 발을 들이지는 않았을 텐데.. 어린 나이에 너무 생각이 많았었다. 그런데 에이전틱 AI가 등장하면서 거대한 변화가 일어났다. 이제는 인간이 직접 레고를 조립할 필요조차 없어지고 있다. "이런 기능을 만들어줘"라는 의도(Intent)만 던지면, AI가 기존에 학습한 방대한 오픈소스와 코드를 바탕으로 알아서 뼈대를 세우고 코드를 완성해 낸다. 개발자는 직접 코드를 타이핑하는 노동자에서, AI 에이전트를 부리는 총괄 기획자로 역할이 변하고 있는 것이다. 하지만 AI가 만들어내는 코드는 필연적인 한계를 지닌다. AI는 과거 인류가 작성한 코드를 학습하...