AI로 QA 업무를 자동화한 방법: n8n부터 E2E 테스트 자동화까지

미리디 QA팀이 코딩 없이 n8n과 AI를 활용해 반복 QA 업무를 자동화한 경험을 다룬다. 비개발 직군이 직접 E2E 테스트 자동화, Slack→Jira 자동 등록, 고객 문의 자동 분류 등 세 가지 도구를 만들었고, 그 과정에서 1만 8천 개 테스트 케이스를 다른 팀도 직접 활용할 수 있는 '미캔허브'까지 구축했다.

핵심 포인트

n8n으로 코딩 없이 복잡한 자동화 워크플로우를 구성했고, 비개발 직군도 Claude 등 AI 도구와 결합해 실제 동작하는 도구를 직접 제작했다.
E2E 테스트 자동화: Jira 이슈 링크를 입력하면 AI가 이슈 내용과 댓글을 분석해 관련 테스트 케이스를 찾고 서버에서 자동 실행 후 Slack으로 결과를 전달한다.
Slack→Jira 자동화: 봇 멘션 한 번이면 AI가 대화 전체를 분석해 Jira 이슈를 자동 생성하고, 크롬 확장으로 화면 캡처 즉시 이슈 등록도 가능하다.
Zendesk 자동 분류: 고객 문의를 유형별로 자동 분류하고 장애 신호가 감지되면 실시간 알림을 발송해 대응 속도를 높였다.
미캔허브로 1만 8천 개 TC를 AI 검색 가능하게 만들어, PM·개발자·CX가 기능 스펙을 직접 조회하고 테스트 케이스 초안까지 생성할 수 있게 됐다.

상세 정리

배경: 같은 기능을 수십~수백 번 반복 확인하고 Slack 이슈를 Jira로 직접 옮기는 수작업이 반복되며 더 중요한 품질 판단에 집중할 시간이 부족해졌다.
계기: 2025년 1월 사내 n8n 워크숍에서 복잡한 코딩 없이 자동화 흐름을 만들 수 있다는 가능성을 발견했고, Claude 등 AI 도구 활용 경험과 결합해 직접 제작에 착수했다.
접근 방식: '1초라도 반복적으로 손이 가는 일'을 목록화한 뒤 작은 것부터 만들고 써보고 고치는 사이클로 진행했다.
E2E 자동화(Jira 방식): Jira 이슈 링크를 입력하면 AI가 이슈 내용과 댓글까지 분석해 관련 테스트 케이스를 자동 선택하고, 서버 환경에서 E2E를 실행해 통과/실패 항목을 Slack으로 보고한다.
E2E 자동화(카테고리 방식): 특정 기능 영역을 슬랙에서 멘션하면 해당 영역 테스트를 일괄 자동 실행하여, 개발자가 QA 요청 없이 직접 테스트를 돌릴 수 있게 됐다.
Slack→Jira(봇 멘션): 스레드에서 봇을 멘션하면 AI가 대화 전체를 읽고 Jira 이슈를 자동 생성한다. 수작업 이슈 전달에서 멘션 한 번으로 단축됐다.
Slack→Jira(크롬 확장): 미리캔버스를 사용하다 문제를 발견하면 그 화면을 캡처해 즉시 이슈로 등록할 수 있어, 버그 리포트 누락·지연이 줄었다.
Zendesk 분류: 들어오는 고객 문의를 유형별로 자동 분류하고, 장애 가능성 패턴이 감지되면 실시간으로 알림을 발송해 빠른 대응을 가능하게 했다.
미캔허브: 1만 8천 개 TC를 AI 검색 가능하게 구성한 내부 허브로, 기획서를 업로드하면 스펙 정리와 테스트 케이스·체크리스트 초안을 자동 생성한다.
효과: 반복 업무가 줄어 QA팀이 더 깊은 품질 판단에 집중 가능해졌고, 개발자와 PM·CX도 QA 자산을 직접 조회·활용할 수 있게 됐다.