AI, 소프트웨어 개발의 새 시대를 열다

AI in software development: Exploring opportunities and uncertainties

인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 산업에 혁명적 변화를 가져오고 있다. 최근 아웃시스템즈(OutSystems)와 KPMG가 실시한 대규모 조사에 따르면, 소프트웨어 개발 기업들은 AI 도입을 통해 생산성 향상과 혁신을 경험하고 있으며, 향후 더 큰 투자를 계획하고 있는 것으로 나타났다. 이 조사는 전 세계 555명의 IT 임원들을 대상으로 실시되었으며, AI가 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC) 전반에 미치는 영향을 심층적으로 분석했다.

AI 도입 현황과 주요 활용 분야

조사 결과, 응답 기업의 63%가 1-5년 전부터 AI를 SDLC에 도입했으며, 66%는 최근 6개월에서 2년 사이에 도입했다고 답했다. 이는 AI 기술의 급속한 발전과 함께 기업들이 빠르게 이를 수용하고 있음을 보여준다. 지역별로는 유럽, 중동, 아프리카(EMEA) 지역이 87%로 가장 높은 도입률을 보였고, 북미가 83%로 그 뒤를 이었다.

AI의 주요 활용 분야로는 테스팅 및 품질 보증(75%), 보안 취약점 탐지(70%), 애플리케이션 유지보수, 사용자 경험 설계, 코딩 지원(각 50% 내외) 등이 꼽혔다. 특히 테스팅과 품질 보증 분야에서 AI의 활용이 두드러지는데, 이는 AI가 반복적이고 시간 소모적인 작업을 효율적으로 처리할 수 있기 때문이다.

아웃시스템즈의 데이터 사이언스 디렉터인 로드리고 쿠티뉴(Rodrigo Coutinho)는 “AI 기술이 개발자와 사용자 간의 관계를 변화시킬 잠재력이 가장 흥미롭다”고 말했다. 그는 “AI를 통해 앱 프로토타입 제작 시간이 단축되면 피드백 프로세스가 더 빨리 시작될 수 있다”며, “이는 더 빠른 혁신, 더 나은 애플리케이션, 높은 채택률, 비즈니스 전반의 건강한 관계로 이어질 것”이라고 전망했다.

생성형 AI, 소프트웨어 개발의 패러다임을 바꾸다

특히 주목할 만한 점은 생성형 AI(Generative AI)의 영향력이다. 응답자의 71%가 소프트웨어 테스팅에 생성형 AI를 사용하고 있거나 사용할 계획이라고 답했다. 또한 DevOps 최적화(59%), 코드 생성(58%), 문서화(56%), 사용자 인터페이스 설계(50%) 등 다양한 분야에서 생성형 AI의 활용이 확대될 것으로 예상됐다.

KPMG US의 매니징 디렉터인 마이클 하퍼(Michael Harper)는 “AI가 소프트웨어 테스팅에서 더 넓은 범위의 커버리지를 제공한다”며, “사용자 스토리로부터 코드를 생성하는 등 새로운 기능들이 나타나고 있다”고 설명했다. 그는 “이러한 새로운 사용 사례들이 조직 내에서 더 널리 받아들여짐에 따라, 우리는 전체 SDLC에 걸친 영향을 보게 될 것”이라고 덧붙였다.

응답자의 4분의 3은 향후 5년 내에 자사 코드의 21-60%가 생성형 AI의 도움을 받아 개발될 것으로 전망했다. 이는 기술에 대한 신뢰도가 높아지고 있음을 시사한다. 특히 아시아 태평양 지역의 기업들이 코드 생성과 리팩토링, 사용자 인터페이스 설계 분야에서 생성형 AI 활용을 선도하고 있는 것으로 나타났다.

AI 도입의 장벽과 해결 과제

그러나 AI 도입에는 여전히 장벽이 존재한다. 응답자의 56%가 데이터 프라이버시와 보안 우려를 주요 장애물로 꼽았다. 또한 규제 및 컴플라이언스 문제(42%), 숙련된 인력 부족(39%), 기존 워크플로우와의 통합 어려움(38%) 등도 주요 과제로 지적됐다.

쿠티뉴 디렉터는 “이는 궁극적으로 벤더 신뢰 문제”라며, “코드를 데이터처럼 취급하고, 중요하지 않은 프로젝트부터 AI를 사용해 보는 것이 좋다”고 조언했다. 그는 “모든 코드가 동등하게 생성되는 것은 아니며, 코드가 다루는 내용에 따라 기밀성 수준이 다르다”고 설명하며, “비핵심 프로젝트에서 AI를 사용하기 시작하고, 생산성 향상을 분석하며, AI 모델의 작동 방식을 이해한 후 차별화된 프로젝트로 AI 사용을 확대하는 것이 좋다”고 제안했다.

직원들의 일자리 상실에 대한 우려도 존재한다. 그러나 응답자의 47%는 AI와 협업할 수 있는 전문 기술을 갖춘 새로운 유형의 개발자가 등장할 것으로 예상했고, 43%는 개발자의 역할이 AI 생성 코드를 검토하고 정제하는 방향으로 확장될 것으로 전망했다.

하퍼는 “변화는 어렵지만, 많은 조직에서 이미 일어나고 있다”며 “기업들은 적절한 변화 관리 접근법을 찾아야 한다”고 강조했다. 그는 “명확한 의사소통, 실습 학습, 지속적인 개선이 중요하다”며, “생성형 AI가 강력하지만 완벽하지 않다는 점을 이해하고 신뢰를 구축하는 것이 중요하다”고 조언했다.

AI 도입의 성과와 미래 전망

AI 도입 기업들은 이미 상당한 성과를 경험하고 있다. 응답자의 79%가 AI 기반 자동화로 개발 시간이 최대 50% 단축됐다고 밝혔다. 이는 AI가 소프트웨어 개발 프로세스의 효율성을 크게 향상시키고 있음을 보여준다. 또한 93%의 기업이 향후 2년간 AI 투자를 늘릴 계획이라고 답해, AI가 소프트웨어 산업의 혁신과 경쟁력 향상을 주도할 것임을 시사했다.

응답자의 56%는 AI 도입으로 버그와 오류가 감소하고 애플리케이션 품질이 향상될 것으로 기대했다. 또한 사용자 만족도 증가, 배포 및 유지보수 간소화, 전반적인 비용 감소 등도 주요 기대 효과로 꼽혔다.

쿠티뉴 디렉터는 “현재 개발자의 역할이 코드 작성자에서 코드 검토자로 변화하고 있다”며, “AI 언어 모델들이 큰 도움이 되지만, 여전히 많은 오류를 만들고 과신하는 인턴처럼 행동하는 경향이 있다”고 설명했다. 그는 “이러한 모델들이 발전하고 결과물에 대한 신뢰도가 높아짐에 따라, 개발자의 역할은 AI 작업의 오케스트레이터이자 수용 테스터가 될 것”이라고 전망했다. “개발자는 여러 AI 에이전트를 관리하고, 모델에 적절한 지시를 제공하며, 출력이 요구사항과 일치하는지 확인하는 매니저 역할을 하게 될 것”이라고 그는 덧붙였다.

그러나 AI 생성 코드의 품질에 대한 우려도 여전히 존재한다. 응답자의 3분의 1은 AI 생성 코드의 품질에 대해 확신하지 못한다고 답했다. 이는 AI 도구의 설명 가능성(explainability)이 중요하다는 점을 시사한다. 블랙박스 같은 대부분의 기성 AI 도구와 달리, 설명 가능성은 AI의 의사 결정 과정을 이해하고 인간의 의사 결정과 더 잘 조화를 이룰 수 있게 해준다.

AI SW개발 패러다임 바꾸고 있어

이번 조사 결과는 AI가 소프트웨어 개발 분야에 가져올 변화의 규모와 속도를 잘 보여준다. AI는 단순히 반복적인 작업을 자동화하는 데 그치지 않고, 개발자의 역할을 재정의하고 소프트웨어 개발의 패러다임을 바꾸고 있다.

기업들은 AI 도입을 위한 장기 전략을 수립하고, 직원들의 기술 향상에 투자하며, AI 사용을 효과적으로 규제하는 동시에 개발자와 AI 간의 협력을 강화해야 할 것이다. 또한 데이터 프라이버시, 보안, 규제 준수 등의 과제를 해결하기 위한 노력도 필요하다.

AI는 소프트웨어 개발의 미래를 재형성하고 있다. 이 기술을 효과적으로 활용하는 기업들은 생산성 향상, 혁신 가속화, 경쟁력 강화 등의 혜택을 누릴 수 있을 것이다. 그러나 동시에 윤리적이고 책임 있는 AI 사용, 인간 개발자의 역할 재정의, 지속적인 학습과 적응 등의 과제도 함께 해결해 나가야 할 것이다.

아웃시스템즈와 KPMG의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.