Software Engineering Technology Roadmap
기술 도입의 새로운 동인: 속도와 민첩성
2024년 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 디지털 전환을 위한 핵심 동인이 크게 변화했다.
가트너(Gartner)의 조사에 따르면, 속도와 민첩성 향상이 47%로 가장 중요한 가치 요인으로 부상했다. 이는 2023년 단 2%에 불과했던 것과 비교하면 극적인 변화다. 반면 비용 효율성과 절감은 2023년 32%에서 2024년 0%로 급감해, 더 이상 주요 고려사항이 아닌 것으로 나타났다.
기업들의 가치 우선순위도 크게 변화했다. 비즈니스와 고객을 위한 우수한 기능 제공이 30%에서 17%로 하락했고, 개발자 경험 및 생산성 향상은 26%에서 19%로 감소했다. 반면 시스템 복원력과 신뢰성은 15%에서 17%로 소폭 상승했다.
기술 도입의 새로운 위험 요소
기술 도입의 위험 지형도 역시 큰 변화를 보였다. 특히 기술적 비호환성과 아키텍처 복잡성이 43%로 최대 위험 요소로 부상했다. 사이버보안 위험은 9%에서 23%로 크게 증가했고, 인재 부족 문제도 17%에서 26%로 상승했다. 주목할 만한 점은 과거 가장 큰 우려사항이었던 높은 비용이나 예측 불가능한 비용 문제가 68%에서 11%로 급감했다는 것이다.
AI 관련 기술의 현재와 미래
가트너는 현재 주목해야 할 7개의 핵심 AI 기술을 제시했다. AI 코딩 어시스턴트, 대화형 AI, AI 엔지니어링, 프롬프트 엔지니어링, AI 증강 소프트웨어 엔지니어링, 생성형 디자인 AI, AI 증강 테스팅이 이에 해당한다. 이들 기술은 모두 파일럿 단계에 있으며, 대부분이 “높은 위험”으로 분류되면서도 동시에 “높은 가치”를 제공하는 것으로 평가받고 있다.
가트너는 이들 기술의 가치를 세 가지 측면에서 분석했다.
첫째, AI 코딩 어시스턴트, AI 엔지니어링, 생성형 디자인 AI, AI 증강 테스팅은 속도와 민첩성 향상에 크게 기여한다.
둘째, AI 증강 소프트웨어 엔지니어링과 프롬프트 엔지니어링은 개발자 경험과 생산성 향상에 초점을 맞추고 있다.
셋째, 대화형 AI는 비즈니스와 고객을 위한 우수한 기능을 제공하는 데 특화되어 있다.
하지만 각 기술마다 고유한 위험 요소도 존재한다. AI 코딩 어시스턴트, AI 증강 소프트웨어 엔지니어링, 프롬프트 엔지니어링 분야에서는 전문 인재 부족이 심각한 문제로 대두되고 있다. AI 증강 소프트웨어 엔지니어링, 대화형 AI, AI 증강 테스팅에서는 사이버보안 위험이 주요 과제다. 생성형 디자인 AI는 기술적 비호환성과 아키텍처 복잡성이, AI 엔지니어링은 높은 구축 비용과 예측 불가능한 운영 비용이 주요 걸림돌로 작용하고 있다.
개발자 경험(DX)의 중요성 부각
개발자 경험(DX)이 기업의 핵심 전략으로 급부상하고 있다. 가트너의 분석에 따르면, 2022년에서 2023년 사이 개발자 경험 관련 전문가 문의가 56% 증가했으며, 조직의 89%가 개발자 경험 개선을 위해 적극적인 투자를 진행하고 있다.
개발자 경험 향상을 위한 기술 도입도 다각화되고 있다. DevSecOps 툴링은 이미 대부분의 기업에서 도입을 완료했으며, 이너소싱 플랫폼과 내부 개발자 포털은 현재 도입이 활발히 진행 중이다. 프롬프트 엔지니어링은 파일럿 단계에서 낮은 위험도를 보이며 안정적인 도입이 예상되는 반면, AI 증강 소프트웨어 엔지니어링은 높은 위험도로 인해 신중한 접근이 필요한 상황이다. 로우코드 애플리케이션 플랫폼과 소프트웨어 엔지니어링 인텔리전스 플랫폼은 파일럿 단계에서 중간 수준의 위험도를 보이고 있다. 기능 관리 도구는 현재 도입 단계에 있으며, 위협 모델링 자동화는 이미 도입된 기업들에서 높은 위험도를 보이며 운영되고 있다.
소프트웨어 보안의 중요성 증가
소프트웨어 보안에 대한 우려가 그 어느 때보다 고조되고 있다. 가트너는 2025년까지 전 세계 조직의 45%가 소프트웨어 공급망 공격을 경험할 것으로 전망했다. 이러한 위험에 대응하여 소프트웨어 엔지니어링 리더의 75%가 애플리케이션 보안을 비즈니스 핵심 역량으로 인식하고 있으며, 보안 활동의 자동화를 통해 소프트웨어 보안 및 납품 목표 달성률을 15% 개선할 수 있다고 평가했다.
보안 기술의 발전 양상도 주목할 만하다. 지난 1년간 소프트웨어 자재명세서(SBOM)는 계획 단계에서 파일럿 단계로 빠르게 진화했으며, 소프트웨어 구성 분석은 파일럿 단계를 넘어 실제 배포 단계로 발전했다. 그러나 API 위협 보호, 모바일 애플리케이션 보안 테스팅, API 보안 테스팅 도구 등 고도화된 보안 기술들은 높은 위험 수준으로 인해 배포 완료 후에도 안정화에 어려움을 겪고 있다.
2024 로드맵의 주요 시사점
가트너의 2024 소프트웨어 엔지니어링 기술 로드맵은 산업의 중대한 전환점을 보여준다. 기업들의 기술 도입 전략에서 속도와 민첩성이 최우선 순위로 부상한 것은 디지털 경쟁 시대의 핵심 요구사항을 반영한다. 과거 기술 도입의 최대 장애물이었던 비용 문제가 더 이상 주요 고려사항이 아니라는 점은 디지털 전환의 당위성이 널리 인정받고 있음을 시사한다.
그러나 기술적 비호환성과 아키텍처 복잡성이 새로운 도전 과제로 대두된 것은 신중한 접근이 필요함을 보여준다. 특히 AI 기술의 경우, 높은 잠재력에도 불구하고 실질적인 구현과 안정적인 운영에 있어 여러 위험 요소가 존재하며, 이는 기업들이 AI 도입 전략을 수립할 때 반드시 고려해야 할 요소임을 시사한다.
이러한 변화는 기업들이 기술 도입에 있어 더욱 전략적이고 균형 잡힌 접근을 해야 함을 의미한다. 속도와 혁신을 추구하면서도 보안과 안정성을 확보하고, AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하면서도 관련 위험을 적절히 관리하는 것이 향후 기업들의 핵심 과제가 될 것으로 전망된다.
기사에 인용된 리포트의 원문은 가트너에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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