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"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개
[경제일보] "AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.
2026-07-16 14:00:38
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고물가에도 여행 수요 '굳건'…크리테오, 똑똑해진 여행 소비가 뜬다
[경제일보] 고물가와 글로벌 경기 불확실성에도 국내 소비자들의 여행 수요는 여전히 견조한 것으로 나타났다. 다만 무작정 지갑을 열기보다는 가격과 혜택을 꼼꼼히 비교하고, 인공지능(AI)을 활용해 여행 계획을 세우는 등 보다 신중한 소비 행태가 두드러지고 있다. 여행을 포기하기보다 여행 시기와 목적지, 예약 방식을 조정하는 '스마트 여행 소비'가 새로운 트렌드로 자리 잡은 것으로 분석된다. 15일 글로벌 커머스 인텔리전스 플랫폼 크리테오는 한국을 포함한 6개국 6300여명의 소비자를 대상으로 진행한 설문조사와 자체 커머스 데이터를 담은 '2026 글로벌 여행 소비 트렌드 리포트'를 발표했다. 해당 보고서에 따르면 국내 여행 시장은 지난해 여름 성수기부터 10월까지 여행 수요가 지속되며 견조한 흐름을 이어갔다. 지난해 여름 성수기부터 추석 연휴까지 여행 관련 소비 지수는 일반 리테일 소비보다 최대 30 포인트 높은 수준을 기록했으며, 국내 시장의 계절별 추이에서도 여행과 리테일 지출 간 평균 격차는 약 13.9 포인트로 집계됐다. 실제 예약 지표에서도 여행 수요는 유지되고 있는 것으로 나타났다. 국내 온라인 여행사(OTA) 트래픽은 전년 대비 4% 증가했고 예약 건수도 1% 늘었다. 반면 평균 예약 금액은 10% 감소했고 OTA 매출 역시 9% 줄었다. 여행을 떠나는 소비자는 늘었지만 비용 부담이 커지면서 보다 합리적인 소비를 추구하는 경향이 반영된 것으로 풀이된다. 전 세계 응답자의 42%는 여행 및 체험 상품을 예약하기 전에 정보를 조사하고 비교하는 데 더 많은 시간을 할애하는 것을 즐긴다고 답했다. 이는 소비자들이 단순히 저렴한 상품을 찾는 것을 넘어 가격과 혜택, 후기 등을 종합적으로 고려해 구매를 결정하고 있는 것으로 분석된다. 특히 국내 소비자들은 여행 비용이 증가하더라도 여행 자체를 포기하기보다는 소비 방식을 조정하는 것으로 나타났다. X세대의 79%, 밀레니얼 세대(Y세대)의 82%, Z세대의 83%는 여행이 '어느 정도 중요하다' 또는 '매우 중요하다'고 답했다. 반면 여행 비용 상승이 여행 계획에 영향을 미쳤다고 응답한 비율은 X세대 89%, Y세대 90%, Z세대 90%에 달했다. 특히 Z세대의 경우 58%가 여행 비용 상승의 영향이 매우 크다고 답해 가장 높은 민감도를 보였다. 국내 소비자들이 여행 비용을 절감하는 방식으로는 비수기 여행이 49%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 얼리버드 예약 37%, 비교적 저렴한 여행지 선택 37%, 가까운 목적지 선택 36%, 3개 이상의 여행 플랫폼 비교 35% 순으로 조사됐다. 여행 서비스 선택 과정에서는 가격뿐 아니라 신뢰성과 유연성도 중요한 요소로 나타났다. 소비자들이 최종 예약 과정에서 가장 중요하게 고려하는 요소는 좋은 리뷰와 후기 72%였으며, 특가 및 프로모션 43%, 간편한 환불 42%, 무료 취소 38%가 뒤를 이었다. 가격 경쟁력과 함께 환불 정책과 후기 등 실질적인 혜택이 구매 결정에 큰 영향을 미치고 있는 것이다. AI를 활용한 여행 계획 수립도 새로운 소비 트렌드로 자리 잡고 있다. 국내 소비자의 47%는 전체 여행 일정 계획 과정에서 AI 활용이 유용하다고 답해 글로벌 평균인 30%를 크게 웃돌았다. 국내 소비자들은 맛집 및 다이닝 추천 44%에 가장 많이 AI를 활용하는 것으로 나타났으며, 액티비티 및 관광 정보 탐색 43%, 숙소 추천 40%, 목적지 추천 38% 등이 뒤를 이었다. 항공권 검색 단계에서도 응답자의 24%가 AI 서비스를 활용하고 있다고 답했다. 이는 AI가 단순한 정보 검색을 넘어 개인화된 여행 경험을 제공하는 도구로 자리 잡고 있는 것으로 풀이된다. 소비자들은 자신의 취향과 예산에 맞는 여행 정보를 보다 효율적으로 탐색하기 위해 AI를 적극 활용하고 있으며, 여행 플랫폼 역시 맞춤형 추천 서비스를 강화할 필요성이 커지고 있다. 여행 업계에서는 소비자들의 구매 결정 과정이 복잡해지면서 단순한 가격 경쟁만으로는 차별화가 어려워지고 있는 것으로 분석하고 있다. 여러 플랫폼을 비교하며 리뷰와 환불 정책, 프로모션 등을 종합적으로 고려하는 소비자가 늘어난 만큼 여행 기업들도 개인화된 서비스와 명확한 가격 정보 제공이 중요해지고 있다는 것이다. 크리테오는 앞으로 여행 소비자들이 예약 전 다양한 선택지를 비교하는 경향이 더욱 강화될 것으로 전망했다. 이에 여행 기업들은 크로스 채널과 풀퍼널 전략을 통해 가격 경쟁력과 신뢰성을 확보하는 동시에 AI를 활용한 개인화 서비스 경쟁력을 높여야 할 것으로 전망하고 있다. 김도윤 크리테오 코리아 대표는 "물가 상승과 글로벌 정세 불안에도 불구하고 한국 여행객들은 여행을 포기하지 않고 있다"며 "여행객들이 예약 전 여러 선택지를 비교 분석하는 만큼 모든 접점에서 명확한 가격 정보와 우수한 리뷰, 차별화된 경쟁력을 제공하는 것이 중요하다"고 말했다.
2026-07-15 17:23:46
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'믿:음 K'부터 하이퍼 AI 네트워크까지…KT, 'AX 풀스택' 전략 공개
[경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 데이터와 네트워크, AI 에이전트 등 전 영역으로 확대되면서 기업들의 AI 전환(AX) 전략도 고도화되고 있다. 이에 KT가 AI·데이터·네트워크를 아우르는 'AX 풀스택' 전략을 공개하며 미래 기술 경쟁력 확보에 나섰다. 15일 KT는 서울 서초구 KT우면연구개발센터에서 AX미래기술원 주관으로 'AX 테크 커넥트 2026'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 KT의 AX 실행 전략과 연구개발(R&D) 성과를 공유하는 자리로, AI와 데이터, 네트워크 기술을 실제 사업과 서비스로 연결하기 위한 미래 기술 방향성을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 시장은 AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 데이터 활용과 AI 에이전트, 컴퓨팅 인프라를 포함한 종합적인 기술 경쟁으로 확장되고 있다. 이에 기업들은 AI를 단순한 기술 개발에 그치지 않고 실제 업무와 서비스에 적용하기 위한 AX 전략 마련에 속도를 내고 있다. KT 역시 AI와 데이터, 네트워크를 유기적으로 연결하는 AX 풀스택 체계를 기반으로 연구개발 성과의 사업화를 확대한다는 전략이다. 이번 행사에서는 KT의 주요 AI 기술과 AX 전략이 공개됐다. 주요 전시로는 '믿:음 K' 모델과 멀티모달 AI, 에이전틱 AI 기반 솔루션, 데이터 AX 코어 등이 소개됐다. 또한 AX 사업 특화 AI 에이전트와 초개인화 서비스, 차세대 검색 및 분석 기술을 활용한 AI의 실질적인 업무 적용 방안도 선보였다. KT는 자체 AI 모델을 기반으로 AI가 스스로 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기술과 초개인화 서비스를 고도화해 기업의 AX를 지원할 계획이다. 특히 AI가 사용자의 요청을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 수준을 넘어 업무 환경 전반을 지원하는 방향으로 기술 적용 범위를 확대해 나간다는 방침이다. 연구개발 성과를 실제 사업으로 연결하기 위한 전략도 공개했다. 데이터 AX 코어를 통해 기업이 보유한 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하고, 차세대 검색 및 분석 기술을 통해 AI의 활용 범위를 확대하는 등 AX 사업화를 본격화한다는 구상이다. 네트워크 분야에서는 AI 시대에 필요한 연결성과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 '하이퍼 AI 네트워크'를 비롯해 네트워크 운영 관리를 자율적으로 수행하는 '오토노머스 오퍼레이션', AI·6G·양자 시대를 대비한 'AI 네트워크 보안 기술' 등이 소개됐다. KT는 AI 서비스의 확산과 함께 컴퓨팅 자원과 네트워크를 효율적으로 연결하는 인프라의 중요성이 커지고 있는 만큼 하이퍼 AI 네트워크를 통해 AI 시대에 최적화된 연결성과 안정성을 제공한다는 계획이다. 또한 네트워크 운영 과정에 AI 기술을 적용해 자율 운영 체계를 구축하고, AI와 차세대 네트워크 환경에 대응할 수 있는 보안 기술 확보에도 나설 방침이다. 주제 발표에서는 피지컬 AI 연구개발 추진 방향과 전사 AX 확대를 위한 데이터 전략, 하이퍼 AI 네트워크 추진 방향 등이 공유됐다. KT는 AI 기술이 디지털 영역을 넘어 물리적 환경과 결합하는 피지컬 AI 시대에 대비해 관련 연구를 확대하는 한편, 데이터와 네트워크를 기반으로 한 AX 전략을 지속 강화해 나간다는 계획이다. 박재형 KT AX미래기술원 원장은 "'AX 테크 커넥트 2026'은 KT의 핵심 기술과 미래 AX 전략을 공유하는 자리"라며 "앞으로도 고객 서비스와 산업 현장에 적용될 수 있는 실행력 기반의 AX 혁신 방향을 지속적으로 제시해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-15 16:55:36
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