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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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AI가 코딩 문턱 낮췄다…잡코리아, '바이브톤'으로 개발 문화 실험
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 코딩의 진입장벽을 낮추면서 개발 경험이 없는 일반인도 아이디어만으로 서비스를 구현하는 '바이브 코딩'이 새로운 개발 문화로 떠오르고 있다. AI·데이터 기반 HR테크 플랫폼 잡코리아도 AI 해커톤을 열고 누구나 AI를 활용해 서비스를 만드는 실험에 나섰다. 9일 잡코리아 운영사 웍스피어는 오프라인 AI 해커톤 '잡코리아 바이브톤'을 성공적으로 마무리했다고 밝혔다. 바이브톤은 AI를 활용한 '바이브 코딩'과 해커톤을 결합한 행사로, 개발 경험이 많지 않은 참가자도 자연어 기반 AI 도구를 활용해 아이디어를 직접 구현할 수 있도록 기획됐다. 이번 대회는 실무 효율성이나 사업성보다 창의성과 상상력에 초점을 맞춰 '팀장님이 보면 한숨 나올 서비스 만들기'를 주제로 진행됐다. 지난 4일 서울 웍스피어 본사에서 열린 행사에는 총 114대 1이 넘는 경쟁률을 기록하며 높은 관심을 받았다. 현직 직장인과 기업 임원, 유튜버, 이모티콘 작가 등 다양한 직업군의 참가자가 지원했으며, 이 가운데 18개 팀 42명이 최종 선발됐다. 행사는 조선시대 과거시험을 콘셉트로 꾸며졌다. 참가자들은 봇짐 형태의 굿즈를 받은 뒤 약 5시간 동안 AI를 활용한 서비스 개발에 몰입했으며, 행사 중간에는 예고 없이 돌발 미션이 주어지는 등 해커톤의 재미를 더했다. 수상자에게는 상금과 함께 마패 형태의 상패, 붓글씨로 작성한 두루마리 상장이 전달됐다. 우승은 '굿바이브' 팀이 개발한 '사내연애 품의서'가 차지했다. 해당 서비스는 AI가 가치관과 이상형을 분석해 사내 소개팅 상대를 추천하고, 팀장 결재를 받아야 이용할 수 있다는 설정으로 참가자들의 호응을 얻었다. 웍스피어는 심사위원들이 주제에 맞는 참신한 아이디어와 AI 활용도를 높게 평가했다고 설명했다. 이 밖에도 업무 중 한숨이나 불평을 감지해 이직 플랫폼으로 연결하는 '이직각 측정기', 칼퇴와 연차 신청을 거절하기 어렵게 만드는 전자결재 서비스 '빼박결재' 등이 수상작에 이름을 올렸다. IT 업계에서는 생성형 AI의 발전으로 AI와 대화하며 서비스를 만드는 바이브 코딩이 빠르게 확산하고 있다고 분석하고 있다. 기존에는 개발 지식이 있어야 서비스를 만들 수 있었지만, AI 코딩 도구가 보편화되면서 비개발자도 아이디어만으로 프로토타입을 구현하는 사례가 늘어날 전망이다. 웍스피어는 잡코리아와 알바몬을 중심으로 AI 기반 채용 서비스를 지속 고도화하는 한편, 누구나 AI를 쉽고 재미있게 경험할 수 있는 프로그램도 확대할 계획이다. AI를 전문가만의 기술이 아니라 아이디어를 현실로 구현하고 커리어 경쟁력을 높이는 도구로 활용할 수 있도록 접점을 넓혀 나간다는 전략이다. 정은혜 웍스피어 인사이트전략팀장은 "AI는 이제 전문가만의 기술이 아니라 누구나 아이디어를 현실로 옮길 수 있게 돕는 도구가 되고 있다"며 "잡코리아는 바이브톤과 같은 새로운 시도를 통해 더 많은 사람이 AI를 쉽고 재미있게 경험하고, 나아가 커리어 경쟁력까지 키울 수 있도록 다양한 기회를 만들어가겠다"고 말했다.
2026-07-09 10:41:35
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LG CNS, 에이전틱 AI 개발 플랫폼 출시…바이브 코딩 한계 넘는다
[경제일보] LG CNS가 대규모 IT 시스템 구축·운영 전 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼을 선보인다. 최근 주목받고 있는 AI 코딩 도구를 넘어 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트까지 전 과정을 자동화하며 기업용 시스템 개발 시장 공략에 나선다는 전략이다. 8일 LG CNS는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼 '데브온 에이전틱 AIND(AI 네이티브 개발)'를 출시했다고 밝혔다. 최근 생성형 AI를 활용한 '바이브 코딩'이 개발 생산성을 높이는 수단으로 주목받고 있지만, 대부분 코드 생성 기능에 집중돼 있다는 한계가 지적돼 왔다. 특히 금융·공공·제조 등 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 보안 규정과 개발 표준, 레거시 시스템 구조 등을 고려해야 해 실제 운영 환경에 적용하기 어려운 것으로 평가된다. 이에 LG CNS는 해당 한계를 극복하기 위해 시스템 구축·운영 과정 전반을 수행하는 전문 AI 에이전트를 구현했다고 설명했다. 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 고객 요구사항 분석·설계 에이전트와 코딩 에이전트, 테스트·품질 검증 에이전트가 협업해 개발 전 과정을 수행하는 방식이다. 예를 들어 금융회사가 기존 코어뱅킹 시스템에 신규 금융 서비스를 추가하려는 경우 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 분석·설계 에이전트가 시스템 구조를 설계하고, 이후 코딩 에이전트가 기업의 개발 표준에 맞춰 코드를 생성한다. 사용자는 결과를 검토하고 승인하는 역할에 집중할 수 있어 개발 기간 단축이 가능한 것이다. AIND의 핵심 경쟁력으로는 '지식 파운데이션'이 꼽힌다. 지식 파운데이션은 개발 표준과 보안 규정, 시스템 소스코드, 각종 개발 산출물 등 기업 내부 IT 자산을 AI가 이해할 수 있도록 구조화한 데이터베이스다. 이를 기반으로 AI가 기업 시스템과 업무 환경을 이해하고 고객 맞춤형 개발을 수행할 수 있도록 설계됐다. LG CNS는 플랫폼에 '스펙 주도 개발' 방식도 적용했다. AI가 사전에 정의된 기준에 따라 설계와 코딩, 검증을 수행하도록 해 개발 품질의 일관성을 확보하고 환각 현상(할루시네이션)과 오류를 최소화하는 데 초점을 맞췄다. 레거시 시스템 현대화 기능도 지원한다. '코볼' 등 기존 프로그래밍 언어로 개발된 시스템을 '자바' 기반 환경으로 자동 전환할 수 있으며, 자바 기반 구형 시스템 역시 최신 개발 환경에 맞춰 고도화할 수 있도록 구성됐다. 이에 기존 수주 이상 걸리던 코드 분석과 변환, 검증 작업을 크게 단축할 수 있는 것으로 알려졌다. LG CNS는 현재 국내 대형 금융사의 차세대 시스템 구축 프로젝트에 AIND 기반 코볼-자바 전환 기능을 적용하고 있다. 금융권을 중심으로 검증을 거친 뒤 공공과 제조, 방산 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대할 계획이다. LG CNS는 글로벌 시장 공략도 추진한다. LG CNS는 글로벌 오픈소스 개발 플랫폼 '깃허브'에서 높은 성장세를 기록하며 주목받고 있는 AI 코딩 에이전트 기업 클라인과 AIND를 공동 개발했으며, 향후 미국과 일본, 동남아시아 지역을 중심으로 금융·공공·제조·방산 분야 사업 확대에 나설 계획이다. 안현정 LG CNS 애플리케이션 아키텍처 담당 상무는 "기업 시스템을 이해하는 전문가 수준의 AI 에이전트를 기반으로 대규모 IT 시스템 구축·운영을 자동화해 기업 고객의 생산성 혁신에 기여할 것"이라고 말했다.
2026-06-08 10:54:02
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