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"AI가 개발 방식까지 바꾼다"…카카오, '이프카카오'서 기술 청사진 공개 [경제일보] 카카오가 인공지능(AI)을 기술 전략의 중심에 놓고 서비스와 개발 방식 전반을 바꾼다. 자체 AI 모델 '카나나'를 기반으로 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 AI 에이전트 고도화에 나서는 동시에 AI 주도 개발 수명 주기(AI-DLC)를 도입해 소프트웨어 개발 과정 자체를 혁신한다. AI 기술을 단순히 기존 서비스에 추가하는 것을 넘어 모델·서비스·개발환경까지 전반적인 전환에 나서는 것으로 분석된다. 7일 카카오는 내달 13일부터 14일까지 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 '이프카카오(if(kakao)26)' 컨퍼런스를 개최한다고 밝혔다. 올해로 8회째를 맞는 이번 행사는 '모든 연결에 지능을'을 슬로건으로 진행되며, 카카오가 기존에 축적한 연결의 경험에 AI를 접목해 이용자의 가능성을 확장하는 기술 비전과 함께 AI 시대에 필요한 책임과 안전성도 공유할 예정이다. 첫날 기조연설에는 정신아 카카오 대표가 나서 카카오의 AI 방향성과 이를 서비스에 적용하는 방안을 소개한다. 이어 디자인 총괄과 유니파이드 파운데이션 모델 성과 리더 등이 AI 서비스 경험 설계와 카나나 모델의 현재 및 향후 계획을 발표한다. 송재하 최고기술책임자(CTO)는 안전하고 책임 있는 AI를 구현하기 위해 필요한 기술적 요건을 다룰 예정이다. 카나나의 고도화는 카카오 AI 전략의 핵심 축 가운데 하나로 평가된다. 카카오는 자체 AI 모델을 기반으로 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 이용자의 맥락을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 에이전틱 AI로 서비스를 확대한다는 구상이다. 기존 카카오톡을 비롯한 플랫폼에 AI를 접목하는 데서 나아가 이용자가 원하는 일을 AI가 실제로 처리하도록 만드는 것을 목표로 구현되고 있다. AI 에이전트가 본격화되면 개발 방식 역시 달라지고 있다. AI가 특정 기능의 코드를 작성하는 수준을 넘어 서비스 기획과 개발, 테스트, 배포 등 전 과정에 관여하게 되면서 개발자는 직접 코드를 생산하는 역할에서 AI가 적절한 결과를 내도록 목표와 작업을 설계하고 결과를 검증하는 역할로 이동하고 있는 것이다. 카카오는 이 같은 변화를 'AI-DLC'를 통해 개발 현장에 적용한다고 설명했다. 둘째 날에는 AI 중심으로 개발 전 과정을 혁신하는 AI-DLC를 비롯해 거버넌스, 안정성과 인프라 등을 주제로 기술 세션을 진행할 예정이다. AI 활용을 일부 개발 도구에 한정하지 않고 소프트웨어 개발 수명 주기 전반으로 확대하겠다는 것으로 풀이된다. 카카오와 계열사 개발자들이 참여하는 기술 세션도 양일간 50여개가 마련된다. AI 방향성과 모델·에이전트뿐 아니라 상생과 성장, 안정성과 인프라 등을 주제로 실제 서비스와 개발 현장에서 쌓은 경험을 공유한다. 단순히 AI 모델 성능을 소개하기보다 이를 서비스에 적용하고 운영하는 과정에서 필요한 기술과 노하우를 공유하는 데 초점을 맞춘다. AI 기술 확산과 함께 책임과 안전성도 주요 의제로 제시됐다. 카카오는 AI가 서비스와 이용자의 일상에 미치는 영향이 커질수록 오류와 보안, 개인정보 보호 등을 고려한 기술적 통제가 중요하다고 보고 관련 거버넌스와 운영 체계를 함께 논의할 예정이다. 이는 카카오가 AI를 새로운 기능 하나로 추가하는 것이 아니라 서비스 운영 방식과 기술 조직의 일하는 방식까지 변화시키려는 전략으로 풀이된다. AI 모델을 개발하는 것과 별개로 실제 서비스에 안정적으로 적용하고 지속적으로 개선하기 위한 개발 인프라와 검증 체계가 필요하기 때문이다. 특히 카나나와 AI 에이전트가 서비스 차원의 변화라면 AI-DLC는 내부 개발 조직의 변화에 해당한다. 이용자에게 제공하는 AI 경험과 이를 만드는 개발 과정에 동시에 AI를 적용함으로써 기술 개발과 서비스 출시 속도를 높이고, AI 활용 역량을 조직 전체로 확산시킨다는 구조다. 이번 이프카카오는 카카오가 AI를 어떤 기술로 바라보고 있는지를 보여주는 무대가 될 전망이다. 카나나와 AI 에이전트를 통해 이용자에게 제공하는 서비스 경험을 바꾸고, AI-DLC를 통해 개발자와 조직의 일하는 방식까지 전환하면서 AI를 카카오의 기술 전략 전반에 적용하고 있는 것으로 평가된다. 이프카카오는 누구나 참가할 수 있으며, 오는 28일 낮 12시까지 이프카카오 공식 홈페이지를 통해 무료로 신청 가능하며, 신청자 중 추첨을 통해 최종 참가자를 선정하고, 선정 결과는 내달 1일 이후 이프카카오 공식 카카오톡 채널로 개별 안내한다. 기조연설을 포함한 주요 세션은 공식 홈페이지에서 온라인으로 생중계하며, 행사 종료 후에는 전체 세션 영상을 VOD로 공개할 계획이다. 카카오 관계자는 "이번 '이프카카오'는 카카오가 쌓아온 연결의 경험에 AI 기술을 더해 만들어갈 새로운 가치를 제시하고, 그 기술이 어떤 기준과 책임 위에서 작동해야 하는지 함께 공유하는 자리"라며 "앞으로도 신뢰할 수 있는 기술과 AI 운영 경험을 바탕으로 카카오의 본질인 연결을 더욱 안전하고 가치 있게 확장해 나갈 것"이라고 말했다.2026-09-07 14:23:02
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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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