인공지능(AI)이 시스템 개발 환경 전반에 도입되면서 AI와 함께하는 개발 시대가 본격 개막했다. 업계는 AI를 통해 시스템 개발 생산성과 품질이 높아질 것으로 기대한다. 개발 환경이 변하면서 개발자 역량에 AI 요소가 중요해졌다. 기업도 AI 역량을 보유한 인재 채용에 집중하고 있어 AI전환(AX) 능력을 갖춘 개발자가 각광받는 시대가 열리고 있다. ◇개발 전 과정에 AI 투입…생산성·품질 UP 최근 AI 코딩 도구 '커서'가 세계적으로 각광받는 상황이다. 국내 주요 정보기술(IT)서비스 기업은 커서와 같은 외부 코딩 툴 도입뿐 아니라 자체 AI 개발 플랫폼을 개발해 사내 업무에 적극 도입 중이다. AI 도입이 가장 활발한 영역은 '코딩'이다. 삼성SDS는 자체 개발 플랫폼(SDP, Samsung Development Platform)을 구축했다. 이를 통해 'AI 코드 어시스턴트' 서비스를 제공한다. 자동으로 코드 생성을 비롯해 코드 설명, 주석 작성, 코드 개선, 코드 리뷰, 테스트 코드 작성이 가능하다. 이를 통해 코드 일관성이 높아지고 오류는 줄어, 소프트웨어 품질 향상과 개발 시간 단축 효과를 거뒀다는게 회사측 설명이다. 향후 스스로 문제를 찾고 해결이 가능한 'AI 코드 에이전트'로 진화를 추진한다. MCP(Model Context Protocol) 기술을 활용해 내·외부 툴과 연동도 강화할 계획이다. LG CNS는 코딩 생성·변환·추천뿐만 아니라 개발한 코드를 테스트하고 검증할 때에도 AI 플랫폼을 활용한다. 기존 개발자가 하나하나 만들어야 했던 수십, 수백여개의 테스트 케이스를 자동 생성, 오류 여부를 정밀하게 검증한다. 개발이 완료된 코드가 고객의 요청사항을 잘 반영하고 있는지 확인하고 누락된 항목까지 알려준다. 보안 취약점, 버그 발생 등의 코드 품질을 평가해 개선 코드도 제안한다. 현대오토에버는 자체 개발한 생성형 AI 기반 서비스 '에이치 챗(H Chat)'을 지난해 하반기부터 코딩 업무에 활용 중이다. 대표적으로 '단위 테스트' 코드를 수행해 개발자들이 신뢰성 높은 코드를 쉽게 만들 수 있도록 지원한다. 단위 테스트는 작성한 코드가 의도대로 기능이 작동하는지 검증하는 절차로, 상당한 시간이 소요되며 작업 난이도 역시 높다. 이를 AI가 대신하도록 해 생산성을 높였다. IT서비스 업계는 코딩을 넘어 시스템 개발 전 과정에 AI를 활용한다. SK AX는 대외 프로젝트에 AI 개발 툴을 적극 활용 중이다. 기존 시스템을 재개발하거나 기능을 추가할 경우 AI 플랫폼을 통해 과거 운영 코드와 현재 환경을 분석한다. 실제 일부 AX 시스템과 플랫폼 개발시 단위 테스트 코드 상당 부분을 AI로 자동 생성했고, 전체 개발 속도도 기존 대비 약 1.5배 향상 시킨바 있다. 반복성 높은 업무는 AI가 처리하고, 고난도 로직은 전문가가 직접 검수하는 하이브리드 방식으로 품질과 생산성을 동시에 확보하는 전략이다. 포스코DX는 단계별 개발 도구와 산출물이 AI 툴 체인을 통해 유기적으로 연결되도록 했다. 먼저 '분석' 단계에서는 입력된 고객의 개발요청서를 기반으로 AI에이전트가 견적을 산정한다. 기존 시스템의 레거시 코드 분석 등을 수행하면 관리도구는 이를 토대로 요구사항 분석 결과서와 설계서를 만들어 낸다. 이를 기반으로 코딩 에이전트는 '제작' 단계로 들어가 프로그램 개발, 테스트를 위한 케이스 도출, 테스트 프로그램 제작, 테스트까지 자동으로 수행하게 된다. 아이티센그룹은 주요 고객사 프로젝트에 AI 코딩 등을 적용해 검증 중이다. 특히 오픈 인터넷 환경에서 파일럿 테스트를 통해 AI 코딩을 활용한 업무 기능 개발을 시도하고 있다. 이를 위해 방법론, 템플릿 등 실무에 바로 적용할 수 있는 가이드도 마련 중이다. 이밖에 회사가 보유한 패키지 솔루션의 유지보수와 기능 개선 영역에도 AI 코딩 기술을 적용할 계획이다. ◇AI 시대 개발 업무, 일하는 방식도 변화 AI가 코딩을 비롯해 개발 업무 전반에 확산되면서 조직 일하는 방식에도 변화가 일고 있다. 우선 기업이 요구하는 개발자 역량이 바뀌고 있다. AI가 단순 업무를 대신하면서 개발자가 고차원적 업무에 집중할 환경이 갖춰졌기 때문이다. SK AX 관계자는 “코딩역량 그 자체보다 중요한 건 기술을 '어디에, 어떻게' 쓰느냐이다”라며 “채용 과정에서 고객의 비즈니스 문맥을 이해하고, AI로 현실 문제를 해결할 수 있는 실행 역량을 중심으로 평가한다”고 말했다. 이어 이 관계자는 “경력직 채용도 산업별 AI 전환을 실제로 이끌 수 있는 실전형 인재 중심으로 이뤄진다”며 “단순한 기술 경험보다 산업 현장의 복잡한 문제를 이해하고, 이를 AX 방식으로 해결할 수 있는 역량을 중요하게 본다”고 덧붙였다(전자신문, 2025. 7. 8). |