속도 및 품질 향상, 개발자 부족 해결...구글이 조언하는 생성 AI 기반 개발의 이점

"기업과 개발자 모두에게 대규모 텍스트 데이터 세트를 학습한 생성 AI 모델을 통해 새로운 기회가 열리고 있다. 대규모 교육 데이터의 패턴을 합성하고 일반화하는 능력 덕분에, 대규모 언어 모델이 소프트웨어 개발 수명주기의 모든 부분에 변화를 일으키고 있다. 코드를 완성, 변환, 설명하며, IDE에서 테스트를 생성하고, 심지어 에이전트 워크플로까지 수행할 수 있는 기능으로 생산성을 향상할 수 있다."

구글 랩스의 그룹 제품 관리자인 슈레스타 바수 말릭(Shrestha Basu Mallick)과 구글 클라우드의 수석 제품 관리자인 마르코스 그라페지아(Marcos Grappeggia)는 생성 AI를 활용한 소프트웨어 개발 환경이 제공하는 다양한 이점이 있다고 조언하면서, '기업 개발자를 위한 AI 기반 도구를 평가하기 위한 주요 고려 사항'을 구글 클라우드 블로그를 통해 아래와 같이 소개했다.

우선 생성 AI를 소프트웨어 개발에 통합하면 얻을 수 있는 이점으로 빠른 개발 속도, 일관된 품질, 기술 수준 향상, 온보딩 등을 꼽았다. 생성 AI 도구를 통해 인라인 코드 제안을 활용하면, 반복적인 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있어 개발에 필요한 시간을 단축할 수 있다. 대규모 언어 모델을 활용한 코드 분석은 정교하고 미묘한 패턴을 감지해 코드 품질을 일관되게 유지할 수 있다는 장점이 있다.

전 세계적으로 지식 근로자의 수는 10억 명이 넘지만 프로그래머는 약 2,500만 명에 불과하다. 하지만 소프트웨어 개발에 생성 AI를 융합하면 개발자의 기술 수준 이상으로 성과를 낼 수 있는 AI 강화 도구를 활용할 수 있어서, 만성적인 고급 기술을 가진 개발자 부족에 시달리는 인력 격차를 해소할 수 있다. 또한, 개발자가 코드와 문서를 이해하는 시간을 절약할 수 있도록 대규모 언어 모델이 도움을 주는 것도 가능하다.

물론 아직 초기 단계에 불과한 생성 AI를 활용한 개발 환경 구축은 사용 사례가 모이고 파일럿 프로그램이 운용되는 정도의 단계를 거치고 있다. 따라서 무턱대고 도입하면 적지 않은 시행착오를 거칠 수 있기 때문에, 최소한 다음과 같은 주요 고려 사항에 대한 질문을 통해 생성 AI를 소프트웨어 개발 환경에 통합하는 프로젝트를 진행할 필요가 있다고 조언한다.

첫 번째는 비즈니스 요구 사항과 사용 사례를 이해해야 한다. 생성 AI가 필요한 이유와 개발 및 비즈니스 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아야 한다. 이를 위해서는 '위에 설명한 이점을 통해 가장 큰 혜택을 얻을 수 있는 역할은 무엇인가?', '어떤 사용 사례에서 높은 비즈니스 가치와 단기적인 효과를 얻을 수 있는가?'라는 질문을 해 보아야 한다.

두 번째는 IP와 고객 개인정보를 보호해야 한다. 생성 AI로 작업할 경우 지적 재산과 민감한 데이터를 보호하는 것을 무엇보다 중요하고 가장 먼저 고려해야 한다. 특히, 고객의 개인 정보 보호는 고객의 신뢰를 쌓고 규제 요구 사항을 준수하는 데 필수적인 항목이기 때문에, 정보와 데이터 보호와 보안에 세심한 노력을 기울여야 한다.

세 번째는 올바른 솔루선을 찾아야 한다. 선택한 솔루션이 기존의 기술 스택에서 문제없이 작동하면서 조직에서 요구하는 특정 사항을 충족할 수 있어야 한다. 그러기 위해서는 '관심을 가져야 할 특정 프로그래밍 언어와 프레임워크가 있는가?', '독점 코드베이스에서 모델을 사용자 정의 하는 것이 도움이 되고, 올바른 데이터를 가지고 있는가?', '솔루션은 기존 기술 스택 및 플랫폼과 어떻게 사용 작용하는가?' 등의 질문 먼저 해야 한다.

아울러 '조직의 지식 그래프를 어떻게 활용하여 영향력을 극대화할 수 있는가?', '내부 지식이 발전함에 따라 어떻게 모델을 최신 상태로 유지할 수 있는가?', '이것이 귀하의 광범위한 AI 채택 계획 및 공급업체 선택에 적합한가?', '정확성, 도메인 관련성, 스타일 및 안전성과 같은 차원 전반에 걸쳐, 도구가 얼마나 잘 사용되고 있나?', '이 솔루션을 대규모로 배포할 수 있는가?'에 대한 고려가 선행되어야 한다.

네 번째는 조직 문화와 프로세스를 고려해야 한다. AI 기반 소프트웨어 개발자 지원은 생산성을 위한 또 다른 도구로 올바른 문화와 프로세스를 갖출 때 효과를 극대화할 수 있다. 그러기 위해서는 '팀이 이러한 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 적절한 기술과 프로세스를 갖추고 있는가?', '이러한 도구를 효과적으로 사용하려면 프롬프트 엔지니어링과 같은 영역에서 어떤 교육이 필요한가?', '자동화와 인간 사이의 적절한 균형을 찾기 위해 무엇을 할 수 있나?', '도구가 개발자의 성장을 가속화하도록 조직에서 어떻게 보장할 수 있는가?'를 먼저 질문해야 한다.

그들은 "코딩을 위해 생성 AI를 사용하는 여정을 진행하면서 이것이 일회성 노력이 아니라는 점을 기억해야 한다. 이러한 기술을 기반으로 구축된 모델과 제품은 빠르게 발전하고 있다. 도구 선택의 폭이 점점 더 넓어짐에 따라 조직에서 개발 팀이 사용할 수 있는 최고의 도구를 식별하고 채택하려면 보다 전체적인 접근 방식이 필요하다"고 강조했다.

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