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"조만간 절반 이상"··· 개발자들이 AI 코딩 비서를 사용할 이유

2023.12.07 Lucas Mearian  |  Computerworld
생성형 AI가 잠재력을 곧 드러낼 영역 중 하나는 소프트웨어 개발 지원이다. 소프트웨어 테스트와 문서와 작업의 지원도 당연히 포함된다. 

가트너 리서치의 새로운 조사 결과에 따르면, 소프트웨어의 생성과 테스트 및 운영을 돕기 위한 생성형 인공지능(생성형 AI) 도구들이 2027년까지 전체 기업 소프트웨어 엔지니어 중 절반에 의해 채택될 것으로 예상된다.

오늘날 기업 소프트웨어 엔지니어 중 코딩 작업에 생성형 AI 도구를 사용하는 비율은 약 5%에 불과하다. 그러나 그 숫자는 빠르게 늘어날 가능성이 높다. 주요 이유는 소프트웨어 수요가 대부분 조직의 능력을 넘어서는 상황에서 기존 개발자들이 한계치에 이른 현실이 있다. 개발자들은 속도를 따라잡지 못해 업무 만족도가 떨어진 상태인 것으로 조사 결과 나타났다.

깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 리플릿 고스트라이터(Replit GhostWriter), 아마존 코드위스퍼러(Amazon Code Whisperer) 등 대형 언어 모델(LLM)을 바탕으로 한 AI 기반 코드 생성 제품은 개발자 생산성을 크게 높인다.  제법 복잡한 코드로 척척 만들어낸다고 표현할 수 있을 정도다.

그러나 그런 도구가 있다고 해서 인간 소프트웨어 개발자와 엔지니어가 필요 없어지는 것은 전혀 아니다. 생성형 AI는 여전히 오류를 발생시킬 가능성이 있고 고유한 코드를 만들 능력은 없기 때문이다. 

연구에 따르면 향후 2년 내에 소프트웨어 엔지니어링 조직 중 80%가 재사용 가능한 서비스, 구성 요소, 애플리케이션 제공 도구 등을 내부적으로 제공할 플랫폼 팀을 설립할 것으로 예상되고 있다. 아울러 IDC에 따르면, 기업이 생성형 AI로 코드 작성을 실험하는 현황은 텍스트 생성에 생성형 AI를 사용하는 것만큼이나 활발하다.
 
ⓒIDC
IDC 조사에 따르면 텍스트 생성 용도로 생성형 AI를 실험하는 사례가 가장 흔했다. 그러나 코드 생성 용도 또한 절반을 넘어섰다. 

시스코 CIO 플레처 프레빈은 AI가 손을 댈 것이라고 전혀 예상하지 못한 분야 중 하나가 소프트웨어 개발이라고 말했던 바 있다.  그는 소프트웨어 개발이 고유한 창의력을 요구하는 예술 형태나 마찬가지라고 본다. 그러나 챗GPT는 기업 데이터 청결성 및 보안을 해결하는 코드 작성에 능숙한 모습을 이미 보여줬다. 코드를 재사용해 새로운 앱을 만들어내기도 한다.

2022년 마이크로소프트의 조사에 따르면, 깃허브에 체크인 되고 있는 모든 코드 가운데 절반 이상이 AI의 도움을 받아 개발된 것으로 나타났다. 깃허브 CEO 토마스 돔케에 따르면, 이 수치는 향후 5년 내에  80%로 높아질 것으로 예상된다.

프레빈은 예전 인터뷰에서 “...과거에는 소프트웨어 개발 일정을 단축할 수단이 전혀 없었다. 이제는 코파일럿(Copilot) 같은 것으로 개발자에게 코드 판독, 코드 청결성, 보안, 주석 달기 등에 도움을 주면 속도를 상당히 높일 수 있다. 코파일럿 등은 그런 작업에 매우 능숙하다”라고 말했다.

다수의 조사에 따르면, AI 코딩 비서는 업무 속도를 높여 개발자 생산성 및 행복을 증진하는 수단으로 떠오르고 있다. 가트너에 따르면, 생성형 AI 비서가 반복적이고 지루한 작업을 처리해 주는 덕분에 개발자는 보다 가치 높은 활동에 집중할 수 있고, 그 결과 조직은 기존 인력으로 더 많은 기능을 더 빠르게 제공할 수 있다.

AI 비서는 계속 변화하는 비즈니스 수요에 맞는 앱을 신속히 만들 수 있는 ‘시민’ 개발자의 능력도 신장시킨다. 가트너 고위 수석 애널리스트 필립 월쉬는 생성형 AI 도구의 영향을 받는 것으로 보이는 소프트웨어 개발 분야가 3가지 있다고 말했다.

•    AI 코딩 지원
•    AI 보조 테스트 도구
•    설계-개발 도구

AI 코딩 비서 도구는 개발자의 통합 개발 환경에 플러그인 역할을 하며, 코드 완성 기능, 이미 작성된 것을 완성할 코드 조각 제안 기능 등이 포함되어 있다. 

개발자들은 AI 기반 코딩 비서를 단위 테스트 생성과 소프트웨어 문서화에 도움을 받을 목적으로도 활용하고 있으며, 코드 일부를 강조표시한 후 질문하여 해당 코드의 기능에 대한 이해를 높이고 설명을 듣는 식으로 활용하기도 한다. 

월쉬는 “개발자들이 직접 작성하지 않은 코드를 개선 또는 업데이트 작업하는 경우가 많아지고 있다. 작업한 개발자가 이미 퇴사한 경우, 오래 방치된 경우, 사람들이 잘 모르는 레거시 애플리케이션인 경우 등이 있다”라고 전했다.

AI 보조 소프트웨어 개발에 포함된 자연어 처리 덕분에 인간은 기저 LLM에게 말을 걸어 아이디어를 시험해 볼 수 있고 코딩에 대한 접근 방식을 고민할 수 있다. 예컨대 최근에 사용되지 않은 프레임워크에 대한 알림을 받을 수 있다. 수량화 하기 어렵지만 정성적인 지표로 보면 자연어 처리는 개발자 사용 경험을 개선시키고 있음이 확실하다.

포레스터 리서치에 따르면, 기업의 AI 활용으로 향후 5년간 생산성과 문제를 창의적으로 해결하는 능력이 향상될 것으로 예상된다. 포레스터 리서치는 최근 보고서에서 “지난 10년간 수차례 투자를 바탕으로 생성형 AI는 IT 운영 전반에 걸쳐 생산성을 증진할 태세를 갖췄다. 현재의 프로젝트에서 이미 소프트웨어 개발 작업이 최대 40% 개선된 것으로 보고되고 있다”라고 밝혔다.

지난해 깃허브에서 발표한 조사에 따르면, 코파일럿 도구를 사용 중인 개발자 중 88%가 생산성 향상을 체감했고 과업 완료 속도가 빨라졌으며 해답을 찾기 위한 인터넷 검색 시간이 감소(77%)한 것으로 나타났다.

월쉬는 “개발자들이 생산성 향상을 체감할 것이다. 작업 전환이나 스택 오버플로 또는 구글에서의 검색에 예전만큼 만족하지 않는다는 사실을 알게 될 것이다. AI 코딩 비서가 제공하는 여러 기능에 대한 개발자의 정서적인 평가는 비교적 높다”라고 말했다. 

평균적으로 사용을 시작한 개발자들은 첫 해에 깃허브 코파일럿의 코드 제안 중 거의 30%를 수락한다. 시간이 경과함에 따라 개발자가 도구에 더 익숙해지면서 수락 비율은 꾸준히 늘어났다.

월쉬는 “이는 개발자가 도구와 대화하는 것에 익숙해지고 도구를 보다 효율적으로 사용하는 것에 익숙해진다는 표시다. 뒤집어 보면 제안 중 60%, 70% 또는 80%는 사용되지 않고 있다. 따라서, 개발 과정에 인간의 존재가 여전히 절대적으로 필요하다”라고 말했다.

생성형 AI 보조 테스트 도구는 조직의 테스트 데이터 생성 능력을 향상시키고 API 테스트 및 회귀 테스트 생성에 도움을 줄 목적으로 설계됐다. 단 완전히 새롭게 등장한 것들은 아니다. 생성형 AI는 단지 기존 제품에 기능을 추가할 뿐이다. 

마지막으로 피그마(Figma) 같은 AI 보조 설계-개발 도구는 개발자가 설계 내용을 코드로 더욱 빠르게 변환하고 애플리케이션용 프론트엔드 프레젠테이션 계층을 만드는 데 도움을 준다. 

한편 오늘날 생성형 AI가 배포된 여러 곳에서 문제들이 출현하고 있다. 예를 들면 코딩 오류, 환각, 보안 허점 등은 생성형 AI 도구를 채택하고자 하는 조직들이 계속 우려하는 점이다.

월쉬는 “우리는 모든 고객에게 환각은 생성형 AI의 현실이라고 조언한다.  사용자는 전체적인 데브옵스 워크플로의 일환으로 이미 다양한 품질 및 보안 검사 도구를 갖추고 있어야 하며, 모든 것은 병합하기에 앞서 선임 엔지니어가 검토하는 탄탄한 코드 검토 관행도 갖춰야 한다”라고 강조했다. 

AI 보조 도구의 품질은 코드의 복잡성 및 독점성에 따라 달라진다. 자바스크립트를 사용한 HTTP 서버용 코드 작성과 같은 통상적인 작업이라면 수락 비율이 높은 편이다. 기저 LLM 훈련에 사용되는 데이터가 탄탄하기 때문이다.

그러나 기업 엔지니어들은 범용적인 훈련 데이터에 잘 나타나지 않는 독점적 비즈니스 로직에 의존하는 보다 복잡한 코드를 개발할 때는 시간 절약이 그렇게 크지 않고 모델의 정확성과 성능도 그만큼 좋지 않다는 사실을 알게 되었다고 월쉬는 전했다.

그렇더라도 중단기적으로 생성형 AI 기반 소프트웨어 생성 도구는 정확성이 향상되고 기능이 늘어날 것으로 전망된다. 예를 들면, 비즈니스 사용자가 기업급 품질이 반드시 필요하지 않는 데이터 분석 용도로 1회용 앱을 개발할 수 있는 기능을 들 수 있다.

월시는 “그러한 사례는 비즈니스 사용자의 업무를 도울 생산성 도구에 가까울 것이고 오늘날의 노코드 시장 같을 것이다. 그런 사용 사례의 등장이 확실히 임박해 보인다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 
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