AI 증강 개발(AI-Augmented Development)

AI 증강 개발(AI-Augmented Development)은 소프트웨어 개발자가 프로그램의  설계, 코딩, 테스트할 때 생성형 AI 기술과 머신러닝 기술을 활용하는 것을 의미합니다. AI의 지원을 받는 프로그램의 개발은 개발자의 생산성을 향상시키고, 개발팀이 비즈니스 운영에 필요한 소프트웨어 수요 증가를 충족하도록  합니다. 현재  AI의 프로그램  코딩 능력은 일반 개발자를 대체할 수준입니다.  향후 소프트웨어 개발자 미래는 인공지능 개발자와 같은 전문개발자만 더 주목을 받을 것이라 예상이 됩니다.

1. AI 증강 개발의 주요특징

1) 생성형 AI와 머신러닝 활용 :  AI 증강 개발은 생성형 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 개발 프로세스를 자동화하고 최적화합니다. 이는 코드 작성, 버그 수정, 기능 테스트 등의 작업을 자동화하여 개발자의 작업 부담을 줄이고, 개발 시간을 단축시킵니다. 또한, 머신러닝 알고리즘은 개발자의 코딩 스타일과 패턴을 학습하여, 개발자가 작성하는 코드를 예측하고, 적절한 코드 조각을 제안하거나, 버그를 미리 발견하는 등의 작업을 수행합니다.

2) 개발자 생산성 향상 :  AI 증강 개발은 개발자의 생산성을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 코드 작성 시간을 줄이고, 버그를 더 빨리 찾아내고, 복잡한 문제를 더 효과적으로 해결할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 개발자는 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있게 되며, 이는 비즈니스 가치를 높이는 데 기여합니다.

3) 비즈니스 운영에 필요한 소프트웨어 수요 충족 :  A 증강 개발은 개발팀이 비즈니스 운영에 필요한 소프트웨어 수요를 충족시키는 데 도움을 줍니다. 이는 개발 프로세스를 더 효율적으로 만들어 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, AI 증강 개발 도구를 사용하면, 개발팀은 더 빠르게 새로운 기능을 출시하거나, 사용자의 요구사항을 더 정확하게 이해하고 만족시킬 수 있습니다.

2. 가트너가 제시하는 AI 활용 개발 전략

1) AI 기반 도구와 기술 :  AI 기반 도구와 기술을 활용하여 개발 프로세스를 자동화하고 최적화하는 것을 권장합니다. 이러한 도구와 기술은 코드 작성, 테스팅, 디버깅, 배포 등의 개발 단계에서 활용될 수 있습니다.

2) 데이터 중심 접근법 : 데이터를 중심으로 한 개발 접근법을 제안합니다. 이는 AI 모델의 학습과 향상을 위한 데이터 수집과 관리를 강조하며, 이를 통해 개발자들은 더 정확하고 효과적인 솔루션을 개발할 수 있습니다.

3) 지속적인 학습과 개선 :  AI 증강 개발을 통해 개발자들이 지속적으로 학습하고 개선하는 것을 권장합니다. 이는 AI 모델의 성능을 향상시키고, 새로운 문제에 대응할 수 있는 능력을 강화합니다.

4) 협업과 통합 : AI 증강 개발을 통해 개발자들이 서로 협업하고, 다양한 도구와 기술을 통합하는 것을 권장합니다. 이는 개발 효율성을 향상시키고, 더 나은 솔루션을 개발할 수 있게 합니다.

이러한 전략들은 AI를 활용한 개발 방식을 통해 더 빠르고, 더 효과적인 소프트웨어 개발을 가능하게 합니다.

3.  AI 증강 개발에 대한  가트너의 전망

가트너는 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성형 AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 모델을 사용하거나 프로덕션 환경에 생성형 AI 지원 애플리케이션을 배포할 것으로 예측했습니다.

 

출처 : Gatner