인공지능과 소프트웨어 개발의 미래

post-thumb

현재 우리는 인공지능의 확산과 함께 소프트웨어 개발 및 기업 업무의 모습이 크게 변화하고 있는 중입니다. 인공지능은 단순한 기능 제공을 넘어 새로운 가능성을 제시하며, 이로 인해 다양한 분야에서 혁신적인 변화가 예상되고 있습니다. 기업들은 이미 AI를 포함한 다양한 기능을 제공하며, 이는 그저 시작에 불과할지도 모릅니다. 미래에는 AI가 대부분 또는 모든 SaaS(Software as a service) 솔루션의 핵심이 되어 기업의 생산성과 효율성을 차원 높은 수준으로 끌어올릴 것으로 예상되고 있습니다.

이와 함께 소프트웨어 제공 방식 또한 변화하고 있습니다. 과거에는 수동으로 이루어졌던 작업들이 자동화되어 혁신적인 아이디어와 프로세스가 빠르게 실현될 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 이러한 변화 속에서 인간의 역할이 대체되는 것이 아니라 더 큰 역량을 발휘할 수 있는 기회가 확장될 것으로 기대됩니다.

이러한 변화를 다음 9가지 주제와 그에 따른 예시를 들어 자세하게 살펴보도록 하겠습니다.

1. 인공지능의 영향: 현재 인공지능은 소프트웨어 개발에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 많은 기업이 AI를 포함한 기능을 제공하고 있지만, AI는 그 이상의 잠재력을 가지고 있습니다. 미래에는 대부분 또는 아마도 모든 SaaS 솔루션의 기반이 될 것으로 예상됩니다. 머신러닝과 AI 모델을 통해 비즈니스 프로세스의 효율성을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다.

  • 예제 1: 현재 많은 은행은 AI를 활용하여 사기 탐지 시스템을 개발하고 있습니다. 이 시스템은 사용자의 거래 패턴과 행동을 모니터링하여 이상한 활동을 탐지하고 사기를 예방합니다.
  • 예제 2: 의료 분야에서 AI 기술을 사용하여 환자의 X-ray 이미지를 분석하고 병변을 탐지하는 응용 프로그램이 개발되었습니다. 이로써 의사들은 빠르게 정확한 진단을 내릴 수 있게 되었습니다.

2. 소프트웨어 제공의 변화: 소프트웨어 제공은 지금 유틸리티 형태로 변화하고 있습니다. 과거에는 수동으로 이루어져야 했던 작업들이 자동화되면서, 이전에 뒤로 밀렸던 혁신이 이제는 실제 프로덕션 환경으로 향하고 있습니다. 이러한 과정에서 사람들의 역할이 대체되는 것이 아니라, 오히려 더 큰 잠재력을 발휘할 수 있게 될 것으로 예상됩니다.

  • 예제 1: 팀 협업 도구인 Slack은 AI를 활용하여 자동으로 일정을 관리하고 회의록을 작성하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 더욱 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 예제 2: 온라인 스토어 운영자를 위한 플랫폼에서는 AI가 고객의 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 추천 상품을 생성하고 이를 이용하여 매출을 증가시키는 기능을 제공합니다.

3. 플랫폼 사고의 등장: AI가 플랫폼 및 SaaS 개발의 핵심 역할을 하면서 기존의 ‘설계 사고’가 ‘플랫폼 사고’로 진화하고 있습니다. 이제 개발팀은 다음과 같은 작업을 AI를 활용하여 수행할 수 있습니다.

  1. 빠르게 설계 프로토타입 및 기능 개념 증명(Proof of Concept, POC)을 구축하고 배포
  2. 실제 최종 사용자와 A/B 테스트 및 다변량 테스트 실행
  3. 실시간 사용자 데이터를 기반으로 완벽하게 검증된 애플리케이션 식별 및 배포
  • 예제 1: 소프트웨어 개발팀이 신규 프로젝트를 시작할 때, AI 기술을 활용하여 빠르게 초기 프로토타입을 구축하고 실제 사용자의 피드백을 받아 기능을 개선하는 과정을 거칩니다.
  • 예제 2: 온라인 광고 플랫폼에서는 AI를 사용하여 광고 성능을 모니터링하고 실시간으로 A/B 테스트를 수행하여 광고 효과를 최적화합니다.

4. 역량의 확장: AI를 통해 모든 분야의 전문가가 프로세스와 기술을 설계, 제공, 개선할 수 있기 때문에 플랫폼 사고방식이 비즈니스 전체에 퍼지게 됩니다. 이로 인해 전 직원이 빠른 속도로 아이디어를 현실화할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

  • 예제 1: 전통적으로 마케팅 업무를 담당하던 팀에서는 AI를 활용하여 고객 데이터를 분석하고 성과를 예측하여 더욱 정교한 마케팅 전략을 수립할 수 있게 되었습니다.
  • 예제 2: 소프트웨어 개발팀에서는 AI 기술을 활용하여 사용자의 요구 사항을 자동으로 분석하고 이를 바탕으로 개발할 기능을 결정하는데 도움을 받습니다.

5. 직업의 변화: AI의 발전으로 팀 구조와 스킬도 조정되어야 합니다. AI 엔진은 다양한 형태로 나타나며, 플랫폼 제안, 컴패니언 봇, 분석 및 보고 등 다양한 역할을 수행할 것으로 예상됩니다.

  • 예제 1: 비즈니스 애널리스트는 AI가 생성한 데이터를 분석하여 비즈니스 전략을 조정하고 AI가 제안한 아이디어를 평가하여 적절한 결정을 내리는 역할을 맡습니다.
  • 예제 2: 인터랙션 디자이너는 AI 기술을 활용하여 사용자 경험을 최적화하고 UI/UX를 디자인하여 사용자가 더 나은 서비스를 이용할 수 있도록 도와줍니다.

6. 지속적 제공과 AI: 애자일 방법론은 퍼지고 있지만, 지속적 제공(Continuous Deployment, CD)을 완벽히 달성한 기업은 적은 편입니다. AI는 소프트웨어 제공팀의 확장 프로그램 역할을 하여 진정한 애자일 개발을 가능하게 할 것으로 예상됩니다.

  • 예제 1: 소프트웨어 제공팀은 AI를 활용하여 코드 변경 사항을 실시간으로 감지하고 자동으로 테스트하여 즉시 배포할 수 있는 환경을 구축합니다. 이로써 변경 사항을 더 빠르게 제공할 수 있게 됩니다.
  • 예제 2: 은행의 모바일 앱은 지속적으로 업데이트되어야 합니다. AI를 활용하여 앱의 변경 사항을 자동으로 테스트하고 문제가 발생하면 즉시 대응하여 사용자에게 안정적인 서비스를 제공합니다.

7. 지능형 자동화: 지능형 자동화는 봇이 기본 코드를 빌드하면서 동적으로 설계 시스템을 생성하고 구축하는 형태로 나타날 것입니다. 또한 기본 내장된 테스트 자동화를 통해 품질을 보장하고 제공 속도를 높일 수 있을 것입니다.

  • 예제 1: 소프트웨어 개발팀이 새로운 기능을 추가하려면 AI가 자동으로 기본 코드를 작성하고 테스트를 실행하여 새로운 기능이 문제 없이 동작하는지 확인할 수 있습니다.
  • 예제 2: 온라인 쇼핑 플랫폼에서는 AI가 주문 처리 과정을 자동화하고, 배송 상태를 실시간으로 추적하여 고객에게 정확한 정보를 제공합니다.

8. 직업 기회의 변화: AI의 발전으로 새로운 직업 기회가 등장할 것으로 예상됩니다. 비즈니스 애널리스트, 인터랙션 디자이너, 소프트웨어 아키텍트, 테스트 아키텍트 등의 역할이 중요성을 갖추게 될 것입니다.

  • 예제 1: 소프트웨어 아키텍트는 AI 기술을 활용하여 복잡한 시스템 아키텍처를 자동으로 설계하고 관리하며, 시스템의 안정성과 확장성을 보장합니다.
  • 예제 2: 테스트 아키텍트는 AI를 활용하여 자동화된 테스트 스위트(Test Suite)를 설계하고 실행하여 소프트웨어의 품질을 유지하며, 지속적으로 개선합니다.

9. 소프트웨어 개발자의 변화: AI가 SaaS의 기반이 되면 소프트웨어 개발자의 역할도 크게 변화할 것으로 예상됩니다. 지속적인 테스트가 중요한 역할을 할 것이며, 이에 따라 번성하는 기업과 뒤처지는 기업 간의 격차가 벌어질 것입니다.

  • 예제 1: 소프트웨어 개발자들은 AI가 생성한 테스트 케이스를 활용하여 소프트웨어를 더 신속하게 개발하고, 지속적으로 변경 사항을 통합하여 빠르게 제공할 수 있게 됩니다.
  • 예제 2: 새로운 기능을 개발할 때 AI가 제안한 디자인 및 코드를 참고하여 효율적으로 개발하며, 이를 통해 개발 속도를 높이고 품질을 유지할 수 있습니다.

인공지능경제연구소(AIEconLab)는 좋은 정보의 자유로운 교류를 통한 지식 발전을 지향합니다. 동 블로그의 모든 저작물은 자유롭게 퍼나르셔도 됩니다만, 출처를 밝혀주시면 감사하겠습니다. (출처: 인공지능경제연구소(AIEconLab) 블로그(aieconlab.com))