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개발자 대체 아니다··· 생성형 AI, 소프트웨어 리더의 역할을 재편 중

생성형 AI가 소프트웨어 공학 리더의 관리 책임을 재편하고 있다. 가트너의 시니어 디렉터 애널리스트 하리사 칸다바투에 따르면, 이 기술이 매우 발전했지만, 팀의 효과성과 효율성을 높이는 데 방점을 찍고 있다.

가트너가 400명의 소프트웨어 엔지니어링 팀 리더를 대상으로 실시한 조사를 발표했다. 이에 따르면 소프트웨어 개발 팀 중 최대 절반이 작업을 보완하기 위해 생성형 AI 도구를 사용하고 있다. 인간 개발자를 대체하기보다는 인간의 작업 효율성을 높이는 도구로 활용되고 있다. 칸다바투는 “생성형 AI 도구가 매우 발전했지만, 그 목적은 엔지니어를 대체하는 것이 아니다”라고 보고서에서 밝혔다.

모든 수준의 개발자에게 도움

생성형 AI는 숙련된 엔지니어들이 다양한 플랫폼과 프로젝트에 적응하는 데 도움을 줄 수 있다. 경험이 적은 팀원들에게도 반복적인 작업을 자동화함으로써 더 복잡한 과제에 집중할 수 있게 한다고 칸다바투는 설명했다.

소프트웨어 엔지니어링 리더들이 생성형 AI 도구를 도입 및 확장할 때, 그들은 구체적인 비즈니스 가치를 입증하는 데 집중해야 한다. “AI가 작동한다는 것을 증명하는 것만으로는 부족하다. 팀을 변혁시켜 실제 비즈니스 결과를 이끌어내는 방식을 보여주는 것이 중요하다. 기술 결과물을 비즈니스 목표와 연결함으로써, 그들은 팀에 대한 지속적인 투자 필요성을 설득력 있게 입증할 수 있을 것”이라고 칸다바투는 강조했다.

그는 생성형 AI가 비용 절감 조치나 인력 대체 수단이 아니라 엔지니어링 팀의 효율성을 높이는 강력한 도우미라고 재차 강조했다.

생성형 AI와 함께 진화하는 채용 전략

생성형 AI는 소프트웨어 엔지니어링 리더들이 인재를 채용하거나 관리하는 방식도 변화시키고 있다. 칸다바투는 전통적으로 시간이 많이 소요되는 작업인 면접 피드백 요약, 직무 설명서 작성, 신규 직원 온보딩 등이 생성형 AI로 간소화될 수 있다고 설명했다. 실제로 2024년 4분기 Gartner 조사에서 487명의 CIO 및 IT 리더 중 3분의 1 이상이 직무 설명서 생성에 AI를 사용하고 있다고 응답했다.

생성형 AI가 우수한 후보자를 쉽고 빠르게 식별하도록 하기도 한다. 예를 들어, ‘플랫폼 엔지니어링 매니저에게 필요한 주요 기술은 무엇인가?’와 같은 프롬프트를 입력해 직무 분석을 수행할 수 있다. 물론 이를 출발점으로 삼고 인간이 검토하는 작업이 필수적이다. 이 밖에 AI 기반 인터뷰 인텔리전스 플랫폼은 인터뷰를 녹취하고 요약해 시간을 아끼게 할 수 있다.

온보딩 프로세스도 생성형 AI를 통해 더욱 원활해질 수 있습니다. 칸다바투는 “AI 기반 챗봇이 신규 직원에게 FAQ를 안내하고 서류 작업 및 교육을 안내하는 식이다. 이는 그들이 빠르게 업무에 적응하고 핵심 프로젝트에 조기에 참여할 수 있도록 한다”라고 말했다. 온보딩이 빨라지만 신규 직원들이 핵심 프로젝트에서 생산성을 빠르게 발휘할 수 있게 된다.

Generative AI Impacts the Responsibilities of a Software Engineering Leader

생성형 AI가 소프트웨어 엔지니어링 리더의 책임 영역에 영향을 미치고 있다.

Gartner

소프트웨어 엔지니어링 리더들이 지금 취해야 할 조치

생성형 AI 시대에 소프트웨어 엔지니어링 리더들이 우선순위로 삼아야 할 영역은 어디일까? 칸다바투는 3가지를 제시했다.

1. 전략적 기술 관리 및 개발: 칸다바투는 역량 관리 및 개발이 리더의 핵심 책임이라고 강조했다. “소프트웨어 엔지니어링 리더들이 대규모 언어 모델(LLMs), 프롬프트 엔지니어링 등 분야에서 팀의 역량을 강화해야 새로운 도전에 대응할 수 있다”라며, 또한 인사 부서와 협력하여 맞춤형 AI 교육 프로그램을 개발해야 한다고 주문했다.

    2. 학습 문화 육성: 유연한 학습 프로그램을 육성하면 비즈니스 성과 개선, 적응력 있는 직원 양성, 변화하는 기술 요구사항에 대응하기 위한 선제적 계획을 수립할 수 있다. 칸다바투는“수요보다 앞서 각 직원의 생성형 AI 역량을 개발하는 것이 핵심이다”라고 말했다.

    3. 새로운 윤리 정책 수립: 명확한 AI 윤리 정책을 구현하기 위해 소프트웨어 엔지니어링 리더들은 데브옵스, 데이터옵스, 모델옵스 사이클 전반에 걸쳐 책임을 정의해야 한다. 칸다바투는는 이러한 노력과 관련해 법적 및 보안 팀의 중요성을 강조했다. “이러한 부문 간 활동을 조정하여 책임성과 원활한 업무 이관을 보장하는 것이 명확히 필요하다. 법적 및 보안 팀도 이러한 노력에 참여해야 한다”라고 그는 말했다.
    dl-ciokorea@foundryco.com


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Source: News

Category: NewsMay 12, 2025
Tags: art

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