“개발팀에 맡기는 시대는 끝났다” CIO, 바이브 코딩으로 현업 자급자족 시대 연다

바이브 코딩(vibe coding)이 이제 소프트웨어 개발 조직을 넘어 다양한 기업의 여러 현업 부서로 빠르게 확산되고 있다. 기술 리더들은 이러한 움직임을 단순히 지원하는 수준을 넘어, 직접 확산을 주도하는 경우도 늘고 있다.

프롬프트만으로 코드를 생성하는 챗봇과 AI 에이전트 등 바이브 코딩 도구가 등장하면서 소프트웨어 개발의 민주화가 본격화됐다. 이에 따라 바이브 코딩은 인사(HR), 마케팅 등 비개발 부서에서도 새로운 업무 방식으로 자리 잡고 있다.

IT 조직의 적절한 지원이 뒷받침될 경우, 이러한 시도는 개발 적체를 줄이고 실제 비즈니스 문제에 더 가까운 곳에서 솔루션을 만들 수 있도록 돕는다. 또한 과거에는 시도하지 못했던 새로운 기회까지 창출할 수 있다.

다만 바이브 코딩은 위험 요소도 적지 않다. 현업 사용자가 바이브 코딩의 역량을 안전하게 활용할 수 있도록 하려면, IT 리더가 보안과 품질을 보장할 수 있는 거버넌스와 가드레일 체계를 반드시 마련해야 한다.

다음은 여러 IT 리더들이 바이브 코딩을 IT 조직 밖으로 어떻게 확장하고 있는지, 그리고 그 과정에서 어떤 과제에 직면했는지를 정리한 내용이다.

바이브 코딩 확산…“CEO부터 고객 지원 조직까지 직접 개발 참여”

금융 서비스 기술 기업 엔파이(EnFi)는 경영진을 포함한 전 직원에게 앤트로픽의 ‘클로드 코드(Claude Code)’를 활용해 직접 서브 에이전트를 만들고, 이를 조직 내 다른 팀과 공유하도록 적극 장려하고 있다.

엔파이 CTO 스콧 웰러는 “결과는 예상보다 훨씬 놀라웠다”라며 “처음에는 엔지니어링 생산성 향상 프로젝트로 시작했지만, 이제는 CEO부터 고객 성공 관리자까지 누구나 몇 시간 만에 아이디어를 실제 동작하는 프로토타입으로 구현할 수 있는 전사적 역량으로 발전했다”라고 말했다.

웰러에 따르면 비개발 조직 직원들이 직접 애플리케이션 개발에 참여할 수 있다는 점을 인식하면서 바이브 코딩 활용은 빠르게 확산됐다.

웰러는 “현재 제품 리더십 조직, 고객 성공 조직, 경영진 모두 동일한 시스템을 통해 개발 작업을 직접 시작하고 있다”라며 “누가 코딩 프로젝트를 시작했는지와 관계없이 모든 코드 브랜치는 운영 환경에 반영되기 전에 자동 품질 검증, 아키텍처 점검, 사람 중심 코드 리뷰 절차를 동일하게 거친다”라고 설명했다.

AI 에이전트가 생성한 코드 역시 시니어 엔지니어와 같은 기준으로 검증된다.

웰러는 “AI 기반 코드 리뷰 시스템이 사람이 검토하기 전에 아키텍처 위반, 보안 문제, 패턴 불일치 등을 먼저 탐지한다”라며 “제품 관리자가 슬랙(Slack)에서 요청한 결과물도 엔지니어의 풀 리퀘스트와 동일한 품질 기준을 충족한다”라고 말했다.

이어 “직원 누구나 봇에게 원하는 내용을 설명하기만 하면 실제 동작하는 결과물을 바로 확인할 수 있게 되면서, 제품 개발에 참여하는 사람의 범위 자체가 근본적으로 달라졌다”라고 강조했다.

웰러는 AI 지원 코딩을 조직 전반에 개방한 이후 일부 프로젝트는 완료 시간이 수주에서 수시간 단위로 단축됐다고 설명했다.

웰러는 “사용자 경험(UX) 개선, 기능 실험, 워크플로우 대안 검토 등 다양한 영역에서 시도할 수 있는 실험 수 자체가 크게 늘어났다”라며 “가장 큰 변화는 새로운 개발 아이디어가 더 이상 엔지니어링 리소스 부족 때문에 막히지 않는다는 점”이라고 말했다.

이어 “조직 내 누구나 원하는 기능을 설명하고 이를 실제로 구현할 수 있게 되면서 실험 속도 역시 폭발적으로 증가하고 있다”라고 덧붙였다.

실질적 문제 해결로 이어지는 바이브 코딩 확산

기술 교육 서비스·솔루션 기업 스킬소프트(Skillsoft) 역시 바이브 코딩을 소프트웨어 개발 조직 밖으로 적극 확산하고 있다.

스킬소프트 CIO 올라 데일리는 “바이브 코딩은 처음에는 IT 조직 내부에서 시작됐지만, 우리는 이러한 사고방식을 전통적인 소프트웨어 개발 영역 밖으로 확장하는 데 의도적으로 집중해 왔다”라며 “조직 전반의 팀이 일상 업무와 직접 연결된 방식으로 AI를 탐색하고 실험하며 문제 해결에 활용할 수 있도록 하는 데 큰 가치가 있다고 보고 있다”라고 말했다.

데일리에 따르면 현재 스킬소프트 인프라·운영 조직에서는 비개발 인력이 신규 제품과 기능을 직접 개발하거나, 바이브 코딩 원칙을 활용해 운영 환경 문제를 해결하고 있다.

데일리는 “시장 대응 조직을 위한 고객 인텔리전스 솔루션 프로토타입 제작이나 고객 포털의 신속한 개발 같은 부서 간 협업 실험 사례가 실제로 나타나고 있다”라며 “직원들이 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI를 배우고 적용하는 과정 자체가 조직에 추진력과 목적 의식을 만들어낸다”라고 설명했다.

또한 바이브 코딩은 단순한 기술 학습을 넘어 조직 구성원의 역량 변화로 이어지고 있다는 평가다.

데일리는 “직원들은 단순히 새로운 개념만 배우는 것이 아니라 판단력과 호기심, 그리고 AI가 자신의 역할과 조직 전체를 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대한 이해까지 키우고 있다”라고 말했다.

이어 “효과 역시 매우 구체적으로 나타난다”라며 “직원들이 AI를 실제 업무에 직접 적용하면서 학습 속도가 빨라지고, 아이디어를 탐색하고 제안할 수 있다는 신뢰를 받을 때 조직 참여도 역시 높아진다”라고 설명했다.

특히 조직 차원에서는 기존에 어떤 역량이 존재하는지, 또 그 역량이 어떻게 발전하고 있는지를 더 명확하게 파악할 수 있게 됐다고 덧붙였다.

데일리는 바이브 코딩이 조직의 적응력 강화에도 중요한 역할을 한다고 강조했다.

데일리는 “사람들이 AI를 추상적이거나 두려운 존재가 아니라, 경직된 프로세스 대신 판단과 협업을 기반으로 함께 활용할 수 있는 도구로 인식하게 만든다”라며 “바이브 코딩을 통해 만들어진 솔루션은 기존 역량 공백을 메우고 더 짧은 시간 안에 실제 운영 환경에 적용되면서 실질적인 가치를 창출하고 있다”라고 말했다.

“실험 장려가 핵심”

전자상거래 플랫폼 기업 코어비스트(Corevist)에서 바이브 코딩의 확산은 처음부터 공식 프로젝트로 시작된 것은 아니었다.

코어비스트 CIO 겸 최고고객책임자(CCO) 테리 스탈러는 “사람들이 더 빠르게 움직이고 아이디어를 쉽게 전달하려 하면서 영업과 고객 대응 조직을 중심으로 자연스럽게 다양한 부서에서 활용되기 시작했다”라고 설명했다.

다만 이러한 변화가 자연 발생적으로만 이뤄진 것은 아니라는 설명이다.

스탈러는 “경영진이 실험 문화를 적극적으로 장려하지 않았다면 훨씬 더 느리고 합의 중심적인 방식으로 진행됐을 가능성이 크다”라며 “실제로는 새로운 시도를 독려하는 분위기와 함께 이를 뒷받침하는 예산 지원도 있었다”라고 말했다.

현재 코어비스트는 바이브 코딩을 주로 프로토타입 제작 도구로 활용하고 있다.

스탈러는 “바이브 코딩은 아이디어를 훨씬 빠르게 구체적인 결과물로 구현해 대화를 더 명확하게 만들어준다”라며 “그 점이 가장 큰 장점”이라고 평가했다.

다만 운영 환경에 적용되는 소프트웨어는 기존 절차를 그대로 따른다고 강조했다.

스탈러는 “우리는 바이브 코딩을 운영용 소프트웨어 개발의 지름길로 사용하지 않는다”라며 “프로토타입 단계를 넘어 실제 서비스로 이어지는 모든 결과물은 기존 엔지니어링·보안 검증 절차를 동일하게 거친다”라고 설명했다.

바이브 코딩 활용 사례는 영업 조직에서 가장 먼저 등장했다. 특히 영업 과정 중 실시간 프로토타입 제작이 큰 변화를 만들었다는 설명이다.

스탈러는 “일반적인 B2B 영업에서는 고객이 요구사항을 설명하면 계정 담당 조직이 이를 메모한 뒤 이후 다시 해석하는 방식으로 진행된다”라며 “하지만 이제는 대화가 진행되는 중에도 아이디어를 실제 눈에 보이는 결과물로 훨씬 빠르게 구현할 수 있게 됐다”라고 말했다.

이를 통해 고객은 즉각적으로 반응할 수 있는 구체적인 결과물을 확인할 수 있게 됐고, 영업 담당자가 요구사항을 정확히 이해했는지도 훨씬 쉽게 판단할 수 있게 됐다.

스탈러는 “초기 단계에서 모호함을 줄일 수 있다는 점이 복잡한 영업 사이클에서는 매우 큰 가치로 작용한다”라고 설명했다.

마케팅 조직 역시 웹사이트 개편 과정에서 바이브 코딩을 활용하고 있다.

스탈러는 “가장 큰 장점은 초기 기획과 창의적 아이디어 구상 단계의 속도 향상”이라며 “문서 기반 지시사항이나 정적인 목업만으로 작업할 때보다 페이지와 사용자 흐름의 초안을 훨씬 빠르게 생성할 수 있다”라고 말했다.

이어 “덕분에 방향성 합의가 쉬워졌고, 웹사이트 재구축 과정에서 반복적으로 발생하던 수정 작업도 상당 부분 줄어들었다”라고 덧붙였다.

엔지니어링 대기열 줄이는 바이브 코딩

비즈니스 성장 플랫폼 기업 젠비즈니스(ZenBusiness)는 조직 전반에서 바이브 코딩 활용을 적극 장려하고 있다.

젠비즈니스 CTO 알렉스 빅토리아는 “우리의 접근 방식은 매우 단순하다”라며 “AI 도구를 활용해 엔지니어링 대기열을 기다리지 않고 아이디어를 실제 동작하는 결과물로 만들 수 있다면, 적극적으로 그렇게 하길 바란다”라고 말했다.

젠비즈니스의 바이브 코딩은 처음에는 제품·엔지니어링 조직에서 시작됐지만, 현재는 다른 부서로 빠르게 확산되고 있다.

빅토리아는 “데이터 조직에서는 자체 질의 도구를 직접 만들고 있고, 제품 관리자들은 디자인 경험 없이도 인터랙티브 프로토타입을 제작하고 있다”라며 “조직 전반에서는 과거 외부 전문가에게 맡기던 작업을 AI로 직접 처리하는 사례도 늘고 있다”라고 설명했다.

이어 “우리가 만들고자 한 문화는 실험이 엔지니어만의 전유물이 아닌 조직”이라며 “배우려는 의지와 도구 활용 능력만 있다면 누구나 스스로 워크플로우를 개선하는 코드를 작성할 수 있도록 하고 있다”라고 말했다.

빅토리아는 수년간 에이전트형 코딩 도구를 사용해왔지만, 실질적인 변화는 2025년 클로드 코드(Claude Code) 출시 이후 본격화됐다고 평가했다.

빅토리아는 “이후 엄청난 변화를 체감했고, 커서(Cursor)와 코덱스(Codex) 역시 큰 영향을 줬다”라며 “몇 주 동안 엔지니어링 대기열을 기다리는 대신 단 하루 만에 직접 도구나 프로토타입을 만들 수 있게 되면, 시도할 가치가 있는 프로젝트의 기준 자체가 달라진다”라고 말했다.

가장 큰 변화는 조직 내 역할 간 관계가 달라졌다는 점이다.

빅토리아는 “소프트웨어를 만들 줄 아는 사람은 이제 과거보다 훨씬 더 큰 가치를 만들어낼 수 있게 됐다”라며 “물론 바이브 코딩으로 만든 아이디어와 실제 운영 가능한 제품 사이에는 여전히 격차가 존재한다”라고 설명했다.

이어 “실제 운영 가능한 제품을 안정적으로 출시할 수 있는 역량을 갖춘 사람은 앞으로 더욱 중요한 존재가 될 것”이라고 강조했다.

바이브 코딩 확산의 과제

기업 전반으로 바이브 코딩 활용이 확대되면서 새로운 과제도 함께 등장하고 있다.

가장 대표적인 문제는 누구나 개발에 참여할 수 있게 되면서 코드 품질을 어떻게 유지할 것인가다.

엔파이 CTO 스콧 웰러는 “비개발 조직까지 개발을 개방하면 동작은 하지만 프로젝트 규칙을 따르지 않는 코드가 늘어나 수작업 개발보다 더 빠르게 기술 부채가 쌓일 위험이 있다”라고 지적했다.

엔파이는 이를 해결하기 위해 코딩 규칙과 역량(skill) 계층에 대규모 투자를 진행했다. 현재 40개 이상의 맞춤형 역량이 AI 출력 결과에 반영돼 사전에 정의된 아키텍처 패턴에 맞는 코드를 생성하도록 하고 있다.

웰러는 “AI 에이전트는 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라 인간 엔지니어에게 적용하는 동일한 리뷰 기준을 통과하는 코드를 생성한다”라며 “CEO가 시작한 프로젝트든 주니어 엔지니어가 시작한 프로젝트든 모두 동일한 자동 품질 검증과 인간 중심 코드 리뷰 절차를 거친다”라고 설명했다.

비즈니스 소프트웨어 기업 아질로프트(Agiloft)는 기술보다 조직 문제가 더 큰 과제라고 진단했다.

아질로프트 AI옵스(AIOps) 부문 부사장 노에 라모스는 “가장 큰 문제는 기술이 아니라 조직”이라며 “현재 재무, 인사, 전문 서비스 등 모든 조직 기능에 AI 네이티브 개발 역량을 내재화하고 있다”라고 말했다.

라모스는 “대부분 기업은 실제 업무가 어디에서 어떻게 이뤄지는지와 조직이 생각하는 업무 흐름 사이의 차이를 아직 파악하는 단계”라며 “AI를 비즈니스 조직으로 확장하기 전에 문서화된 프로세스가 아닌 실제 업무 흐름을 이해해야 한다”라고 설명했다.

이어 “이러한 발견 작업은 거의 모든 기업에서 과소평가되고 있다”라고 덧붙였다.

조직 내부 신뢰 형성 역시 중요한 과제로 꼽혔다.

라모스는 “AI 도입 과정에서는 신뢰와 채택 과정에서 자연스러운 마찰이 발생한다”라며 “AI에서 인간 요소는 매우 중요하지만, 실제로는 기술보다 사람이 확산 속도를 결정하는 제한 요소가 되는 경우가 많다”라고 말했다.

거버넌스 측면에서도 해결해야 할 문제가 많았다. 아질로프트는 접근 제어, ID 관리, 데이터 처리 체계 등을 정비하기 위해 공식 승인 프로세스와 체계적인 활용 사례 라이프사이클을 구축했다.

라모스는 “AI가 기술 부채나 컴플라이언스 위험을 초래하는 방식으로 비즈니스 조직에 도입되지 않도록 관리 체계를 마련했다”라고 설명했다.

의료 기술 기업 아이코어(iCore)는 기술적 장벽보다 비기술 인력의 신뢰 형성이 더 어려운 문제였다고 밝혔다.

아이코어 COO 티아고 소아레스는 “운영 조직과 고객 성공 조직에서도 자동 보고 도구, 내부 워크플로우 템플릿, 고객 온보딩 체크리스트 등을 직접 개발하도록 지원하고 있다”라며 “과거에는 개발자가 수행해야 했던 작업들”이라고 말했다.

다만 AI 지원 개발에 익숙하지 않은 직원들은 체계적인 온보딩이 필요했다는 설명이다.

소아레스는 “AI 기반 개발 경험이 없는 직원들은 자연스럽게 받아들이기 전까지 구조화된 교육 과정이 필요했다”라며 “초기 사용자들이 각 조직 업무에 맞는 실제 활용 사례를 공유하는 동료 중심 세션을 통해 이를 해결했다”라고 설명했다.

스킬소프트 CIO 올라 데일리 역시 구성원 간 자신감 차이가 조직 확산 속도를 늦출 수 있다고 지적했다.

데일리는 “특히 사람들이 실수할까 우려할 때 진척 속도가 느려질 수 있다”라며 “안전하게 학습할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다”라고 말했다.

이어 “소규모 팀 단위 협업과 동료 간 지원 체계를 구축하고, 공동 학습 문화를 장려한 것도 실제 활용 중심 학습을 촉진하는 데 큰 도움이 됐다”라고 설명했다.

특히 의료 산업처럼 엄격한 데이터 처리 규정을 가진 산업에서는 거버넌스 중요성이 더욱 커진다.

소아레스는 “성공적인 조직은 머신 생성 코드가 공식 개발 절차 밖에서 어느 범위까지 허용될 수 있는지 명확한 경계를 설정한다”라고 말했다.

아이코어는 바이브 코딩 확산을 안전하게 추진하기 위해 데이터 접근 범위와 컴플라이언스 검증 체계를 구축했다.

소아레스는 “신뢰와 보안 원칙에 맞춰 데이터 접근 경계와 컴플라이언스 체크포인트를 정의했다”라며 “이러한 거버넌스 기반이 있어야 의료 산업이 감당할 수 없는 규제 리스크 없이 클라우드 기반 혁신을 추진할 수 있다”라고 강조했다.

코딩의 미래

바이브 코딩을 소프트웨어 개발 조직 밖으로 확장하고 있는 기업들은 앞으로 활용 범위를 더욱 넓힐 계획이다.

아이코어는 이미 마케팅과 인사 조직까지 바이브 코딩 적용을 확대하고 있다고 COO 티아고 소아레스는 설명했다. 현재는 콘텐츠 워크플로우와 문서 자동화 영역을 중심으로 활용이 진행되고 있다.

소아레스는 “민감한 임상 데이터나 컴플라이언스 인프라를 직접 건드리지 않으면서도 효율성을 높일 수 있는 영역에서 바이브 코딩이 특히 효과를 발휘하고 있다”라고 말했다.

아질로프트(Agiloft)는 바이브 코딩을 더욱 확대해 표준 업무 방식으로 정착시킬 계획이다.

AI옵스(AIOps) 부문 부사장 노에 라모스는 “신중하고 점진적인 방식으로 확장할 것”이라며 “단순히 부서별로 흩어진 AI 도구를 늘리는 것이 아니라, 공유 인프라와 AI 이해 역량을 갖춘 조직 기반 위에서 통합된 AI 운영 모델로 발전시키는 것이 목표”라고 설명했다.

라모스는 특히 무분별한 도구 확산보다 실질적 활용 가치에 초점을 맞추고 있다고 강조했다.

라모스는 “우리에게 확장이란 도구 수를 늘리는 것이 아니라 실제 효과가 검증된 방식을 확장하는 의미”라며 “활용도가 낮은 기능이 누적되는 것을 막기 위해 모든 AI 프로젝트를 도입부터 폐기까지 체계적인 라이프사이클로 관리하고 있다”라고 말했다.

이어 “궁극적으로는 모든 조직 기능에 AI가 내재화될 것”이라며 “다만 중요한 것은 단순 배포가 아니라 각 AI 기능이 서로 연결되고, 적절한 거버넌스 아래 제대로 활용되는 구조를 만드는 것”이라고 덧붙였다.

엔파이(EnFi) 역시 제품 개발과 고객 성공 조직을 넘어 더 다양한 부서로 바이브 코딩 활용 범위를 확대하고 있다.

엔파이 CTO 스콧 웰러는 “원하는 내용을 설명하고, 결과물을 확인한 뒤 검토하고 의사결정하는 동일한 패턴은 내부 도구 개발, 보고 체계, 운영 워크플로우, 문서화 작업에도 그대로 적용될 수 있다”라고 설명했다.

웰러는 앞으로 경쟁력의 핵심은 내부 AI 활용 역량이 될 것이라고 전망했다.

웰러는 “조직 내부에서 AI 지원 개발을 제대로 체계화한 기업이 결국 규제 산업이 요구하는 수준의 품질, 거버넌스, 안정성을 갖춘 AI 기반 워크플로우를 고객에게 제공할 수 있게 될 것”이라며 “내부 운영 경험 자체가 가장 강력한 증명”이라고 강조했다.
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