AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링 시대, 생각보다 빨리 올 수도

가트너의 소프트웨어 엔지니어링 부문 수석 책임 애널리스트인 필립 월시는 많은 개발 작업을 완전히 자동화하거나 부분적으로 도울 수 있는 AI 코딩 에이전트가 등장하고 있다며, 2025년에는 더 많은 파일럿 프로그램과 개념 증명이 출시될 것으로 예상된다고 말했다.

또 2026년에는 “사람들이 자율 AI 에이전트의 장단점과 사용 사례를 어느 정도 파악한 상태에서 보다 생산적이고 주류화 수준의 도입이 시작될 것”이라며, “2027년에는 이 패러다임이 실제로 뿌리를 내림에 따라 엔지니어의 워크플로우와 역량 세트가 진화해야 할 가능성이 크다”라고 그는 덧붙였다.

최근 가트너는 소프트웨어 엔지니어의 80%가 제너레이티브 AI가 더 많은 프로그래밍 기능을 맡게 되면서 생겨나는 새로운 역할에 적응하기 위해 재교육을 받아야 할 것이라고 예측했다.

AI 코딩 에이전트는 오늘날의 AI 코딩 어시스턴트보다 더 발전할 것이지만, 작업을 확인하고 코드를 수정하려면 여전히 숙련된 프로그래머가 필요하다고 월시는 말했다. 하지만 소프트웨어 개발과 관련하여 자율적인 의사 결정을 특징으로 하는 에이전틱 AI는 현재의 AI 코딩 도우미의 경계를 넓혀 AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링이 등장하는 마중물이 된다는 전망이다.

현재의 AI 코딩 어시스턴트는 코드 조각을 작성할 수는 있지만 소프트웨어를 처음부터 새로 만드는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 하지만 진화하는 코딩 에이전트에서는 그렇지 않을 수 있다고 그는 말했다.

월시는 “더 높은 수준의 목표나 작업을 부여하기만 하면 코딩 에이전트가 반복적으로 적응하면서 문제를 해결해 나가게 된다. 이것이 바로 우리가 AI 소프트웨어 엔지니어링 에이전트라고 부르는 것이다. 이 기술은 이미 존재한다”라고 전했다.

전 세계를 장악해가는 AI 에이전트

월시는 코드 미세 조정에 여전히 인간의 전문성과 창의성이 필요하겠만, 많은 조직에서 AI 코딩 에이전트가 점점 더 많은 프로그래밍 작업을 대신하게 될 것으로 예측했다.

현재 AI 코딩 어시스턴트에 대한 평가가 지금까지 엇갈리고 있다. 일부 연구에서는 생산성이 크게 향상되었다고 분석하는 반면, 다른 연구에서는 이러한 결과에 이의를 제기한다.

비판적인 시각에도 불구하고 코딩 어시스턴트 벤더 대부분은 자율 에이전트를 지향하고 있다. 단 완전한 AI 코딩 독립성은 아직 실험 단계다. 월시는 “기술이 존재하지만 매우 초기 단계다. AI 코딩 에이전트는 기능 추가나 버그 수정, 종속성이 많은 복잡한 코드 조합의 리팩토링에 영향을 받는 관련 코드를 식별함에 있어 여전히 어려움을 겪고 있다”라고 말했다.

이에 따라. 영향을 받는 코드 베이스의 모든 관련 부분을 포함하여 코드 변경의 체계적인 영향을 이해하려면 여전히 사람이 개입해야 하는 실정이다.

그는 “이러한 도구는 여전히 큰 그림을 그리는 데 어려움을 겪고 있으며, 이미 보유하고 있는 기능을 활용하는 데도 서툴다. AI로 생성된 코드와 관련해 주요 문제는 제대로 작동하지 않는 것만이 아니다. 인간들이 잘못된 방식으로 활용함에 따라서도 발생한다”라고 말했다.

일부 기업에서는 발빠르게 실험하고 있다. AWS 클라우드 컨설팅 파트너인 카일런트는 특정 상황에서 AI가 대부분의 코드를 작성하도록 한다고 이 회사의 클라우드 네이티브 개발 책임자인 클레이튼 데이비스는 말했다.

그에 따르면 AI를 사용하여 코드를 작성하는 데 있어 핵심은, 오류를 찾아내는 유효성 검사 프로세스를 제대로 구축하는 것이다.

데이비스는 “생성 및 검사에 대한 이러한 에이전트 접근 방식은 이미 소프트웨어 작성에 테스트 중심 개발 방식을 사용하는 사람들에게 특히 유용하다. 기존의 사람이 작성한 테스트에서는 생성된 코드를 반복하여 오류를 다시 입력하면서 성공 상태에 도달할 때까지 반복하기만 하면 된다”라고 말했다.

코딩 에이전트 모델의 다음 진화상은 AI가 코드를 작성할 뿐만 아니라 유효성 검사 테스트를 작성하고 테스트를 실행하고 오류를 수정하는 모습이다. “이를 위해서는 몇 가지 고급 도구와 여러 에이전트가 필요하며, 여러 모델이 모두 공통의 최종 상태를 향해 작업할 때 최상의 결과를 얻을 수 있을 것”이라고 데이비스는 말했다.

미래는 이미 와 있다

해결해야 할 몇 가지 문제와 AI 코딩 어시스턴트에 대한 개발자들의 저항이 있긴 하지만, 코드 보안 스타트업 셈그렙의 CTO인 드류 데니슨은 AI 네이티브 코딩이 미래라고 단언했다. 무엇보다도 생성형 AI 도구가 빠르게 발전하고 있기 때문이다.

실제로 오픈 AI는 최신 버전 챗GPT를 코딩 능력에 대해 비약적인 발전이라는 표현을 사용한다. 데니슨은 “인간이 [AI로 구동되는] 컴퓨터에게 자신의 생각을 표현하는 방법을 지시한 다음 컴퓨터가 대부분의 무거운 작업을 하도록 하는 세상이 점점 더 펼쳐지고 있다”라고 덧붙였다.

하지만 자율 AI 코딩 에이전트의 공급업체와 사용자가 극복해야 할 몇 가지 과제가 있다. 코딩 에이전트는 투명해야 하며 프로그래머가 자신의 결과물을 검토할 수 있어야 한다. 그는 이와 관련해 AI 에이전트가 휴가나 병가 없이 하루 24시간 내내 방대한 코드를 작성하는 미래를 제시했다.

“소프트웨어의 90%가 이러한 에이전트에 의해 작성된다면, 사람이 작성하거나 만져본 적이 없는 소프트웨어의 내부까지 들어가서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 것은 매우 어려울 수 있다. 10배, 100배, 1,000배 더 많은 코드가 작성될 때 이를 이해하려면 너무 많은 시간이 소요될 것”이라고 그는 말했다.

결과적으로 개발팀이 AI가 작성한 코드를 모두 이해하려면 새로운 코드 검토 도구가 필요하다고 그는 덧붙였다.

데니슨은 또 대부분의 일자리가 AI가 생성한 코드를 검토하고 복잡한 소프트웨어의 작은 부분을 작성하는 시니어 개발자에 국한된다면, 개발자 인재 파이프라인이 어떻게 변화할지에 대해서도 의문을 제기했다. 대부분의 주니어 일자리가 사라지면 개발자를 양성하기 어려울 수 있다.

“주니어 프로그래머들이 어떻게 실수를 통해 전문성을 키울 수 있을까? 그런 업무를 어떻게 할 수 있을까? 하위 50% 업무만 사라진다면 그 격차를 어떻게 메우고 그 기술을 어떻게 개발할 수 있을까?”라고 반문했다.

AI vs. 비즈니스 요구 사항

해결해야 할 과제가 다수 남아 있기 때문에 일부 IT 리더들은 가까운 미래에 AI 에이전트가 대부분의 코드 작성을 대신할 것이라는 예측에 회의적이다. 챗봇과 모바일 및 웹 애플리케이션을 개발하는 마스터 오브 코드 글로벌의 CTO 보그단 세르지엔코는 AI 에이전트가 조직 코드의 상당 부분을 작성하면 다른 문제가 발생할 수 있다고 지적했다.

“코드 완성 시스템은 사용되는 데에는 이유가 있다. 개발에서 가장 큰 문제는 코드 입력 자체가 아니라 수천 줄의 코드의 시스템 무결성을 유지하는 것”이라고 그는 말했다.

또한 AI 에이전트는 각 조직의 복잡한 요구 사항을 인간 수준으로 이해하지 못할 가능성이 크다. 세르지엔코는 “현재의 시스템은 프로그래밍의 가장 쉬운 부분, 즉 모든 것이 이미 이해된 상태에서 코드를 작성하는 업무를 단순화할 뿐이다”라고 말했다.

그는 이어 “제품 소유자부터 개발자까지 각종 영역에서 비즈니스 요구 사항을 불완전하게 이해하고 비즈니스 요구 사항이 변화하면 기존 시스템을 수정해야 하곤 한다. 노력과 비용이 이로 인해 발생하는 경우가 많다”라고 덧붙였다.
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