AI 지원 개발은 어디에나 있습니다

인공지능(AI)은 오랫동안 존재해 왔으며 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 있습니다. 새로운 도구 덕분에 개발자들은 그 어느 때보다 빠르게 코드를 생성할 수 있습니다. 최근 설문 조사에 따르면 미국 개발자의 92%가 업무 안팎에서 AI 코딩 도구를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.* 생성적 AI 도구가 급증하고 있음에도 불구하고 많은 조직은 여전히 ​​코드 증강에 AI를 활용할 방법을 모색하고 있습니다. 이처럼 새롭게 향상된 코딩 속도는 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 소프트웨어 제공 생산성을 획기적으로 높이고 출시 속도를 가속화함으로써 얻을 수 있지만, 이러한 성과는 자동적으로 달성되는 것은 아닙니다. AI의 영향을 받는 출시 파이프라인에 대한 강력한 거버넌스를 구현하고, 성과 측정과 동시에 기준을 확립하는 것이 필수적입니다.

AI를 사용하여 코드를 생성하는 데는 위험이 따르지만 기업이 무시할 수 없는 측면도 있습니다.

AI 강화 코드가 점점 더 필수적이 됨에 따라 적절한 거버넌스, 가드레일, 그리고 개선된 제공 프로세스의 필요성이 커지고 있습니다. SDLC의 효율성을 높여 방대한 양의 코드를 처리할 수 있도록 다운스트림 영향을 완화해야 합니다. 생성 AI 모델은 일반적으로 감독이 거의 이루어지지 않아 AI 강화 코드에 보안 및 취약성 문제가 포함될 가능성이 높아지고 있기 때문에 이는 중요합니다. 이러한 문제를 제대로 관리하지 않으면 규제 및 규정 준수 문제로 이어져 기업의 재정적 손실과 브랜드 평판 저하를 초래할 수 있습니다. 이러한 과제가 해결된다 하더라도, 기업은 생산성을 정량화하고 AI 툴에 대한 투자의 가치를 입증하기 위해 데이터를 면밀히 분석해야 하는 과제에 직면하게 됩니다.

해결책은 팀이 AI 강화 코드의 품질, 보안 및 전반적인 배포를 개선하기 위해 자동화를 더 많이 도입하는 것입니다. 적절한 코드 거버넌스는 위험을 줄이고 규정 준수 및 감사 가능성을 보장하기 위해 필수적입니다. 성과를 검증하고 기준을 확립하면 위험을 파악하고 병목 현상을 발견하여 생산성을 높일 수 있으며, 이를 통해 팀은 소프트웨어 배포 프로세스를 지속적으로 개선할 수 있습니다.