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Nikkei X-TECH_2024.6.26

생성형 AI로 시스템 구축을 50% 효율화
2030년을 향한 일본 IBM의 승산

일본 IBM은 시스템의 기획부터 개발, 운용까지, 시스템 인테그레이션(SI) 전체에서 생성형 AI(인공지능)를 활용하는 대응을 시작했다. ‘IT 변혁을 위한 AI 솔루션’이라고 명명하고, 시스템 구축에서의 일손 부족이나 전문가 의존에서 탈피하는 것을 서두른다. 이번 회에는 대응 개요나 2030년까지의 로드맵을 살펴본다.

“엔지니어 인재의 부족이나 고령화가 심각해지고 있다. IT 업무 운영 체제를 재검토하는 시기에 와 있다”. 일본IBM 컨설팅사업본부의 니카미(二上) CTO(최고기술책임자)는 서비스를 개시한 배경에 대해 이렇게 말한다.

IT 변혁을 위한 AI 솔루션을 2024년 3월 7일에 제공하기 시작했다. ‘AI 전략 책정과 거버넌스’ ‘코드 생성’ ‘테스트 자동화’ ‘IT 운용 고도화’ ‘프로젝트 관리’의 5개 영역에서, 생성형 AI를 사용한 서비스를 조합해 제공한다. 생성형 AI 서비스 'IBM watsonx' 등 IBM이 제공하는 서비스를 각 공정에서 사용한다.

코드 생성과 관련해서는 'GitHub Copilot'을 비롯해 사용자 중에서 빠르게 생성형 AI 활용이 진행되고 있는 영역이다. 한편, 일본IBM 컨설팅사업본부의 마에다(前田) 하이브리드 클라우드 트랜스포메이션 기술이사는 “개발 프로세스가 있는 한 공정에만 생성형 AI를 도입한다고 해도 개발 기간 전체의 단축으로는 이어지지 않는다”라고 강조한다. 코드 생성뿐만 아니라 요건정의, 테스트나 운용, 프로젝트 관리와 같은 영역에서도 생성형 AI를 활용해 2030년에는 개발과 운용 전체에서 50%의 효율화를 목표로 한다.

-- 기존의 개발 프로세스에 생성형 AI를 적용 --
새 서비스에서는 우선 'AI 전략 수립과 거버넌스'로서 고객의 기존 개발 프로세스의 어디에 생성형 AI를 활용할 수 있을지 전략을 세운다. “조기에 성과를 내서 경영층에 제시해 예산을 획득할 필요가 있다”(마에다 기술이사). 고객사의 정보시스템 부장이나 CIO(최고정보책임자)와 논의해 생성형 AI의 활용 전략과 로드맵을 조기에 책정한다.

이 공정에서, 기반 모델의 평가 등 고객사에서의 AI 거버넌스의 전략 책정도 실시한다. “기반 모델은 일취월장으로 진화한다. 본격 활용에서는 권리 관계 등을 명확하게 할 필요가 있다”(마에다 기술이사).

“고객의 개발 프로세스는 몇 년에 걸친 노하우 축적으로 이루어졌다. 바로 모든 프로세스를 AI로 바꾸는 것은 현실적이지 않다”(니카미 CTO). 그래서 초점을 맞춘 것은, 지금까지 시스템 개발이나 운용에 도입되어 온 각종 툴을 ‘잘 구사하지 못했다’ ‘결국 사람손이 필요했다’ 부분이다. 이 부분을 생성형 AI로 대체해 확실한 사람과 시간의 삭감을 목표로 한다. 구체적으로는, 테스트 자동화 툴에서의 테스트 스크립트 작성이나, 로우 코드 개발 툴에서의 비즈니스 로직의 기술 등의 영역에서 생성형 AI 활용을 추진하고 있다.

생성형 AI를 보다 효과적으로 사용하기 위해 기반 모델은 고객사의 데이터로 추가 학습한다. IBM이 개발하는 기반 모델 ‘Granite’를 비롯해, 미국 Meta의 Llama 등 복수의 기반 모델을 구분해 사용한다.

제2회 이후에는 코딩이나 테스트, 운용 등 각각의 공정에서 어떻게 생성형 AI를 활용하고 있는지를 자세하게 살펴본다.

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