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Nikkei X-TECH_2023.12.13

2024년에 브레이크하는 IT 인프라 기술
2024년의 핵심은 '생성AIⅹ개발'
전문가 5인, 다음에 브레이크할 기술을 예상

2023년은 미국 오픈AI의 챗GPT를 비롯한 생성 AI(인공지능)에 관심이 쏠린 해였다. 빅테크 기업은 앞다퉈 생성 AI 관련 서비스를 시작했다. 개발자가 생성 AI를 이용해 개발을 효율화하는 움직임도 보였다. IT 인프라에 종사하는 엔지니어 상당수가 생성 AI를 접한 해가 되었다.

그럼, 2024년에는 어떠한 IT 인프라 기술이 브레이크할까? 이를 예상하기 위해 닛케이 크로스테크는 5명의 지식인을 초청해 24년에 브레이크할 IT인프라 기술을 선출하는 'IT 인프라 테크놀로지 AWARD 2024'를 개최했다.

선출에 참가한 사람은 노무라종합연구소(NRI)의 이시다(石田) 전문가 아키텍트, Ulsystems와 Archway의 대표이사를 맡고 있는 우루시바라(漆原) 씨, 국립정보학연구소의 사토(佐藤) 교수, Publickey의 니노(新野) 편집장, 딜로이트 토마츠 컨설팅의 모리(森) 집행 임원의 5명이다. 지식인 5명이 선출한 2024년에 주목하고 싶은 IT 인프라 기술을 해설한다.

-- “AI를 사용하지 못한다”는 앞으로 통용되지 않는다. --
24년은 IT 인프라에 종사하는 사람이라면, 생성 AI의 이용/활용이 빠뜨릴 수 없는 해가 될 것 같다. 지식인 5명이 1위로 꼽은 것은 '생성 AI에 의한 개발 지원 툴'이다.

일반적으로 시스템 개발에는 설계/개발/테스트 등 여러 프로세스가 있다. 24년에는 개발 프로세스를 효율적으로 추진하기 위해 생성 AI를 이용하는 툴이 브레이크할 것으로 예상한다. 우루시바라 씨는 “AI를 사용하지 못하는 개발자는 향후 통용되지 않는다. 생산성과 직결되기 때문에 어떻게 다룰지 논의해야 한다”라고 경종을 울린다.

23년에는 생성 AI를 이용한 개발 지원 툴이 여럿 등장했다. 23년 3월에는 미국 GitHub가 대규모 언어모델(LLM)인 GPT-4를 탑재한 툴 ‘GitHub Copilot X’를 발표. 코드의 자동 보완이나 오류 수정, 최적의 코드 제안 등이 가능해졌다.

생성 AI를 이용하는 개발지원 툴의 적용 프로세스는 코딩만이 아니다. 23년 11월에는, GitHub가 자연어로부터 소프트웨어의 사양이나 구현 계획을 출력할 수 있는 ‘Copilot Workspace’를 발표. 24년부터 제공할 예정이라고 한다. 미국 아마존웹서비스(AWS)도 같은 해 11~12월에 개최한 연례 이벤트 ‘AWS re:Invent 2023’에서 생성 AI를 활용한 개발 어시스턴트 서비스 ‘Amazon Q’를 발표했다.

이러한 생성 AI로 개발을 지원하는 툴의 대두로 인해, “AI와 사람이 공동으로 개발하는 스타일이 확대될 것이다”라고 우루시바라 씨는 예상한다. 개발자가 코드를 기술할 때, AI가 코드를 제안하거나 기술된 코드를 AI가 리뷰한다. AI가 페어 프로그래밍에서의 페어와 같은 역할을 담당하는 개발 스타일이 늘어난다.

게다가 AI는 사용하면 사용할수록 똑똑해진다. 코딩으로 말하면, 사용 시작 단계에서는 별로라고 생각해도 기술된 코드를 학습함으로써 개발자에 맞춘 코드를 보완할 수 있게 된다. “(2024년은) 개발자에게는 재미있는 변혁기가 될 것이다”(우루시바라 씨).

생성 AI에 의한 지원 툴이 서포트하는 것은 코딩만이 아니다. 예를 들어 Copilot Workspace의 데모에서는 화면에 더하고 싶은 요건이나 기능을 전달하면 구현 플랜이나 순서가 표시된다. 개발자가 제시된 구현을 승인하면 코드가 생성된다. “갑자기 코드를 표시하는 것이 아니라 단계를 밟아 시스템을 구축할 수 있는 것은 정말 좋다고 생각한다”(니노 씨).

생성 AI에 의한 개발 지원 툴은 기대하는 단계가 아니라 활용을 시작한 단계다. 니노 씨에 따르면, 이미 개발 지원 툴은 현장에서 사용되고 있으며, 생산성을 향상시킨다는 소리를 많이 듣고 있다고 한다.

-- 인재육성을 고려한 논의를 --
AI에 의한 개발 지원 툴은 생산성 향상에 기여할 것이 틀림없다. 한편, 인재육성을 고려하면 앞으로 논의가 필요하지 않을까 생각한다. 툴을 이용하면 AI의 지원으로 인해 효율적으로 코딩할 수 있다. 반면 코드에 대해 숙고하고, 시행착오를 겪으면서 코딩할 기회는 줄어들 것이다.

코딩 스킬은 이러한 진흙탕 같은 작업에 의해 익히는 부분이 있다. AI를 이용한 개발지원 툴 보급으로 코딩 스킬을 포함한 인재육성 방법에도 변화가 생길 가능성은 높다.

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