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[IT뉴스]AWS “AI 개발, 코딩 넘어 기획부터 배포까지… ‘AI-DLC’가 생산성 좌우”

온카뱅크관리자

2026-07-16 17:27:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">‘AI가 실행하고 사람이 검증’하는 개발 방법론 제시</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="77h2wB71Ju">
          <p contents-hash="07a4e02779d48df192fe046e5eb14d9a98b53082249f7f867058181ba551ea41" dmcf-pid="zzlVrbztMU" dmcf-ptype="general">최근 인공지능(AI)을 통한 변화가 가장 큰 분야 중 하나로 '소프트웨어 개발'을 꼽는다. 하지만 높은 기대와 달리 막상 AI를 도입한 개발 조직의 95%는 기대한 성과를 내지 못한다는 조사 결과도 있다. 이를 해결하기 위해서는 AI 활용을 '코딩'을 넘어 개발 라이프사이클 전반으로 확장하고, AI와 사람의 상호작용을 활용하는 새로운 개발 방법론이 필요하다는 의견이 제시됐다.</p>
          <div contents-hash="0d0c0f643d7584e6aa289704637a0ce0704dfaceb6d685c35ec151a277c574b9" dmcf-pid="qqSfmKqFnp" dmcf-ptype="general">
           아마존웹서비스(AWS)는 16일 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 AI 기반 개발 방법론 'AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클: AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 키로(Kiro)를 소개하는 기자간담회를 열었다. 이날 간담회에서는 AI-DLC에 대한 개념과 함께 지난 5월 열린 AWS 서밋 서울 2026의 'AI-DLC Challenge' 우승팀이 참여해 실제 활용 경험과 도입 효과를 공유했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="043b93c8421f6d5b5fbba764a0c98cbc5c6c9dfd093f2b1f816c8747daa24c58" data-idxno="447826" data-type="photo" dmcf-pid="BBv4s9B3i0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박혜영 AWS 코리아 수석 컨설턴트 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/552810-SDi8XcZ/20260716172556414mban.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="pMMua31yRq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/552810-SDi8XcZ/20260716172556414mban.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박혜영 AWS 코리아 수석 컨설턴트 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9a4a1409b13a27c788cb87c1a910073ca1c02c3abdf108563cef0eeee40c9a96" data-idxno="447827" data-type="photo" dmcf-pid="bbT8O2b0d3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI-DLC는 'AI가 실행하고 사람이 검증하는' 구조의 방법론이다. / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/552810-SDi8XcZ/20260716172557698etbk.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="UNZr7kjJnz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/552810-SDi8XcZ/20260716172557698etbk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI-DLC는 'AI가 실행하고 사람이 검증하는' 구조의 방법론이다. / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="2fe589d9a495a17e695cd7797f4e88dbccdfa47f449a03f333ce25abe3c10bd6" dmcf-pid="KKy6IVKpMF" dmcf-ptype="general"><strong>AI-DLC, 코딩 넘어 기획 단계부터 바꾼다</strong></p>
          <p contents-hash="0410c53dd810623537c3674ed6fb7275a111f1fbde984f0127d61c826d218b57" dmcf-pid="99WPCf9Unt" dmcf-ptype="general">박혜영 AWS 코리아 수석 컨설턴트는 "개발에 AI를 활용했을 때 최상위 5% 개발자는 생산성이 두 배 높아졌지만 그 이외에는 기대만큼의 효과를 보지 못했다"며 "개별 기능을 만드는 속도는 빨라졌지만 실제 제품 출시까지 이어지는 전체 개발 생산성 향상 효과는 제한적이었다"고 말했다. 이어 "AI가 생성한 코드는 사람이 작성한 코드보다 보안 취약점이 더 많이 발견되는 경우가 있고, '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'를 수정하는 과정에서 오히려 디버깅 시간이 더 오래 걸리는 문제도 있다"설명했다. </p>
          <p contents-hash="2c218c49c210cde2da9c20dda6cc0e208ecd83bc218889847d936d4e75c58373" dmcf-pid="22YQh42ud1" dmcf-ptype="general">AWS는 개발에 AI 활용 효과가 기대만큼 나타나지 않는 이유로 AI가 전체 개발 라이프사이클 중 20%를 차지하는 '코딩' 단계에만 집중돼 있기 때문이라 분석했다. 전체 개발 속도를 높이기 위해서는 설계와 조율, 테스트 등 기존에는 AI 활용이 제한적이었던 영역까지 AI 적용 범위를 확대해야 한다는 설명이다.  'AI-DLC(AI Driven Development Lifecycle)'는 AI 활용 영역을 코드 생성에 그치지 않고 설계와 조율, 테스트와 배포 등 개발 생애주기 전반으로 확장하는 개발 방법론이다.</p>
          <p contents-hash="45ba0eb857cc72259e3970056a572116eac6f4257fbdf8baaa233832ac6679bd" dmcf-pid="VVGxl8V7L5" dmcf-ptype="general">AWS는 'AI-DLC'의 특징으로 'AI 실행과 사람의 검증을 반복'하는 점을 꼽았다. 이를 통해 AI가 구현한 것을 사람이 매 단계 검증해 속도와 신뢰성을 모두 확보한다는 것이다. 프로젝트 정의부터 운영에 이르는 전체 생애주기에서 11개 AI 에이전트가 역할을 나눠 수행하고, 각 과정마다 사람의 검토를 거쳐 감사 추적 가능한 표준화된 산출물을 생성한다.</p>
          <p contents-hash="760df915bfe413d06e9a0a5850eb9edcaaabdacc53dcc38e597517a9e341af2f" dmcf-pid="ffHMS6fzRZ" dmcf-ptype="general">국내 도입 사례에서는 LG전자 MS사업본부와 CJ올리브영이 소개됐다. LG전자 MS사업본부는 람다·컨테이너 800개 이상 규모의 B2B 서버 플랫폼에서 스프린트 수행 기간을 2주에서 1주로 줄여 총 투입 공수를 6.0M/M(Man/Month: 인당 월간 작업량)에서 3.0M/M으로 줄이고 생산성을 두 배로 향상시켰다는 결과를 제시했다. CJ올리브영은 단순한 생산성 향상 이상으로 'AI-DLC'를 적용해 조직의 일하는 방식 자체를 바꾼 사례로 소개됐다.</p>
          <p contents-hash="d8681150e5445c64e68cff065f46dc5e2d22d547d78cf77ceb7f1a4eb8aa39c8" dmcf-pid="44XRvP4qeX" dmcf-ptype="general">박혜영 수석 컨설턴트는 "AI-DLC는 툴이 아니라 개발 방법론이다. 실행 도구는 앤트로픽 클로드 코드나 AWS의 키로(Kiro), 오픈AI의 코덱스(Codex) 등을 자유롭게 선택할 수 있다"며 "AI-DLC는 소프트웨어를 빨리 만드는 것이 아닌 제대로 만드는 방법론"이라 말했다. </p>
          <div contents-hash="3f966c852e0a14e936dfca0d0b026c705ff66ceecfb18d3b82712a5982dc9687" dmcf-pid="8nzAFgnQLH" dmcf-ptype="general">
           또한 "AI-DLC에서 스펙 기반 도구인 '키로'를 사용하는 경우 같은 모델을 쓰더라도 실제 완성본을 받아볼 때까지 쓰이는 토큰 비용을 크게는 10배까지도 절감할 수 있다"며 "프로그램 개발에 필요한 기획, 정의들이 이미 잘 갖춰진 '스펙 기반' 개발 환경이 AI 모델 사용의 낭비를 줄이고 필요한 부분에 역량을 사용할 수 있도록 하기 때문"이라고 설명했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0a27a8ee1a8bc62c191a93337c56ec97e6fbb8bc0fc6d103f01186e4de1c4e23" data-idxno="447828" data-type="photo" dmcf-pid="6Lqc3aLxeG" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="(좌측부터) 장진우 현대해상 데이터세이언스파트 대리, 권영우 LG유플러스 모빌리티AX개발팀 책임, 유해식 SK AX AI Architect팀 매니저 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/552810-SDi8XcZ/20260716172558971nfoi.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="uuZeTQ8BR7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/552810-SDi8XcZ/20260716172558971nfoi.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            (좌측부터) 장진우 현대해상 데이터세이언스파트 대리, 권영우 LG유플러스 모빌리티AX개발팀 책임, 유해식 SK AX AI Architect팀 매니저 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f35284a68ae253abcebe3ae7dcddf664f196b5ff3dbe7f06c4af9b522ebc0216" dmcf-pid="PoBk0NoMJY" dmcf-ptype="general"><strong>AI-DLC 생산성 향상의 핵심은 '일관성'</strong></p>
          <p contents-hash="3b307aa87a9e41bf4cc8cd37d3fee3f3e4d1c826e3a99e1e4067369c3e79c4bc" dmcf-pid="QgbEpjgRLW" dmcf-ptype="general">행사에서는 지난 AWS 서밋 서울 2026의 'AI-DLC Challenge'에서 우승한 현대해상, LG유플러스, SK AX 등 세 팀이 참여해 구축한 솔루션과 활용 경험을 공유했다.</p>
          <p contents-hash="f18bf21a244c95760c842cd9f6cd6adb1bd42ce58377fbc70e1b624c98535d44" dmcf-pid="xaKDUAaeRy" dmcf-ptype="general">현대해상은 조직 내 흩어진 업무를 AI가 탐색, 연결해 협업을 제안하는 AI 업무 인텔리전스 플랫폼 'Hi-Universe'를 소개했다. LG 유플러스는 차량 내 최대 4명까지 화자 구분 가능한 다중 화자 AI 에이전트 'Family Profile Copilot'을, SK AX는 제안요청서(RFP) 분석 자동화 시스템 'RFP Insight AI'를 소개했다.</p>
          <p contents-hash="9b8d1042c8e57ea96632cd2e32460c8b427c0689fff671e3c933f89be755b72d" dmcf-pid="y3mqAU3GJT" dmcf-ptype="general">장진우 현대해상 데이터사이언스파트 대리는 "AI-DLC를 사용하면 기존 개발 대비 라이프사이클 전반을 더 빠르게 돌릴 수 있었다. 실제 세밀한 작업은 AI에 맡기고 사람은 이를 검토하는 고차원적 작업에 집중할 수 있었다"고 말했다. 또한 실제 생산성 향상에 대해서는 "단계별로 확인하는 과정이 있는 것이 요구사항 정의부터 잘못되어 처음부터 다시 하는 사이클의 반복을 막아 생산성을 높일 수 있었다"고 밝혔다. 이어 "AI가 만든 코드 품질을 맹목적으로 믿을 수는 없다"며 "AI가 만든 코드를 검증, 피드백하면서 품질을 높일 수 있었다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="e132d27e43a7370e3ab8601f0d383b7a87414a2ee3e4f288910cdc5fd617ec79" dmcf-pid="W0sBcu0HRv" dmcf-ptype="general">권영우 LG유플러스 모빌리티AX개발팀 책임은 '일관성'을 특징으로 꼽았다. 그는 "기존에는 각 단계별 문서를 사람이 보면서 해석과 결과가 다를 수 있었다. AI-DLC에서는 각 단계별 사람의 확인이 있어 산출물의 일관성을 확보할 수 있었다"고 말했다. 이어 "개발 과정에서 변동사항이 있을 때 각 단계별 감사 기반 수정이 가능해 생산성을 높일 수 있었고, 개발 후 보안에 맞추는 것이 아니라 초기부터 보안 지침을 반영해, 이전 대비 비용도 절감할 수 있었다"고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="e04090681c832f7a20e3a75237b5f000a8dc384adea59979add3d94031196f26" dmcf-pid="YpObk7pXdS" dmcf-ptype="general">유해식 SK AX AI Architect팀 매니저는 "AI-DLC를 통해 프로젝트가 끝날 때까지 각 단계별 결과물의 일관성 유지에 많은 도움을 받았다"며 "속도와 함께 단계별 사람이 검증하는 절차를 통해 품질 측면에서도 효과를 확인했다"고 말했다. 또한 "전체 과정에서 일관성을 유지하면서 진행할 수 있었고, AI가 방향성을 같이 제시해서 의사결정을 빠르게 할 수 있었던 것도 생산성에 도움이 됐다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="10edc3f8647d3bde6de3e28b4ec5e168df849c9aae64554d6609e2ed697127ae" dmcf-pid="GUIKEzUZRl" dmcf-ptype="general">참석자들은 앞으로 개발자의 역할이 '코드 작성'보다 'AI가 생성한 결과를 검증하고 품질을 관리하는 역할'로 확대될 것이라는 데 공감했다. </p>
          <p contents-hash="4993edc44459285ec1b25feb95b56324e63c7d16c8654fe0ba07efe9cc5367ec" dmcf-pid="HuC9Dqu5Mh" dmcf-ptype="general">유해식 매니저는 "이제 개발자는 코드 구현보다 AI가 구현한 결과를 검증하는 역할이 더욱 중요해지고 있다"며 "개발자뿐 아니라 아키텍트와 프로젝트 리더, QA(Quality Assurance) 등 개발 생애주기 전반의 구성원들이 AI의 지원을 받아 함께 의사결정에 참여하는 방향으로 발전하고 있다"고 말했다.이어 "결국 개발 전 과정에서 검증에 참여하는 역할이 더욱 확대되는 방향으로 변화하고 있다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="c216489e4cc6914a10114f47c45f42ab9712627e4cd0c2e095f051d9a54779a2" dmcf-pid="X7h2wB71nC" dmcf-ptype="general">권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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