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가트너, 소프트웨어 엔지니어링 하이프 사이클 발표
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가트너, 소프트웨어 엔지니어링 하이프 사이클 발표
  • 길민권 기자
  • 승인 2023.11.30 18:33
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AI 증강 소프트웨어 엔지니어링, AI 코딩 어시스턴트, 플랫폼 엔지니어링 주류로 자리잡을 것
2023년 소프트웨어 엔지니어링 하이프 사이클
2023년 소프트웨어 엔지니어링 하이프 사이클

가트너(Gartner)가 ‘2023년 소프트웨어 엔지니어링 하이프 사이클(Hype Cycle for Software Engineering, 2023)’ 보고서를 발표했다.

이 보고서는 AI 증강 소프트웨어 엔지니어링(이하 AIASE), AI 코딩 어시스턴트, 그리고 플랫폼 엔지니어링을 비롯한 혁신적인 기술들이 앞으로 2년에서 5년 내에 주류로 자리잡을 전망이라고 밝혔다.

가트너의 수석 디렉터 애널리스트인 데이브 미코는 “AI 증강 및 머신러닝 기반 소프트웨어 엔지니어링은 소프트웨어의 개발, 테스트, 운영 방식을 바꾸고 있으며, 이에 따라 책임감 있는 AI에 대한 필요성이 커지고 있다”라며, “플랫폼 엔지니어링과 같은 기술들의 실행 방식은 이미 배포된 시스템에서 얻은 인사이트를 개발 중인 시스템에 주입하는 것으로 바뀌기 시작할 것이다”라고 설명했다.

이러한 기술은 다른 여러 기술들과 함께 기대감이 정점에 달한 상태(Peak of Inflated Expectations)에 도달하고 있다. 향후 몇 년간 소프트웨어 엔지니어링에 혁신적인 이점을 가져올 것으로 예상되며, 이는 조직의 비즈니스 모델에 상당한 영향을 미쳐 새로운 전략과 전술을 주도할 것이다.

◇AI 코딩 어시스턴트

가트너의 전망에 따르면, 2027년까지 엔터프라이즈 소프트웨어 엔지니어의 50%가 머신러닝 기반 코딩 도구를 사용할 것이다. 이는 현재 5% 미만에 불과한 수준에서 상당히 증가한 수치다. 기초 모델에 기반한 코드 생성 제품은 복잡하고 더욱 긴 코드 생성을 가능케 해, 개발자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있다.

현재는 소프트웨어 수요가 거의 모든 조직의 역량을 초과하므로, 한계에 부딪힌 기존 개발자들은 기능을 충분히 빠르게 구축하지 못하거나 업무 만족도가 낮아지게 되는 결과에 이른다. 이러한 상황 속에서 AI 코딩 어시스턴트가 개발자의 생산성과 만족도를 높이는 촉매제로 부상하고 있다. AI 코딩 어시스턴트는 일상적인 작업을 처리함으로써 개발자가 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있도록 지원한다. 그로 인해 조직은 기존 팀만으로도 더 많은 기능을 더욱 빠르게 제공할 수 있다.

◇AI 증강 소프트웨어 엔지니어링(AIASE)

AIASE 도구는 소프트웨어 개발 수명 주기에 포함되는 보일러플레이트(boilerplate) 기능 및 유닛 테스트 코드(unit-test code), 독스트링(docstring) 같은 일상적이고 반복적인 작업을 자동화한다. 이를 통해 소프트웨어 엔지니어는 기능 개발과 같은 가치가 높은 활동에 시간, 에너지, 창의력을 집중시킬 수 있다.

AIASE는 소프트웨어 개발자의 생산성, 참여도, 만족도 제고 외에도 우선순위가 높고 복잡하며 불확실한 비즈니스 이니셔티브에 소프트웨어 엔지니어링 역량을 할당한다. 이를 통해 품질 팀은 문제를 감지하고 해결책을 제시하며 테스트 시나리오를 자동으로 생성하는 자가 치유 테스트 및 불분명한 코드 경로를 개발하는 이점을 얻을 수 있다.

◇플랫폼 엔지니어링

기술 생태계의 복잡성을 관리하기 위해 많은 디지털 기업이 플랫폼 엔지니어링을 수용하고 플랫폼 팀을 구성하여 개발 및 제품 팀에 일관되고 통합적이며 안전한 플랫폼을 제공하고 있다. 플랫폼 엔지니어링은 플랫폼 사용자가 비즈니스 가치를 제공하는 동시에 비용과 위험을 관리하는 데 도움이 되는 셀프 서비스 도구, 기능 및 프로세스를 제공하는 데 중점을 둔다.

가트너는 2026년까지 소프트웨어 엔지니어링 조직의 80%가 애플리케이션 제공을 위한 재사용 가능한 서비스, 구성 요소 및 도구의 내부 제공자로서 플랫폼 팀을 구축할 것으로 예측한다.

가트너의 고객은 “2023년 소프트웨어 엔지니어링 하이프 사이클”에서 더 자세한 내용을 알아볼 수 있다. 가트너 무료 웨비나 “소프트웨어 개발자의 만족도 및 생산성 향상을 위한 생성형 AI 활용”에서 더 많은 정보를 얻을 수 있다.

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