[에이블스쿨/IT트렌드스터디] 10회차 스터디 가트너 '인공지능 증강 개발'(AI-Augmented Development)

[에이블스쿨/IT트렌드스터디] 10회차 스터디 가트너 '인공지능 증강 개발'(AI-Augmented Development)

 

안녕하세요!!! 오늘은 지난주 발표했던 IT트렌드 스터디

10회차 발표를 가지고왔습니당

가트너 트랜드 소개 ! 벌써 절반이 지났습니다

남은 4개도 최대한 쉽게 소개해드리겠습니다

 

아 참!!

이번 회차부터는 제가 짝수차 회차로 변경되었습니다~~~

그럼 바로 시작하겠습니다

 

 

오늘은 Trend5 인공지능 증강 개발에 대해 소개해드리겠습니다

 

 

이번주 발표를 진행하던 중, 죠금 민망한 이슈(?)가 있었는데요 

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

제가 맨날 같은 템플릿으로 발표를 진행하다보니 지난 회차 발표 대본이 넘어오는 경우가 종종있어요

그런데 이제 대본 없이 발표하는 부분도 있는데 

글쎄 그 부분에 대본이 넘어온거에요

ㅋㅋㅋㅋㅋ

글서 화면과 맞지않은 말을...

 

 

이상 TMI.. 이어서하겠슴ㄷ ㅏ

이 3가지 도구를 이용해서 소프트웨어 엔지니어들을 도와서 애플리케이션 테스트 및 제공합니다

 

 AI-증강 개발 도구가 엔지니어의 개발 환경과 통합되어 애플리케이션 코드를 생성하고 이를 통 레거시 코드를 현대 언어로 번역하여 지원합니다
설계에서 코드로 변환하고 애플리케이션 테스트 기능을 향상시킵니다.


레거시코드 : 기존의 오래된 소프트웨어 코드인데 이 레거시코드를 관리하거나 처리하는 프로젝트를 맡는  개발자들이 별로 탐탁치 않아한다고 하는데 이를 번역해준다면 업무 향상이 대단할거같습니다


 - AI 지원 소프트웨어 엔지니어링은 개발자 생산성을 향상시키고 개발 팀이 비즈니스를 운영하기 위해 증가하는 소프트웨어 수요를 해결할 수 있도록 합니다.



AI가 주입된 개발 도구를 사용하면 소프트웨어 엔지니어가 코드 작성에 더 적은 시간을 할애할 수 있으므로 강력한 비즈니스 애플리케이션의 설계 및 구성과 같은 상위 수준의 활동에 집중할 수 있습니다.

 

AI 코드 생성 도구를 평가할 수 있는 수석 소프트웨어 엔지니어 팀을 구성하여 이러한 도구를 배포하고 사용하는 가장 좋은 방법을 결정합니다.

애플리케이션 테스트 프로세스의 필수 요소가 될 AI 테스트 도구를 평가하고 배포합니다.

재사용 가능한 UI 디자인과 프론트 엔드 구성요소를 갖춘 디자인 시스템을 선택하거나 구축하고, 디자인 대 코드 기능을 갖춘 이 디자인 시스템을 활성화합니다.

 

가트너는 2026년까지 새로운 앱의 30%가 AI를 사용하여 개인화된

적응형 사용자 인터페이스를 구동할 것이며, 이는 현재 5% 미만에서 증가한 것입니다.

 

 

그럼 가트너에서 제시한 이 기술 활용포인트를 소개해드리겠습니다

첫번째 코드 생성 및 이해입니다
생성형 AI는 코드를 작성하고 이해하는데 도움을 줄 수 있는데요
특히 github,copilot,goole codey등과 같은 도구는 기업에 유용합니다. 이러한 도구를 사용하면 코드 작성을 가속화할 수 있고, 새로운 아이디어를 바르게 구현할 수 있습니다

다음은 코드 변환입니다 chat gpt같은 생성형 AI에게 코드를 보내면 다른 언어로 번역하는 능력이 있다는 사실 다들 알고계시나여??
저는 코마때 문제만 풀어달라해봤지 번역은 사용해본적 없는데 이런 포인트를 활용하면 서비스 배포하는데 많은 도움이 될 거같아요
다만 코드 오류로 인해 잘못된 번역은 큰 위험이 발생하니까 조심해야한다고 합니다

다음은 기술 부채 탐지 및 측정인데요. 개발을 해본신 분들은 아시겠지만 코드 짤 때 특정 부분을 그냥 임시방편으로 대충 처리하고 넘어가는 경우가 있는데 후에 이 부분에서 큰 문제가 발생할 수도 있고 이거 해결할라고 더 많은 시간과 노력이 필요할 수도있어요 이러한 상황을 기출부채라고 말하는데 AI는 이 부분을 탐지해주고 수정하는데에도 도움을 줄 수 있습니다

다음은 사용자 기대치 충족인데요 gpt같은 대화형 프롬프트 기반 인터페이스가 확산되면서 사용자들은 이러한 기능을 소프트웨어 제품에서도 활용할 수 있기를 기대하곤합니다  이 기대를 충족시키기위해 기업이나 개발자들은 AI를 활용할 수 있습니다

마지막으로 소프트웨어 테스팅인데요 AI는 테스팅과정을 향상시키는데 큰 도움을 주며 계획부터 결함 분석까지 다양한 영역에서 이점을 제공합니다 이를 통해 빠른 배포가 가능해집니다

 

 

생성형 AI가 처음 나왔을때 많은 사람들이 프로그래머의 종말을 우려했었습니다. 저 또한 이번 자료를 찾아보기 전까지는 gpt-4o도 나오고 그래서 걱정되었었는데요

그러나 가트너는 생성 AI가 프로그래머의 자리를 대체하기보다는 도우미로서의 역할을 할 것으로 예상했기 때문에 

작업 효율성과 정확한 개발을 도운다는 점에서 

DX의 성공확률을 높일 것이라고 예상합니다

 

이상으로 소개를 끝내겠습니다 궁금한점이있으시면 댓글로 달아주세요