워크플로우

[JM-220]

📆 일자: 26년 9월 7일(월)

발제 의도

개발 워크플로우는 그동안 사람이 각 단계를 직접 밟아 나가는 방식으로 굳어져 왔습니다. 그런데 AI가 개발 현장에 들어오면서 그 흐름 자체가 빠르게 바뀌고 있습니다. 이번 스터디에서는 기존 워크플로우가 어떤 모습이었는지 정리해보고, AI 발전에 따라 그 방향이 어디로 향하고 있는지 각자의 시선으로 이야기해보려 합니다.

🤔오늘의 질문

1. 기존 개발 씬에서 진행되던 워크플로우 방식은 어떤 모습이었나요?
2. AI 발전에 따라 워크플로우는 어떤 방향으로 변화해 가고 있다고 보시나요?
3. 기존 방식 중 AI로 빠르게 진행할 수 있게 된 부분과, 아직은 사람의 개입이 필요해 보이는 부분은 각각 무엇인가요?

정답이 정해진 주제는 아니니 자유롭게 적어주세요.

[9ga0]

1. 기존 개발 씬에서 진행되던 워크플로우 방식은 어떤 모습이었나요?

제가 알기로는 작년까지만 해도 개발자가 개발 과정의 대부분을 직접 처리해야했습니다. 보통 요구사할을 정리하고, 설계하고, 코드 작성하고, 리뷰와 테스트를 거쳐 배포하는 흐름이었습니다. 개발하다가 모르는 부분이나 오류가 생기면 공식문서나 검색을 통해 해결 방법을 찾아보고 직접 코드에 적용하는 식이었습니다.
물론 Git이나 CI/CD처럼 이미 자동화가 진행된 부분도 있었지만, 결국 어떤 작업을 해야 하는지 판단하고 실제로 진행하는 주체는 사람이었습니다.
따라서 기존 워크플로우를 한마디로 표현하면, 개발자가 다 알아야하고, 직접 작업을 주도해야하고 여러 도구가 그 과정을 보조하는 방식이었다고 생각합니다.

2. AI 발전에 따라 워크플로우는 어떤 방향으로 변화해 가고 있다고 보시나요?

요즘은 개발자가 모든 작업을 직접 하는 방식에서 -> ai에게 일부 작업을 맡기고 개발자는 결과를 확인하는 방식으로 바뀌었습니다. 예전에는 ai라고 해도 코드 자동완성이나 간단한 문제풀이 정도가 중심이었다면, 지금은 코드베이스를 읽고 한번에 여러 파일을 수정하거나 테스트를 실행하고 오류를 고치는 일까지 스스로 할 수 있게 되었습니다.
그래서 앞으로는 개발자가 직접 코드를 많이 작성하기보다 어떤 문제를 해결해야 하는지 명확하게 정의하고 AI가 만든 결과가 정확한지 판단하는 능력이 더 중요해진 것 같습니다.
개발자가 개발에서 빠지는 형태라기보다는, 일부를 AI에게 넘기고 개발자는 설계나 판단, 검증에 더 집중하는 방향에 가깝다고 생각합니다.

3. 기존 방식 중 AI로 빠르게 진행할 수 있게 된 부분과, 아직은 사람의 개입이 필요해 보이는 부분은 각각 무엇인가요?

ai를 활용했을 때 가장 빨라진 부분은 반복적인 작업이나 버그 발견 작업, 다른 사람의 코드 이해 등이라고 생각합니다. 예를 들면 기본적인 코드 작성이나 테스트 코드 생성, 코드 설명, 문서화, 단순한 리팩토링 같은 작업은 AI를 활용하면 시간을 많이 줄일 수 있습니다. 또한 길게 작성된 코드에서 오류가 났을 때 빠르게 발견할 수 있고, 다른 사람의 코드를 이해해야할 때도 도움이 됩니다.
반면에 요구사항을 정하거나 시스템 구조를 설계하는 일처럼 정답이 하나로 정해져있지 않고, 기획자,개발자,사용자 등 여러 이해관계자와의 의사소통을 통해 결정해야 하는 사안은 잘못된 방향으로 개발되는 것을 막기 위해 사람의 판단이 중요합니다. 특히 실제 서비스에서는 단순히 코드가 돌아가는 것만 중요한 게 아니라 보안, 비용, 유지보수성이나 비즈니스 요구사항도 같이 고려해야합니다.

ai는 잘 동작하는 코드를 작성해줄지 몰라도, 책임은 결국 사람이 져야하기 때문에, 신중하게 잘 알고 사용해야합니다. 앞으로의 개발 워크플로우는 ai가 실행을 많이 담당하고, 사람은 방향을 정하고 판단하고 검증하는 형태로 바뀔 것입니다. 즉 ai 때문에 개발자가 필요 없어지는 게 아니라, 개발자가 직접 해야하는 일의 종류가 바뀌고 있다고 생각합니다.

1,2,3 요약)

기존 개발 워크플로우에서는 개발자가 요구사항 정리, 설계, 코드 작성, 리뷰, 테스트, 배포 과정 모두 직접 작업하고 여러 도구가 그 과정을 보조하는 방식이었습니다. AI에이전트가 이 모든 과정에 개입 가능하게 되면서, 개발자는 문제를 명확하게 정의하고 ai가 만든 결과를 검증하는 능력이 중요해졌습니다. 이처럼 개발워크플로우에 ai를 도입되자 반복적인 작업, 버그 발견, 낯선 코드 이해 등 작업이 빨라졌습니다. 그러나 ai만 사용했을 때는 실서비스에서 중요한 보안, 비용, 유지보수성, 비즈니스 요구사항을 모두 고려한 결과를 내지 못한다는 평이 많습니다. 따라서 ai로 인해 개발자가 필요없어지는 게 아니라, 개발자가 직접 해야하는 일의 종류가 바뀌고 있다고 생각합니다.