2024년 현재, AI는 소프트웨어 엔지니어링의 판도를 바꾸고 있습니다. 많은 엔지니어들은 머신러닝(Machine Learning, ML) 기반 도구를 활용해 코드 작성에서 큰 도움을 받고 있으며, 이 기술의 발전은 앞으로도 가속화될 전망입니다. 특히 구글은 이 분야에서 선두를 달리고 있는데, 구글의 AI 기반 소프트웨어 개발 도구들이 엔지니어들의 생산성과 만족도를 높이는 데 크게 기여하고 있습니다.
AI가 소프트웨어 엔지니어링을 바꾸는 방법
2019년만 해도 소프트웨어 엔지니어들이 AI가 자신들의 업무에 어떤 영향을 미칠지 상상하기 어려웠습니다. 그러나 이제는 AI가 코딩을 돕는 다양한 방식들이 널리 퍼져 있으며, 많은 회사들이 이를 실제로 사용하고 있습니다. 구글은 내부 도구와 상용 제품 모두에서 ML 기반 자동완성을 도입하며, 엔지니어들이 보다 효율적으로 일할 수 있도록 지원하고 있습니다.
- IDE 자동완성: 구글의 통합 개발 환경(IDE)에서 ML 기반 자동완성 기능은 코드 작성 속도를 비약적으로 향상시켰습니다.
- 코드 리뷰 자동화: AI가 코드 리뷰를 도와, 엔지니어들이 더 많은 시간과 에너지를 절약할 수 있도록 합니다.
- 코드 검색 기능: AI가 코드 검색을 도와, 필요한 코드를 빠르게 찾을 수 있게 합니다.
향후 5년간의 전망
구글의 소프트웨어 개발 도구는 지속적으로 진화하고 있으며, 앞으로도 많은 변화가 예상됩니다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있어 어떤 아이디어를 먼저 탐색할지 예측하기 어렵지만, 구글은 몇 가지 원칙을 통해 이 도전에 맞서고 있습니다.
- 기술적 실현 가능성과 영향력에 따라 우선순위 설정: 이미 입증된 기술 중에서 엔지니어의 워크플로우에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 아이디어에 집중합니다.
- UX와 모델 품질 개선: 사용자의 경험과 모델 품질을 개선하기 위해 신속하게 학습하고 반복합니다.
- 생산성과 만족도 측정: 엔지니어의 생산성과 만족도를 높이기 위해 다양한 지표를 모니터링합니다.
LLM을 활용한 소프트웨어 개발
구글은 트랜스포머 아키텍처와 같은 최신 기술을 사용해 대규모 언어 모델(LLM)을 소프트웨어 개발에 적용하고 있습니다. 이는 인라인 코드 완성과 같은 응용 프로그램에 큰 도움을 주고 있습니다. 구글은 다양한 도구에서 얻은 데이터를 활용해 AI 기반 기능을 지속적으로 개선하고 있으며, 이러한 기능이 엔지니어의 생산성을 높이는 데 큰 역할을 하고 있습니다.
향후 계획
구글은 AI 기반 소프트웨어 개발 도구를 통해 몇 가지 중요한 교훈을 얻었습니다. 사용자의 워크플로우에 자연스럽게 녹아드는 UX가 가장 높은 영향력을 달성함을 확인했으며, 이를 통해 엔지니어들이 기능을 기억하고 사용할 수 있도록 도와줍니다. 또한, AI 기반 제안을 통해 코드 작성자가 점점 더 리뷰어가 되는 것을 관찰하였으며, 이는 리뷰 비용과 부가 가치 사이의 균형을 찾는 것이 중요함을 시사합니다.
앞으로 구글은 최신 기반 모델을 개발자 데이터와 결합해 새로운 AI 응용 프로그램을 개발하는 데 주력할 것입니다. ML 기반 코드 완성은 소프트웨어 개발자에게 큰 도움을 주었으며, 향후 테스트, 코드 이해 및 유지 관리와 같은 더 광범위한 활동에서도 ML의 혜택을 받을 수 있을 것으로 기대됩니다.
결론
AI 기술의 발전은 소프트웨어 엔지니어링의 많은 부분을 혁신하고 있으며, 구글은 이 분야에서 선두를 달리고 있습니다. AI 기반 도구는 엔지니어들의 생산성을 높이고, 더 나은 사용자 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 AI 기술이 소프트웨어 개발의 미래를 이끌 것으로 기대됩니다. 구글의 지속적인 혁신을 통해 더 많은 엔지니어들이 AI의 혜택을 누릴 수 있을 것입니다.
참고 자료: google, “AI in software engineering at Google: Progress and the path ahead”