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[디지털데일리 이안나기자] 생성형 AI가 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올리는 핵심 수단으로 부상하면서 기업들의 AI 도입 방식도 근본적인 전환점을 맞고 있다. 코드 생성에서 시작한 AI 도입이 이제 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전반으로 영역을 확장하고 있다.

하지만 대부분 AI 개발 도구가 개인 생산성에 초점을 맞춘 탓에 엔터프라이즈 환경이 요구하는 거버넌스·보안·확장성과의 괴리는 여전히 크다는 지적도 나온다.

14일 디지털데일리가 개최한 ‘AI 웨이브 2026(AI WAVE 2026)’ 콘퍼런스에서 우수연 한국IBM 전문위원은 ‘AI 네이티브 시대, 기업의 소프트웨어 개발 방식은 어떻게 바뀌는가’를 주제로 발표하며 이 같은 현실 진단과 함께 IBM의 대응 방향을 제시했다.

우 전문위원은 2022년 11월 챗GPT 베타 출시 이후 생성형 AI 활용이 함수 단위 코드 생성에서 통합개발환경(IDE) 코딩 어시스턴트, 바이브 코딩, 에이전틱 IDE로 이어지는 빠른 진화를 거쳐왔다고 짚었다. 그러면서 이 흐름이 단순 ‘프롬프트 엔지니어링’을 넘어 ‘하네스 엔지니어링’ 단계로 접어들고 있다고 진단했다.

그러나 기술 진화 속도만큼 현장의 준비가 따라가지 못하고 있다는 게 우 전문위원 지적이다. AI 개발 도구와 엔터프라이즈 현실 간의 간극이 여전히 크다는 것이다. 현재 대부분의 AI 도구는 개별 작업 수행에 최적화돼 있어 멀티클라우드 환경·레거시 아키텍처·강하게 결합된 의존성·누적된 기술 부채로 복잡해진 엔터프라이즈 소프트웨어를 충분히 지원하지 못하고 있다.

우 전문위원은 “AI는 개인 개발 생산성을 크게 높였지만 도구는 여전히 개별 작업 중심에 머무르고 있다”며 “앞으로 시스템이 갖춰야 할 역량은 조직 단위의 생산성 최적화, SDLC 전반의 보안·거버넌스 내재화, 아키텍처와 운영 컨텍스트의 통합”이라고 말했다. 실제 IBM 내부 사례를 보면 IBM AI 지원 개발 사례 95%가 단순 코드 완성이 아닌 복잡한 다단계 워크플로우에 집중돼 있다.

이에 IBM이 내놓은 해법이 ‘프로젝트 밥(Project Bob)’이다. 밥(Bob)은 엔터프라이즈 환경에 특화된 AI 코딩 파트너로 팀 역량 강화·대규모 현대화·시프트-레프트 보안·비용 최적화 네 가지 핵심 가치를 중심으로 설계됐다. 팀 역량 강화 측면에서 밥은 분산된 컨텍스트를 연결해 신규 개발자 온보딩부터 팀 간 공통 컨텍스트 공유, 거버넌스 내재화까지 지원한다.

실제 한 고객사에서는 레거시 EGL(엔터프라이즈 전용 프로그래밍 언어) 및 메인프레임 코드를 분석해 문서화 속도를 10배 향상시키고 운영 가능한 MCP 서버 생성 작업을 며칠에서 수분 단위로 단축했다.

대규모 현대화 영역에서 밥은 개별 애플리케이션이 아닌 시스템 전반의 변경을 지원한다. 레거시 JCL·RPG·자바 코드를 분석하고 의존성을 매핑하며 아키텍처 다이어그램도 자동으로 생성한다. 실제 한 고객사에서는 통상 30일 이상 걸리던 자바 애플리케이션 현대화 작업을 3일 만에 끝냈다. 개발 기간을 90% 단축한 셈이다.

시프트-레프트 보안은 보안 검증을 개발 마지막 단계가 아니라 전체 워크플로우에 걸쳐 지속적으로 적용하는 방식이다. 기존엔 보안 정책과 컴플라이언스 점검이 개발 후반에 몰려 리스크를 키우는 경우가 많았다. 고규제 산업의 한 고객사는 Bob 도입 후 리팩토링 코드의 아키텍처 컴플라이언스 100%를 달성했고, 엔지니어링 시간도 160시간 이상 아꼈다.

비용 최적화도 밥의 주요 차별점이다. 일반적인 AI 도구는 하나의 모델을 고정된 방식으로 구동해 사용량에 비례해 비용이 늘어난다. 반면 밥은 작업 유형에 따라 적합한 모델을 골라 실행하는 방식으로 작업당 비용을 0.52달러에서 0.13달러로 낮췄다. 우 전문위원은 “AI 도구 비용은 단순한 사용료가 아니라 실시간으로 관리해야 하는 엔지니어링 지표”라며 “밥은 품질이나 기능을 낮추는 방식이 아니라 작업 실행 방식을 최적화해 비용을 절감한다”고 설명했다.

이 같은 성과들을 바탕으로 우 전문위원은 엔터프라이즈 개발 성과가 눈에 보이는 개발 작업보다 보안·비용·운영·복잡도 같은 보이지 않는 요소에서 결정된다고 강조했다. 그는 “포인트 솔루션은 개별 개발자 생산성을 높이지만 기업이 원하는 것은 더 많은 코드가 아니다”라며 “IBM 밥을 만든 이유는 또 하나의 AI 도구가 아니라 SDLC 전반을 함께하는 파트너, 단순한 속도가 아닌 비즈니스 성과를 만들기 위해서”라고 전했다.