윤석찬 AWS코리아 수석 테크 에반젤리스트는 13일 열린 미디어데이에서 ‘개발자들을 위한 생성형 AI 신규 기능’을 소개하며, 개발 도구인 ‘아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)’의 코드 변환 기능을 AWS의 3만 개 프로젝트에 적용한 결과, 약 3500억 원의 비용을 절감했다고 밝혔다. 이는 자바(Java) 8 기반 코드를 11 혹은 17로 업그레이드하는 과정에서 이루어진 성과다. 어떻게 이런 일이 가능했을까?
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AI챗봇으로 개발하는 시대
윤석찬 테크 에반젤리스트는 “이제는 생성형 AI에게 ‘원하는 코드를 생성해 줘’라고 요청하면, 바로 만들어줄 수 있다”며 “이 점이 개발자들에게 ‘와우’라는 반응을 불러일으키는 핵심 포인트”라고 말했다. 그는 또 “지난 6월 통계에 따르면, 생성형 AI를 통해 생산성이 높아졌다고 응답한 개발자가 85.5%에 달했다”고 덧붙였다.
그에 따르면, 회사 내에서 생성형 AI 도구가 가장 많이 활용되는 업무는 △프로그램 코드나 데이터 질의 작성(42.1%) △지식기반 업무용 Q&A(36.4%) △고객 지원용 Q&A(33.9%) △프로그램 코드 및 데이터 질의 오류 수정(32.1%) △데이터 분석(31.5%) △문서 작성(28%) 등으로, 생성형 AI가 개발자들과 데이터 과학자들에게 큰 영향을 미치고 있다.
또한, 생성형 AI를 활용한 개발 업무의 변화는 주로 AI 챗봇을 통해 이루어지고 있다는 점도 확인됐다. 조사에 따르면, 개발자의 46.5%가 ‘AI 챗봇이 생성형 AI 인터페이스에서 가장 보편적인 인터페이스가 될 것’이라고 응답했다.
아직은 몰래 사용도…개발도구 제공 AWS
이처럼 개발자들이 AI와 함께 코딩하는 것을 선호하지만, 현실에서는 그렇지 않은 경우도 있다. 그가 밝힌 조사에 따르면, ‘회사 내에서 생성형 AI 도구를 몰래 사용하고 있다’는 응답이 27.6%에 달했다.
개발자들이 몰래 AI를 사용하는 이유로는 △회사 내 AI 정책이 명확하지 않아서(34.7%) △팀 내 AI 정책이 불분명해서(20.7%) △동료들이 AI 사용을 부정적으로 볼까봐(18.7%) △회사의 정책에 반해서(9.3%) △팀장이 AI 사용을 명확하게 지시하지 않아서(8.8%) 등의 이유가 있었다.
윤석찬 테크 에반젤리스트는 “이러한 상황에서 개발자들의 생산성을 높이기 위해 우리가 만든 서비스가 바로 ‘아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)’”라며, “이 서비스는 20년간 축적한 데이터를 기반으로 학습되어, 단순한 개발 도구 이상의 기능을 제공합니다. 콘솔이나 문서 웹사이트에서 질문에 응답할 수 있으며, 새로운 코드를 생성하거나 기존 코드를 최신 버전으로 업데이트할 수도 있다. 인프라 엔지니어들은 내부 코드 베이스를 바탕으로 AI와 채팅하며 코드를 생성하고 관리할 수 있다”고 설명했다.
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자바 11 혹은 17 업그레이드를 생성AI로 했더니...연 3500억 절감
윤석찬 테크 에반젤리스트는 지난 7월 미국 뉴욕에서 열린 ‘AWS 서밋 뉴욕 2024’에서 발표된 개발 도구 ‘아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)’의 코드 변환(Code Transformation)기능에 대해 설명했다.
이 기능은 내부 코드와 모범 사례를 기반으로, 개발자의 요구에 맞춘 맞춤형 코드를 제안해준다.
예를 들어, 아마존 Q 디벨로퍼의 코드 변환 기능은 자바 애플리케이션에서 자바 8 기반 코드를 자바 10 또는 그 이상으로 자동으로 업그레이드한다. 이 과정에서 코드 업데이트, 단위 테스트 수행, 배포 준비 여부 확인 등 언어 업그레이드와 관련된 작업들을 자동화하여 개발 시간을 크게 단축시킨다.
윤 에반젤리스트는 “저희 회사에서 이 기능을 사용해보니, 5명으로 구성된 팀이 작업할 때 레거시 애플리케이션당 평균 10분, 가장 오래 걸린 경우에도 1시간 미만으로 코드 변환이 완료됐다”며, “자바 애플리케이션 1000개를 변환하는 데 단 2일이 소요됐고, 3만 개의 레거시 애플리케이션 코드를 자바 8에서 11 혹은 17로 업그레이드하여 연간 2억6000만 달러(약 3500억 원)의 비용을 절감했다. 이를 시간으로 환산하면 약 4500년을 절약한 셈”이라고 설명했다.