2023. 3. 28. 00:00ㆍSW 기술 트렌드
2023년 AI로 더 나은 소프트웨어 엔지니어링 팀을 만드는 방법
2023년, AI는 더 이상 미래의 도구로 여겨지지 않는다. 엔지니어링 팀에 생성형 AI 기능을 보강하여, 경쟁력을 확보하고 개발자가 그 어느 때보다 더 스마트하고, 빠르고, 효율적으로 작업할 수 있도록 지원하는 것이 일반화될 것입니다.
소프트웨어 개발에 AI를 사용하는 이유는 무엇인가요?
> AI를 도입한 회사의 61%가 기한내에 프로젝트를 완료했다.
> AI를 도입하지 않은 회사는 47%가 기한내에 프로젝트를 완료했다.
> AI를 도입하면 약 30%의 생산성 향상을 기대할 수 있다.
* 64-47 = 14, 14/47은 약 0.298, 즉 29.8%입니다.
적은 비용으로 더 많은 것을 더 빠르게 구축
AI로 강화된 엔지니어링 팀은 특히 개발 단계부터 SDLC(Software Development Life Cycle) 전반에 걸쳐 생산성을 가속화하고 품질을 개선할 수 있습니다.
> 개발 & 코딩
> 시험
> 유지보수
반복 작업 자동화
AI 알고리즘은 반복적이고 시간이 많이 걸리는 일상적인 개발 작업을 자동화하는 데 사용되고 있습니다,
반복적이고 시간이 많이 걸리는 일상적인 개발 작업을 자동화하여 개발자가 코드 스니펫을 검색하는 데 낭비하는 시간을 절약하고 컨텍스트 전환과 관련된 좌절감을 줄일 수 있습니다. 더 창의적이고 복잡한 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
- 코드 생성 // Code generation
- 코드 포맷팅, 버그 검사 // Code formatting and bug detection
- 코드 리팩토링 // Code refactoring
- 단위 시험 // Unit testing
코드 생성
AI 모델은 대규모 코드 데이터 세트를 학습하여 다양한 프로그래밍 언어의 구문, 패턴 및 구조를 학습합니다. 코드 또는 자연어 처리(NLP)를 입력하라는 메시지가 표시되면 AI 모델은 학습 데이터에서 학습한 패턴과 구조를 기반으로 상황에 맞는 코드를 생성합니다.
이득
- 소프트웨어 개발에 필요한 시간과 노력 감소
- 생성된 코드의 일관성 및 품질 향상
- 지식 이전을 가속화하여 온보딩, 교육 및 새로운 기술로의 전환에 필요한 시간 단축
- 서비스 및 제품: 깃헙 코파일럿, 탭나인, 인텔리코드, CodeT5, AIXcoder, 폴리코더, Cogram
AI를 도입한 회사는 최초 예상 ROI 대비 약 20%의 이상의 향상 효과를 얻었습니다.
코드 서식 지정 및 버그 감지
AI 모델은 코드를 분석하여 들여쓰기 및 일관된 명명 규칙 사용과 같은 패턴을 식별하고 이러한 패턴을 코드베이스의 나머지 부분에 자동으로 적용합니다. 이 모델은 또한 구문 오류 및 논리적 오류와 같은 잠재적인 문제도 식별합니다.
이득
- 개발자가 수동으로 코드를 포맷하는 데 필요한 시간 절약
- 코드의 가독성 및 유지보수성 향상
- 일관되지 않은 서식 지정으로 인한 오류 또는 버그 발생 가능성 감소
- 개발자가 버그를 빠르게 식별하고 수정할 수 있도록 지원
- AI는 인간 개발자가 놓칠 수 있는 코드의 문제나 버그를 잠재적으로 찾아낼 수 있습니다.
- 서비스 및 제품: DeepCode, ControlFlag, SonarQube, Code Defect AI
코드 리팩토링
AI 모델은 코드를 분석하여 반복적이거나 중복된 코드를 식별하고, 보다 효율적인 알고리즘을 제안하며, 코드의 구조나 구성을 개선할 수 있는 방법을 제시합니다.
이득
- 수동으로 코드를 검토하고 리팩터링하는 데 필요한 시간 절약
- 오류 감소
- 코드 품질을 개선하여 테스트 속도를 높이고 유지 관리가 더 쉬워집니다.
- 서비스 및 제품: Code Refactor AI, Snyk (?), IntelliSense, Graph2diff
단위 테스트
AI는 테스트 사례를 자동으로 생성하고 코드에 대한 테스트를 실행하여 예상대로 작동하는지 확인함으로써 단위 테스트를 자동화합니다.
작동하는지 확인합니다. 또한 AI 알고리즘을 사용하여 테스트 케이스의 결과를 자동으로 평가하고 테스트 결과를 자동으로 평가하고 잠재적인 실패 또는 문제를 식별할 수 있습니다.
이득
- 수동으로 테스트 케이스를 생성하는 데 필요한 시간과 노력 감소
- 가능한 모든 시나리오에 대한 테스트 케이스를 수동으로 생성하는 것이 비현실적일 수 있는 크고 복잡한 시스템을 테스트하는 데 특히 유용합니다.
- 서비스 및 제품: Applitools, Testim.io, AccelQ, Functionize, TestCraft
현재 소프트웨어 개발에 사용되는 AI 기술
다양한 산업 분야에서 소프트웨어 애플리케이션을 만들고 유지 관리하는 데 여러 가지 AI 기술이 사용됩니다.
자연어 입력에서 자동으로 생성된 콘텐츠 또는 문서를 위한 자연어 처리 NLP
도구: ChatGPT - Anyword - copy.ai
코드의 버그를 자동으로 식별하고 수정하기 위한 머신 러닝 알고리즘
도구: DeepCode - Clever-Commit - IntelliCode
코드 자동 생성을 위한 자연어 처리와 머신 러닝 알고리즘의 조합
도구: Tabnine - IntelliCode - Copilot - CodeT5
사용자 인터페이스에서 시각적 요소를 자동으로 감지하고 분석하기 위한 컴퓨터 비전 알고리즘
도구: AWS 이미지 인식 - 구글의 비전 AI - 마이크로소프트의 컴퓨터 비전
소프트웨어 애플리케이션의 성능을 예측하고 최적화하기 위한 예측 분석
도구: Datadog - Dynatrace
AI 도입의 동인 (AI 접근성 향상, 생산성 향상, 숙련인재부족, 비용절감, 프로세스 자동화) => 생산성 향상
가시성 접근성 향상
> 점점 더 많은 기술 기업이 스타트업과 기성 기업을 막론하고 AI 시장에 진입하고 있습니다. 시장에 대한 AI 기술의 가시성과 접근성을 모두 높이고 있습니다.
얼리어답터를 위한 생산성 향상
> 이로 인해 얼리 어답터들은 경쟁 우위를 확보할 수 있었고, 점점 더 많은 기업이 AI 투자의 중요성을 AI 투자의 중요성을 깨닫고 있습니다.
숙련된 인재 부족
> 기업들은 인력 공백을 메우고 생산성을 높이기 위해 AI로 눈을 돌리고 있습니다.
비용 절감 및 주요 프로세스 자동화 필요
> 전 세계적으로 비용이 증가함에 따라 기업들은 팀 생산성을 높이면서 수익을 개선할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.
도입 장벽
- AI 기술, 전문성 및 지식 부족
- 보안, 개인정보 보호 및 규정 준수에 대한 우려
- AI 모델 개발에 필요한 도구, 플랫폼, 지식, 리소스 부족
- 구현에 필요한 비용과 시간
AI 모델 학습의 윤리 준수 보장
기업의 향후 노출 가능성을 줄이려면 오픈소스 저장소에 게시된 데이터에 대해 원 게시자의 의도를 존중하는 허용 라이선스를 사용하여 AI 모델을 학습시키는 것이 중요합니다.
규제가 AI 환경을 따라잡으면서 허용 라이선스 없이 오픈소스 리포지토리에서 학습된 AI 모델은 향후 해당 모델을 사용한 기업에 문제가 될 수 있습니다.
빠르고 간단한 구현
SDLC를 위한 AI 솔루션은 도입하는 데 많은 리소스가 필요하지 않아야 합니다. 반드시 그래야 합니다:
- 구현 및 통합이 간단해야 합니다.
- 사용하기 쉬워야 합니다.
- 필요에 따라 민첩하게 적응할 수 있어야 합니다.
- 신뢰할 수 있어야 합니다.
AI 모델 최대한 활용하기
허용된 오픈 소스 리포지토리에 대한 학습 외에도 비공개 코드 리포지토리에서도 학습할 수 있는 AI 모델은 내부 모범 사례, 코딩 표준 및 명명 규칙을 학습하여 더욱 빠른 코딩, 조직 전체의 일관성, 신규 개발자의 교육 시간 단축을 가능하게 합니다.
본 내용은 다음 링크 자료를 참고해서 작성했습니다.
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