"AI, 소프트웨어 팀에서 파도를 일으키다!"
AI시대 개발자로 살아남기
원문: https://github.blog/news-insights/research/survey-ai-wave-grows/
미국, 브라질, 인도, 독일의 기업 소프트웨어 개발팀 직원 2,000명을 대상으로 소프트웨어 개발에서 제너레이티브 AI 도구의 사용, 경험, 기대치에 대해 설문조사를 실시했습니다.
지난 2년간 AI는 빌보드에서부터 경영진 브리핑에 이르기까지 어디에서나 볼 수 있을 정도로 널리
퍼졌습니다. 작년, 우리는 미국 기반의 소규모 개발자 그룹을 대상으로 한 첫 번째 개발자 설문조사를 통해
AI 기반 코딩 도구에 대한 관심이 광범위하다는 것을 확인했지만, 다중 학문적 기업 엔지니어링 팀들이
이 기술에 어떻게 반응하는지에 대한 추가적인 궁금증이 있었습니다.
올해 우리는 설문조사의 범위를 확장하여 미국, 브라질, 독일, 인도에서 각각 500명씩 총 2,000명의 응답자를 모집했습니다. 응답자 중 대부분은 소프트웨어 엔지니어, 개발자, 프로그래머였지만, AI의 영향을 보다
폭넓고 다양하게 파악하기 위해 소수의 데이터 과학자와 소프트웨어 디자이너도 포함시켰습니다.
일관된 트렌드가 나타났습니다: 응답자들은 AI가 소프트웨어 개발에서의 경험을 향상시킨다고 말하면서도, 그들이 속한 회사에서 AI 도구의 사용이 더디게 이루어지고 있다고 인식하고 있었습니다.
97% 이상의 응답자가 업무에서 AI 코딩 도구를 사용한 경험이 있다고 보고했으며, 이는 네 개의
모든 국가에서 일관된 결과였습니다. 그러나, AI 도구의 사용을 회사 차원에서 적극적으로 장려하거나
허용하는 비율은 지역에 따라 다소 차이가 있었습니다. 미국에서는 88%의 응답자가 AI 도구 사용에 대한
회사의 지원이 있다고 답한 반면, 독일은 59%로 가장 낮았습니다.
이는 기업들이 지역 규정을 고려하여 개발자들의 AI 도구에 대한 관심을 더 잘 지원할 필요가 있음을
시사합니다. 우리의 설문조사 응답자들은 AI가 업무 생산성을 높이는 데 도움을 주며, 이를 통해 시스템 설계, 협업, 고객 요구사항 충족 등에 더 많은 시간을 할애할 수 있다고 보고했습니다.
이러한 결과는 개별적인 AI 사용만으로는 충분하지 않음을 시사합니다. 조직들은 소프트웨어 개발 생애 주기 전반에 걸쳐 AI를 운영화하여 협업, 창의성, 현대화를 촉진해야 합니다.
AI는 인간의 일을 대체하지 않습니다. 오히려 인간의 창의성을 위한 시간을 확보해 줍니다. 이제 연구 결과를 더 깊이 살펴보겠습니다.
주요 설문조사 결과
소프트웨어 개발에서 생성형 AI의 확산은 계속해서 성장하고 있습니다. 올해 우리는 설문조사를 2,000명의 응답자로 확대했으며, 거의 모든 응답자(97% 이상)가 업무 내외에서 이러한 도구를 사용한 경험이 있다고
보고했습니다. (이들이 속한 모든 회사가 이러한 도구의 사용을 승인한 것은 아닙니다.)
설문조사 응답자들은 그들의 조직이 AI를 수용하고 있다고 말하지만, 아직도 발전의 여지가 있습니다.
설문조사 데이터에 따르면, 모든 시장에서 응답자의 59%에서 88%가 회사가 AI 도구 사용을 "적극적으로
장려"하거나 "허용"하고 있다고 보고했습니다. 이러한 도구의 이점을 최대화하기 위해, 조직은 신뢰 구축과 측정 가능한 성과 지표를 통해 더 넓은 채택이 이루어지도록 로드맵, 명확한 전략, 그리고 정책을 마련해야
합니다.
소프트웨어 개발 팀은 이전보다 AI 코딩 도구의 더 많은 이점을 인식하고 있습니다. 여기에는 더 안전한
소프트웨어 구축, 코드 품질 향상, 더 나은 테스트 케이스 생성, 그리고 프로그래밍 언어 채택 속도의
가속화 등이 포함됩니다. 이는 궁극적으로 시간을 절약하게 해주며, 이 시간을 더 전략적인 작업에 사용할
수 있습니다.
방법론
이 보고서는 2024년 2월 26일부터 2024년 3월 18일까지 GitHub를 대신해 Wakefield Research가
온라인으로 실시한 설문조사를 바탕으로 작성되었습니다. 이 설문조사는 미국, 브라질, 인도, 독일에서
1,000명 이상의 직원을 둔 기업에 근무하며 관리자 직책이 아닌 비학생 응답자 2,000명을 대상으로
진행되었습니다. 각 시장에서 500명의 응답자가 참여했으며, 이들은 소프트웨어 엔지니어, 개발자,
프로그래머, 데이터 과학자, 소프트웨어 디자이너 등의 직함을 가진 사람들로 구성되었습니다. 시장별로는
다음과 같이 나뉩니다:
이 연구는 중복 참여 방지 연구 패널을 사용하여 온라인에서 실시되었으며, 약 86%의 응답자가 서로 다른
회사에서 참여했습니다. 이 설문조사는 블라인드 방식으로 진행되었으며, 참가자들은 후원자에 대해 전혀
알지 못했고, 참여에 동의하기 전까지 설문조사 주제에 대해서도 알지 못했습니다.
이 연구에서 얻은 인사이트의 경우, 각 시장에서 샘플로 대표되는 모든 사람들과 인터뷰를 진행했을 때
얻을 수 있는 결과와 비교하여, 설문조사 결과가 플러스 마이너스 4.4% 포인트 이상 차이가 나지 않을
확률이 100 중 95입니다.
� 이 보고서의 전체 방법론, 지역, 산업, 직무 등의 정보는 여기를 통해 확인할 수 있습니다.
소프트웨어 개발에서 확산되는 AI의 물결
우리의 설문조사 데이터에 따르면 거의 모든 응답자가 업무 외 또는 업무 중에 AI 코딩 도구를 사용한 경험이 있다고 보고했습니다. 그러나 17-27%의 응답자는 AI 도구를 업무에서만 사용했다고 답했으며, 이는 모든
개발자가 업무 외에서도 AI를 사용하고 있다는 가정을 반박하는 결과입니다.
GitHub는 이전에 개별 개발자들의 AI 실험에 대해 탐구했지만, 개발자들이 소속된 조직의 AI 접근 방식에
대한 관점은 조사하지 않았습니다. 그래서 우리는 응답자들에게 "소프트웨어 개발자들이 AI 코딩 도구를
사용하는 것에 대한 회사의 접근 방식"에 대해 묻기로 했습니다.
아래 차트에서 볼 수 있듯이, 조사에 참여한 사람들 중 30-40%는 그들의 조직이 AI 코딩 도구의 채택을
적극적으로 장려하고 촉진하고 있다고 답했습니다. 추가로, 시장 전반에서 29-49%의 응답자는 그들의 조직이 이러한 도구의 사용을 허용하지만 제한적인 장려만 하고 있다고 보고했습니다. 그러나 조직이 AI의 물결에 적극적으로 동참할 여지는 여전히 남아 있습니다.
�AI 코딩 도구의 조직적 채택에 따른 과제
GitHub에서는 기업 차원에서 AI 코딩 도구를 채택하는 것이 워크플로 내에서 이러한 도구를 사용하는 것을 촉진하는 정책이 필요함을 알고 있으며, 또한 프로세스 변화, 거버넌스, 규정 준수와 같은 요소들을 고려해야 한다는 점을 인식하고 있습니다.
개발자들이 워크플로 개선을 추구하는 동안, 리더들은 더 넓은 전략적 목표와 규제도 고려해야 합니다.
이러한 기술이 계속 발전함에 따라, 개발자와 기업이 대규모로 AI를 활용할 수 있는 상당한 성장 잠재력이
있다고 보고 있습니다.
� 이러한 도구의 실제 사용과 조직 정책에 대한 개인적인 인식 간의 차이는 워크플로의 일환으로 AI를
통합하고 사용하는 것에 대한 더 넓은 가능성과 개방성을 강조합니다.
AI 도구를 적극적으로 장려하는 조직에서 일하는 응답자의 거의 절반(48%)이 그들의 툴체인이
"사용하기 쉽다"고 보고했습니다. 반면, AI 사용에 대해 중립적인 입장을 취하는 조직의 응답자 중 상당히
높은 비율(65%)이 그들의 툴체인을 복잡하다고 설명했습니다. 이는 AI 코딩 도구가 소프트웨어 개발 팀의
워크플로를 간소화하고 툴체인 복잡성을 줄이는 데 기여할 수 있음을 시사합니다.
AI 코딩 도구의 보고된 이점
우리의 설문조사는 응답자들이 소프트웨어 개발에서 AI 코딩 도구를 사용하면서 얻는 여러 주요 이점을 확인했습니다. 여기에는 코드 품질 개선, 개발 효율성 향상, 그리고 워크플로 간소화가 포함됩니다. 또한, 이러한 도구들이 업스킬링(기술 향상)과 온보딩(신규 직원 교육)을 촉진하는 것으로 인식되고 있음을 시사합니다.
새로운 프로그래밍 언어로의 전환을 쉽게 하고 기존 코드베이스를 이해하기 쉽게 만들어, 이러한 도구들은
직장 내에서 응답자들에게 실질적인 영향을 미치고 있음을 보여줍니다.
이전에 GitHub에서 실시한 연구에 따르면, GitHub Copilot이라는 AI 코딩 도구를 사용하는 개발자들은
최대 55%까지 생산성이 증가한 것으로 나타났습니다.
이는 개별 개발자와 팀이 AI 코딩 도구로 절약한 시간을 어떻게 활용할 것인가에 대한 자연스러운 질문으로 이어졌고, 이 질문을 설문조사 응답자들에게 직접 물어보는 계기가 되었습니다. 그러나 먼저, 우리의
설문조사에서 보고된 이점들을 탐구해 보겠습니다.
개발자 중심의 이점을 바탕으로, 이 섹션에서는 AI 코딩 도구가 소프트웨어 개발 팀과 조직에 제공하는
더 넓은 이점에 대한 응답자들의 인식을 탐구합니다.
향상된 코드 품질. 미국 응답자의 대부분(90%)과 인도 응답자의 81%, 그리고 브라질(61%)과 독일(60%)의 과반수 이상이 AI 코딩 도구를 사용할 때 코드 품질이 향상된 것으로 인식한다고 보고했습니다.
이는 지난 1년 동안 Accenture와 함께 GitHub Copilot이 기업 엔지니어링 팀에 미치는 영향과 코드 품질에 대한 인식에 대해 분석한 연구와 일치합니다.
새로운 프로그래밍 언어를 배우고 기존 코드베이스를 이해하기가 더 쉬워짐. 응답자의 상당 부분(60-71%)이 이러한 도구가 새로운 프로그래밍 언어를 채택하거나 기존 코드베이스를 이해하는 것을 "쉽게" 만들어준다고 보고했습니다. 특히, 각 국가에서 23-29%의 응답자는 AI 코딩 도구가 새로운 프로그래밍 언어를 배우거나
기존 코드베이스를 이해하는 데 "매우 쉽게" 만들어준다고 답했습니다.
테스트 케이스 생성. 전체적으로, 98% 이상의 응답자가 그들의 조직에서 AI 코딩 도구를 사용하여 테스트
케이스를 생성하는 실험을 해본 적이 있다고 보고했습니다. 대다수의 응답자는 그들의 조직이 AI 도구를
사용해 테스트를 "때때로" 생성한다고 답했습니다. 이 경향은 미국에서 가장 두드러지며(92% 보고),
독일에서는 가장 덜 나타났습니다(65% 보고).
� 테스트 케이스 생성에서 AI 코딩 도구의 역할
GitHub에서는 AI 채택이 증가함에 따라 AI 코딩 도구가 테스트 케이스 생성과 보안에도 기여하는 방식이
개선되는 것을 확인했습니다. 이러한 도구들은 종종 전통적인 머신러닝 도구를 기반으로 하여 테스트
생성에서 상호 보완적인 역할을 합니다. 이는 더 빠른 테스트 생성과 향상된 커버리지로 이어지며,
이전에 간과되었을 수 있는 레거시 코드에도 적용됩니다.
그러나 AI가 생성한 테스트도 코드 자체와 마찬가지로, 모든 잠재적 시나리오가 고려되었는지 확인하기 위해 인간의 검토가 필요하다는 점을 잊지 말아야 합니다.
우리의 설문조사에서 응답자들은 AI 코딩 도구로 절약한 시간을 주로 시스템 설계, 협업, 학습에 활용한다고 보고했습니다. 특히, 미국과 독일의 응답자 중 47%가 이 추가 시간을 협업과 시스템 설계에 사용한다고
답했습니다. 이는 지난해 미국 기반 개발자들을 대상으로 한 설문조사에서 처음 관찰된 경향을 이어가는
것으로, 당시 응답자들은 AI가 고차원적인 작업에 집중하는 데 도움을 준다고 보고했습니다.
AI를 업무에서 사용해 본 사람들 사이의 기대는 무엇일까요?
우리의 설문조사에 따르면, 응답자들은 AI 코딩 도구가 고객 요구 사항을 충족하는 능력을 크게 향상시킬 것이라는 강한 기대를 가지고 있습니다. 대다수의 응답자들(독일에서 61%에서 미국에서 73%까지)은 AI 코딩 도구가 고객 요구 사항을 충족하는 능력을 어느 정도 개선하거나 크게 향상시킬 가능성에 대해 낙관적인 태도를 보였습니다. 이 경향은 다양한 산업 전반에서 일관되게 나타나, 생성형 AI의 이점에 대한 기대가 널리 퍼져 있음을 시사합니다.
특히, 조사된 사람들 사이에서 낙관적인 수준은 회사의 AI 사용에 대한 입장과 연관이 있는 것으로 보입니다. AI 사용을 적극적으로 장려하는 회사에서 일하는 응답자들은 기술이 고객 만족을 이끌어낼 수 있는 능력에
대해 더 큰 자신감을 표현하는 경향이 있었습니다. 이는 AI 사용을 지원하는 회사가 개인이 AI 코딩 도구의
잠재적 가치를 최대한 활용할 수 있도록 도울 수 있음을 시사합니다.
응답자들은 AI가 코드 보안과 개발 효율성을 향상시킬 것으로 기대하고 있습니다. 설문조사 응답자들
사이에서 AI 코딩 도구가 코드 보안을 향상시킬 것이라는 기대는 거의 보편적이며(99-100%), 응답 분포는
아래 차트에서 확인할 수 있습니다. 특히 인도에서는 41%의 응답자가 코드 보안이 크게 개선될 것이라고
기대하며, 가장 높은 기대치를 나타냈습니다.
이것을 기억하세요
우리의 연구는 소프트웨어 개발의 진화하는 환경에 대한 세 가지 중요한 인사이트를 제공합니다:
생성형 AI는 소프트웨어 개발을 빠르게 변화시키고 있습니다. 우리 설문조사에 참여한 거의 모든 응답자가 개인적이든 직업적으로든(또는 둘 다) AI 코딩 도구를 사용해 본 경험이 있습니다.
응답자들은 AI 코딩 도구를 사용할 때 여러 가지 이점을 지적했습니다. 협업과 시스템 설계는 개발자들이 AI 도구를 사용해 절약한 시간을 재투자하는 더 전략적인 작업입니다.
설문조사 응답자들은 그들의 조직이 AI를 수용하고 있다고 말하지만, 아직 발전할 여지가 있습니다. AI의 잠재력을 최대한 실현하려면, 기업은 신뢰 구축, 명확한 지침, 그리고 측정 가능한 성과를 통해 채택을 촉진하는 데 집중해야 합니다.
AI 기반 소프트웨어 개발의 잠재력은 부인할 수 없습니다. 혁신, 보안, 조직적 정렬을 균형 있게 우선시하는 전략적 접근 방식을 통해 그 잠재력을 최대한 발휘할 수 있으며, 이는 엔지니어링 리더들이 이러한 발전을
활용하여 팀을 발전시키기에 매우 흥미로운 시기입니다.
