AI시대, 아마존 사례로 알 수 있는 것...
그것은 아키텍팅과 구조화의 절묘한 조화로움
개인적으로 토스 뱅크의 '반값 엔화'도 이에 해당한다고 개인적으로 추측해본다.
토스는 약간의 오류가 있다고 하더라도, 혁신적인 것은 엄청 빠르게 도입하는 곳이기에, 아마도.. 상당 부분 AI가 도입되어서 작업을 시작했을 것이고, 외부에 알려진 첫번째 이슈가 그 여파가 아닐까? 라고 혼자 생각해본다.
Kiro AI가 AWS 환경 삭제해서 12시간 이상 장애를 일으키는 등의 유사 문제는 이제 흔한 상황이 되어버렸다. 한편으로는 정말 다들 빠르게 AI를 실 서비스에 도입하고, 이를 강력하게 운영하는 수단으로 사용하고 있다.
분명한 것은 운영 비용은 엄청나게 떨어트리지만, 예측 못한 비즈니스 충격은 감안해야 할 것이라는 점이다. 아마도, 그래서.. 제조업체들은 실제 도입을 꺼리는 이유인지도..
https://awesomeagents.ai/news/amazon-ai-code-review-outages-senior-approval/
아마존은 더 빠르게 진행했고, 미국스럽게.. 백서와 해결방안을 오픈했다. ( 아마도, 한국의 쿠팡이나 토스는 이렇게 까지는 못할꺼다. )
결론적으로는 '시니어 엔지니어 승인 의무화'를 선택한 것.
운영과 서비스는 '인간'이 개입해야 하는 것이 맞다. 사실상, '효율'에 대해서 전체적인 것을 모두 학습하지 못한 상황이고, 부분적으로 AI가 도입된 상태이기 때문에 이 결과는 너무도 당연하게 예측된 상태였다.
인프라운영을 Claude에게 일임해버리면...
효율이 떨어지는 vpc나 마이크로 서비스를 훅~ 날려버리는 것은...
정말.. 흔한.. ㅎㅎ
하지만, Business의 구조까지 학습하게 되면...
그런 이슈는 더 줄어들 것이라는...
현 시점에서는...
인간 개발자의 개입, 시니어 개발자의 역할, 소프트웨어 아키텍처를 어떻게 구축하고, 방법론에서 AI와 어떻게 호흡하게 하며, QC/QA의 과정을 어떻게 배치하고, 코드 품질에 대해서, 누가 책임지고, 어떤 부분에서 모니터링 해야 하는지에 대해서 CTO가 발빠르게 조직 구성과 운영에 대한 가이드라인을 통해서 움직이는 구조를 잘 짜는것이 핵심일 것이라는...
개발속도는 정말 엄청나지만...
병목인것인지, 안전이나 비즈니스를 위한 것인지에 대한 분기점을 어떻게 관리하느냐의 싸움일듯.
AI시대, 인간 개발자의 역할은 더 커졌고, 다루는 가치는 더 막강해졌다는...