AI 기술은 IT 개발 및 운영 전반에서 생산성과 품질을 동시에 높일 수 있는 핵심 도구로 부상하고 있다. 글로벌 시장에서는 생성AI, 자동화 플랫폼, 테스트 최적화 기술이 솔루션 제공 처리량을 획기적으로 향상시키는 전략으로 주목받고 있다. 이에 따라 기업은 AI 도입을 통한 개발 및 배포 주기 단축, 품질 향상, 리스크 예방 등의 구체적인 효과를 확보하고자 한다.

정보기술 연구 기관 인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group, 이하 인포테크)이 기업 요구에 실질적인 가이드를 제시하며, AI가 개발 현장 전반에 전략적으로 통합되어야 함을 강조하는 "AI를 활용한 솔루션 제공 처리량 향상(Boost Solution Delivery Throughput With AI)"보고서를 발표했다.

보고서는 복잡한 IT 환경에서 효율적인 개발 프로세스를 구축하기 위한 세 가지 핵심 전략을 제안했다. 이 전략은 업무 자동화, 사전 예방적 위험 관리, 지능형 안내라는 영역에서 AI를 도입해 조직의 솔루션 개발 처리량과 품질을 동시에 강화할 수 있도록 설계되었다.

AI 도입이 개발 처리량에 미치는 영향

보고서는 AI가 처리량 문제를 직접적으로 해결할 수 있는 세 가지 핵심 영역을 제시했다. 첫째, 반복적이고 비효율적인 관리 및 운영 작업을 자동화함으로써 개발자들의 시간을 확보할 수 있다. 둘째, AI 기반의 지능형 테스트와 취약점 분석은 문제가 실현되기 전에 사전 예방할 수 있도록 하여 신뢰성과 안정성을 높인다. 셋째, AI는 실시간 코드 리뷰와 설계 제안을 통해 개발 품질을 개선하고 지속적인 최적화를 유도할 수 있다.

인포테크의 애플리케이션 제공 전문가 앤드류 쿰슨(Andrew Kum-Seun)은 "처리량은 항상 솔루션 제공 팀의 핵심 성공 요인이며, AI는 이를 가속화할 수 있는 열쇠"라고 밝혔다. 그는 "기술 발전 속도가 빨라지고 있는 지금, 과거 방식만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵다"며, "AI는 단순한 도구가 아니라 팀의 사고방식과 작업 구조에 깊이 통합되어야 한다"고 강조했다.

기업을 위한 AI 전략 실행 로드맵

보고서는 AI를 단순한 파일럿 프로젝트 수준에 머무르지 않도록 하기 위해, 구체적인 실행 방안을 제시했다. 우선 조직은 반복 업무나 테스트 자동화처럼 명확한 효과를 기대할 수 있는 영역부터 AI를 도입해야 한다. 초기 성공은 조직 내부의 저항을 줄이고, AI 도입에 대한 신뢰를 확보하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이후 점진적으로 조직 전반에 확장함으로써, 전사적 AI 전략으로 이어질 수 있다.

보고서는 AI가 실질적인 영향력을 발휘하려면, 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라 그것을 기반으로 팀의 사고와 실행이 변화해야 한다고 강조한다. 이를 위해 AI 기반 코드 생성, 합성 데이터 기반 테스트, 지능형 결함 탐지 시스템 도입을 권장한다. 이러한 접근은 개발 품질 향상과 리스크 최소화, 배포 주기 단축이라는 세 가지 목표를 동시에 달성할 수 있는 전략으로 분석된다.

앤드류 쿰슨은 “기업의 솔루션 제공 속도는 시장 경쟁력과 직결된다. AI는 단순한 개발 자동화 도구가 아니라 전사 전략의 핵심 자산이 되어야 한다. AI 도입 초기에는 명확한 성과가 보일 수 있는 업무 영역에 집중하고, 그 성공을 바탕으로 내부 신뢰를 형성하는 것이 중요하다.”고 조언했다.

또한 쿰슨은 “지금까지 많은 기업이 파일럿 단계에 머물렀지만, 앞으로는 AI를 솔루션 제공 체계 전반에 깊이 뿌리내리도록 전략적 리더십이 필요하다”며, “이를 위해서는 C레벨과 현업 개발 조직 간의 긴밀한 협력이 필수”라고 덧붙였다.

AI 도입의 장기적 효과를 극대화하기 위해, 보고는 조직이 AI 기반 의사결정과 자동화 구조를 모든 IT 전달 프로세스에 일관되게 적용할 것을 권장한다. 보고서는 단기 성과에만 집중하지 말고, 장기적인 전략 수립과 변화 관리 역량을 병행해야 한다고 강조한다. 이를 통해 AI는 단기 효율성 향상뿐 아니라, 지속 가능한 경쟁 우위 확보 수단으로 진화할 수 있다.