IT 책임자가 기술 부채를 갚아야 하는 이유: 생성형 AI가 해결책이 될 수 있을까?
IT 책임자라면 누구나 기술 부채의 존재를 알고, 언젠가는 해결해야 한다는 압박감을 느낍니다. 하지만 경영진에게 기술 부채 해결의 중요성을 설득하는 것은 쉽지 않습니다. 왜냐하면 기술 부채 해소가 즉각적인 수익 증가나 새로운 역량 강화로 이어지지 않는 경우가 많기 때문입니다.
기술 부채란 무엇이며 왜 문제가 될까요?
기술 부채는 초기 개발 단계에서 편의를 위해 선택한 차선책들이 누적되어 발생하는 문제입니다. 예를 들어, 빠른 출시를 위해 코드 품질을 희생하거나, 충분한 테스트 없이 개발을 진행하는 경우 등이 있습니다. 이러한 선택은 단기적으로는 효율적일 수 있지만, 장기적으로는 코드 유지보수를 어렵게 하고, 새로운 기능 개발 속도를 늦추며, 심지어 시스템 장애를 유발할 수도 있습니다.
생성형 AI, 기술 부채 해결의 게임 체인저?
생성형 AI는 개발자가 코드를 작성하고 리팩토링하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 개발자들은 생성형 AI 툴을 활용하여 기술 부채를 해결하는 다양한 방법을 모색하고 있습니다. 규모가 작고 즉각적인 문제 해결부터, 체계적이고 전체적인 접근 방식까지, AI의 활용 가능성은 무궁무진합니다.
생성형 AI가 기술 부채 해결에 기여하는 방식
생성형 AI는 다음과 같은 방식으로 기술 부채 해결에 기여할 수 있습니다.
- 코드 명확성 부여: 오래되고 문서화되지 않은 코드를 이해하기 쉽게 주석을 추가하여 코드베이스의 투명성을 높입니다.
- ‘코드 스멜’ 감지: 잠재적인 문제를 일으킬 수 있는 코드, 즉 제거해야 할 코드를 식별합니다.
- 린팅 개선: 린팅 툴이 감지하는 문제점을 해결하도록 지원하고, 기술 부채로 이어질 수 있는 부분을 개선합니다.
- 오래된 종속성 추적: 코드베이스의 라이브러리와 종속성이 얼마나 오래되었는지 파악하여 업데이트를 지원합니다.
- ‘스마트한’ 테스트: 단위 테스트를 자동 생성하여 코드 품질을 높이고 기술 부채 발생을 예방합니다.
기술 부채, 전략적으로 활용할 수 있을까?
많은 기업들이 기술 부채의 정량화와 수정을 지원하는 인프라 생태계로 AI 툴을 활용하기 시작했습니다. AI는 코드 스멜을 찾아내는 것을 넘어, 핫스팟, 이탈률, 엔트로피 지표 등을 포함한 완전한 대시보드를 생성하여 기술 부채를 명확하게 보여줍니다. 이를 통해 기업은 기술 부채를 전략적으로 관리하고 해결 방안을 계획할 수 있습니다.
AI, 만능 해결사는 아니다: 인간의 역할은 여전히 중요
AI 툴이 기술 부채를 해소하는 데 도움을 줄 수 있지만, 인간의 역할은 여전히 중요합니다. AI는 코드의 문제점을 찾아내는 데는 능숙하지만, 왜 그런 문제가 발생했는지, 그것이 진짜 부채인지 아니면 비즈니스 맥락상의 특성인지 파악하는 데는 어려움을 겪습니다. 기술 부채는 구조적인 문제뿐만 아니라 문화와 맥락적인 요소도 포함하기 때문입니다.
미래의 기술 부채, '오늘' 예방하는 방법
AI는 기술 부채가 발생하기 전에 미리 해소하기 위한 미래 지향적인 지침을 제공할 수 있습니다. 실시간 부채 평가를 코드 검토에 통합하여 문제가 확산되기 전에 포착하는 것이 중요합니다. 이러한 예측은 기술 부채를 지속적이고 가시적인 백로그로 바꿔주고, 엔지니어링 리더는 이를 우선순위에 따라 관리할 수 있습니다.
결론: AI, 기술 부채 해결의 조력자
생성형 AI는 기술 부채 해결에 강력한 도구가 될 수 있습니다. 하지만 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 인간의 판단력과 맥락적인 이해가 필수적입니다. AI를 통해 기술 부채를 줄이고 코드 품질을 높여 개발자들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 지원해야 합니다.
