생성형 AI에 의한 소프트웨어 개발자 업무 영향 분석 (Analyzing the impact of generative AI on Software developer work) > 보고서

본고는 생성형 AI로 인한 소프트웨어 개발 프로세스별 개발 업무 변화를 살펴보고, 이것이 소프트웨어(Software, 이하 SW) 개발자 직무에 어떠한 영향을 주는지와 그 시사점에 대해 논하려고 한다. 

생성형 AI란, 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상 형태의 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 인공지능 모델이다. 생성형 AI라는 화두를 세상에 내놓은 OpenAI사의 ChatGPT는 지금까지 출시된 애플리케이션 중 가장 빠른 속도로 이용자 수가 늘어나고 있다. 이러한 경향은 생성형 AI의 활용이 업무 효율성을 향상할 것으로 기대되기 때문이며, 특히 개발환경의 변화로 인해 개발자의 역할 또한 변화할 것으로 전망된다. 

SW 개발은 SW 요구분석, 설계, 구현 및 시험 등의 복잡한 프로세스로 구성되어 있다. 또한 고객사의 개발 및 운영 환경, 성능 및 보안 요구 수준, 유지보수성 등 다양한 요소를 고려해야 하는 정형화하기 어려운 업무이기 때문에 생성형 AI가 개발자 업무에 주는 영향은 예상만큼 크지 않았다. SW 개발 단계 중 SW 구현과 SW 시험 단계에는 생성형 AI 활용이 가능하다. 생성형 AI를 이용하면 SW 구현 단계에서는 코드 생성, 코드 자동완성, 주석 작성, 코드 번역, 리버스 엔지니어링 등이 가능하다. SW 시험은 시간이 많이 소요되고 반복적인 업무가 많아, 생성형 AI 활용에 가장 효과적인 단계이다. 반면에 고객과의 커뮤니케이션이 중요한 SW 요구분석 단계와 최신 기술을 포함한 복잡한 기술을 연계하여 수행해야 하는 SW 설계 단계는 생성형 AI의 활용이 쉽지 않다. 

전반적으로 생성형 AI 개발도구의 활용은 개발자의 생산성 향상에 효과가 있으나, 개발 단계, 개발하는 제품이나 서비스의 종류, 개발자의 수준 등에 따라 생성형 AI의 활용 방법 및 효과의 차이가 큰 것으로 분석되었다. 개발도구로써 생성형 AI의 활용은 초급개발자보다 생성형 AI 환각에 의한 잘못된 정보를 빠르게 판단할 수 있는 중급개발자의 생산성을 더 높이는 것으로 확인되었다. 반면에 초급개발자는 생성형 AI를 프로그램 언어 학습에 유용하게 활용할 수 있으며, 초급개발자 수준이 빠르게 높아질 것으로 예측된다.

SW 개발자의 작업에서 생성형 AI의 영향을 받는 작업은 일부분이다. 개발자 직무를 수행하기 위해서는 데이터 분석, SW 및 DB 설계, 시스템 결정 및 성능 개선 등 개발 관련 기술 업무 이외에도, 동료와 업무 협의, 이슈 해결 등의 소프트스킬이 필요한 작업이 있어 개발자 업무와 개발 생산성에 대한 생성형 AI의 영향 정도를 정량적으로 파악하기는 어렵다. 

생성형 AI 시대에 대비하기 위해 개발자 수준에 따른 세분화된 생성형 AI 활용 전략 마련, 직무별로 상이한 생성형 AI의 영향을 고려한 개발자 양성 규모 검토가 필요하다. 또한 생성형 AI를 활용하면서 직면할 수 있는 저작권 문제, 프라이버시 문제, 모델 오남용 문제에 대해 적절히 대응할 수 있도록 기본적인 AI 윤리 교육에 대한 강화가 시급하다.

► 생성형 AI의 영향은 개발자 수준에 따라 차별적일 것으로 확인되는바, 각 수준별 개발자들이 그들의 역량 향상과 성과 제고에 생성형 AI를 전략적으로 활용할 수 있도록 지원 필요

   - 초급개발자에게는 생성형 AI 활용 방법 교육에 비중을 두는 것이 필요하며, 생성형 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 초급개발자의 새로운 역할 범위를 형성하고 적응할 수 있도록 지속적 지원이 필요함

    * 생성형 AI의 기능이 초급개발자 과업 일부를 대체할 수 있다 하더라도, 초급개발자의 역할은 다른 형태로라도 여전히 존재한다는 전문가 의견 존재(진회승 외, 2023)

   - 중·고급 개발자는 생성형 AI를 활용한 개발성과 향상이 예측되며, 생성형 AI에 대한 직접적 교육보다는 신기술에 대한 습득 기회* 제공에 초점을 맞추어 지원하는 것이 필요함

    * 예시: 최신 기술 동향 세미나, 콘퍼런스 참여 지원, 네트워킹 기회 확대, 생성형 AI 개발도구 구독료 지원, 데이터 튜닝을 위한 API 사용료 지원 등 

► 향후 개발자 양성 사업 설계 시, 생성형 AI의 영향이 제한적일 것으로 예상되는 직무를 식별하여, 해당 직무를 담당하는 개발자 대한 교육과 양성 규모를 확대하는 것이 필요

   - 본 연구의 분석 결과, SW 개발단계 중 ‘구현 단계’는 생성형 AI의 영향이 클 것으로 확인되며, 특히 코드 작성, 애플리케이션 개발, 테스트 등의 업무에 영향이 클 것으로 확인됨

   - 반면, 커뮤니케이션의 중요도가 높은 ‘요구분석’과 통합적이고 복잡하고 다양한 기술을 구현해야 하는 ‘설계’ 단계는 작업 시 생성형 AI의 영향이 제한적일 것으로 확인됨

► 향후 생성형 AI로 인한 생산성 개선이 제한적이며, 커뮤니케이션 및 통합적 사고 역량이 요구되는 직무를 담당하는 인력 양성에 정부의 지원을 보다 집중할 필요 

►  본 연구의 분석 결과, 생성형 AI는 프로그램 언어 학습, 코드 생성 등에 활용도가 높아 초급개발자들의 개발 지원에 활용될 여지가 큼

►  특히, 생성형 AI는 초급개발자 양성을 상당 부분 담당하는 비정규 교육과정에서 교육의 질적 수준을 높일 수 있는 매우 좋은 활용 도구임

   - 수업 시 생성형 AI를 활용한다면, 초급개발자 교육생들이 많은 시간을 할애하는 프로그램 언어 학습, 코드 생성에 대한 습득 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 판단됨

   - 초급개발자 양성 교육에 생성형 AI 활용 시, 기존의 단편적인 지식의 습득 위주의 교육에서 벗어나, 문제의 발굴과 해결에 대한 창의적인 접근 역량을 제고할 수 있는 교육에 더 집중할 수 있을 것으로 판단됨

► 따라서, 정부에서 지원하는 개발자 인력 양성사업의 교육 도구로서 생성형 AI의 효과적 활용방안에 대해 모색할 필요가 있음

► 생성형 AI를 활용하면서 직면할 수 있는 저작권 문제, 프라이버시 문제, 모델 오남용 문제에 대해 적절히 대응할 수 있도록 기본적인 AI 윤리 교육에 대한 강화가 필요함

   - 커리큘럼에 AI 윤리 교육과정의 비중을 높이거나 필수로 포함하는 방안을 고려해 볼 수 있음

► 나아가, 정부는 개발자들이 참고할 수 있는 생성형 AI 활용 윤리 가이드라인을 개발 및 배포하고, AI 윤리 준수에 대한 자율적 노력 체계를 마련할 필요가 있음

1. 국내문헌

김경은 (2024). “생성형 AI 이용현황 및 노동 대체 가능성에 대한 이용자 인식조사”, 소프트웨어중심사회.

진회승 (2015). “SW MDD 유용성 논의와 사례 분석”, 소프트웨어정책연구소.

진회승·윤보성·신승윤 (2023). “생성형 AI에 대응한 SW인재양성 정책 방향 연구”, 소프트웨어정책연구소 연구보고서. 

2. 국외문헌

Allied Market Research (2023.7). “Generative AI Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report 

by Component (Software, Service), by Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformer, Variational 

Autoencoder (VAE), Diffusion Networks, Retrieval Augmented Generation), by End User (Media and Entertainment, BFSI, IT 

and Telecom, Healthcare, Automotive and Transportation, Others): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-

2032”

Chavi Mehta (2023.6.23.). “US-based generative AI job postings up 20% in May, Indeed data show”, Reuters.

Christof Ebert and Panos Louridas (2023.). “Generative AI for Software Practitioners”, IEEE Software Volume: 40 Issue: 4, 

2023.7. - 8.

CodinGame(2023.). The State of Tech Hiring in 2023

Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). “Gpts are gpts: An early look at the labor market impact potential of 

large language models”, arXiv preprint arXiv:2303.10130.

Gartner (2021). “Market Share Analysis: Application Development Software, Worldwide, 2021”

Gartner (2021). “Top Strategic Technology Trends for 2022”

Hema Nair et al. (2023). “Quick Answer: How Can Generative AI Tools Speed Up Software Delivery?”, Gartner.

K. Lano et al. (2021). “Model Transformation Development Using Automated Requirements Analysis, Metamodel Matching, 

and Transformation by Example”, ACM Transactions on Software Engineering and Methodology Vol. 31, No. 2

Laurie Wurster et al. (2023). “Market Share: Application Development, Worldwide, 2022”, Gartner

Mckinsey (2023). “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier”

Mckinsey (2023). “Unleashing developer productivity with generative AI”

Michele Rosen (2023). “Generative AI Will Have the Greatest Impact on Software Development and Design in the Short Term”, 

IDC

Melinda-Carol Ballou (2023). “Generative AI Offers Greatest Expected Developer Benefits to Software Quality and Testing 

Followed by App Security Testing”, IDC

Varsha Mehta et al. (2022). “Forecast Analysis: Low-Code Development Technologies, Worldwide”, Gartner

3. 기타

DevOps Practices, Tooling and Perceptions Survey (IDC# US49379723, Jan 2023)

Martin Heller (2023). “Review: CodeWhisperer, Bard, and Copilot X”, InfoWorld

Pramodbablad (2023). “History Of Programming Languages”, Linkedin

Reuter (2023.6.23.). “US-based generative AI job postings up 20% in May, Indeed data show”

Stack OverFlow (2023). “2023 Developer Survey”

Stack OverFlow (2023). “Most popular uses of AI in the development workflow among developers worldwide as of 2023”

Statista Market Insights (2023.8). 생성형 AI – 세계 기준(Generative AI–Worldwide). 2023년 9월 기준 

https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/generative-ai/worldwide#market-size

<ifsPOST>

※ 이 자료는 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 [월간 SW중심사회 11월호]에 실린 것으로 연구소의 동의를 얻어 게재합니다. <편집자>

본고는 생성형 AI로 인한 소프트웨어 개발 프로세스별 개발 업무 변화를 살펴보고, 이것이 소프트웨어(Software, 이하 SW) 개발자 직무에 어떠한 영향을 주는지와 그 시사점에 대해 논하려고 한다. 

생성형 AI란, 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상 형태의 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 인공지능 모델이다. 생성형 AI라는 화두를 세상에 내놓은 OpenAI사의 ChatGPT는 지금까지 출시된 애플리케이션 중 가장 빠른 속도로 이용자 수가 늘어나고 있다. 이러한 경향은 생성형 AI의 활용이 업무 효율성을 향상할 것으로 기대되기 때문이며, 특히 개발환경의 변화로 인해 개발자의 역할 또한 변화할 것으로 전망된다. 

SW 개발은 SW 요구분석, 설계, 구현 및 시험 등의 복잡한 프로세스로 구성되어 있다. 또한 고객사의 개발 및 운영 환경, 성능 및 보안 요구 수준, 유지보수성 등 다양한 요소를 고려해야 하는 정형화하기 어려운 업무이기 때문에 생성형 AI가 개발자 업무에 주는 영향은 예상만큼 크지 않았다. SW 개발 단계 중 SW 구현과 SW 시험 단계에는 생성형 AI 활용이 가능하다. 생성형 AI를 이용하면 SW 구현 단계에서는 코드 생성, 코드 자동완성, 주석 작성, 코드 번역, 리버스 엔지니어링 등이 가능하다. SW 시험은 시간이 많이 소요되고 반복적인 업무가 많아, 생성형 AI 활용에 가장 효과적인 단계이다. 반면에 고객과의 커뮤니케이션이 중요한 SW 요구분석 단계와 최신 기술을 포함한 복잡한 기술을 연계하여 수행해야 하는 SW 설계 단계는 생성형 AI의 활용이 쉽지 않다. 

전반적으로 생성형 AI 개발도구의 활용은 개발자의 생산성 향상에 효과가 있으나, 개발 단계, 개발하는 제품이나 서비스의 종류, 개발자의 수준 등에 따라 생성형 AI의 활용 방법 및 효과의 차이가 큰 것으로 분석되었다. 개발도구로써 생성형 AI의 활용은 초급개발자보다 생성형 AI 환각에 의한 잘못된 정보를 빠르게 판단할 수 있는 중급개발자의 생산성을 더 높이는 것으로 확인되었다. 반면에 초급개발자는 생성형 AI를 프로그램 언어 학습에 유용하게 활용할 수 있으며, 초급개발자 수준이 빠르게 높아질 것으로 예측된다.

SW 개발자의 작업에서 생성형 AI의 영향을 받는 작업은 일부분이다. 개발자 직무를 수행하기 위해서는 데이터 분석, SW 및 DB 설계, 시스템 결정 및 성능 개선 등 개발 관련 기술 업무 이외에도, 동료와 업무 협의, 이슈 해결 등의 소프트스킬이 필요한 작업이 있어 개발자 업무와 개발 생산성에 대한 생성형 AI의 영향 정도를 정량적으로 파악하기는 어렵다. 

생성형 AI 시대에 대비하기 위해 개발자 수준에 따른 세분화된 생성형 AI 활용 전략 마련, 직무별로 상이한 생성형 AI의 영향을 고려한 개발자 양성 규모 검토가 필요하다. 또한 생성형 AI를 활용하면서 직면할 수 있는 저작권 문제, 프라이버시 문제, 모델 오남용 문제에 대해 적절히 대응할 수 있도록 기본적인 AI 윤리 교육에 대한 강화가 시급하다.

► 생성형 AI의 영향은 개발자 수준에 따라 차별적일 것으로 확인되는바, 각 수준별 개발자들이 그들의 역량 향상과 성과 제고에 생성형 AI를 전략적으로 활용할 수 있도록 지원 필요

   - 초급개발자에게는 생성형 AI 활용 방법 교육에 비중을 두는 것이 필요하며, 생성형 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 초급개발자의 새로운 역할 범위를 형성하고 적응할 수 있도록 지속적 지원이 필요함

    * 생성형 AI의 기능이 초급개발자 과업 일부를 대체할 수 있다 하더라도, 초급개발자의 역할은 다른 형태로라도 여전히 존재한다는 전문가 의견 존재(진회승 외, 2023)

   - 중·고급 개발자는 생성형 AI를 활용한 개발성과 향상이 예측되며, 생성형 AI에 대한 직접적 교육보다는 신기술에 대한 습득 기회* 제공에 초점을 맞추어 지원하는 것이 필요함

    * 예시: 최신 기술 동향 세미나, 콘퍼런스 참여 지원, 네트워킹 기회 확대, 생성형 AI 개발도구 구독료 지원, 데이터 튜닝을 위한 API 사용료 지원 등 

► 향후 개발자 양성 사업 설계 시, 생성형 AI의 영향이 제한적일 것으로 예상되는 직무를 식별하여, 해당 직무를 담당하는 개발자 대한 교육과 양성 규모를 확대하는 것이 필요

   - 본 연구의 분석 결과, SW 개발단계 중 ‘구현 단계’는 생성형 AI의 영향이 클 것으로 확인되며, 특히 코드 작성, 애플리케이션 개발, 테스트 등의 업무에 영향이 클 것으로 확인됨

   - 반면, 커뮤니케이션의 중요도가 높은 ‘요구분석’과 통합적이고 복잡하고 다양한 기술을 구현해야 하는 ‘설계’ 단계는 작업 시 생성형 AI의 영향이 제한적일 것으로 확인됨

► 향후 생성형 AI로 인한 생산성 개선이 제한적이며, 커뮤니케이션 및 통합적 사고 역량이 요구되는 직무를 담당하는 인력 양성에 정부의 지원을 보다 집중할 필요 

►  본 연구의 분석 결과, 생성형 AI는 프로그램 언어 학습, 코드 생성 등에 활용도가 높아 초급개발자들의 개발 지원에 활용될 여지가 큼

►  특히, 생성형 AI는 초급개발자 양성을 상당 부분 담당하는 비정규 교육과정에서 교육의 질적 수준을 높일 수 있는 매우 좋은 활용 도구임

   - 수업 시 생성형 AI를 활용한다면, 초급개발자 교육생들이 많은 시간을 할애하는 프로그램 언어 학습, 코드 생성에 대한 습득 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 판단됨

   - 초급개발자 양성 교육에 생성형 AI 활용 시, 기존의 단편적인 지식의 습득 위주의 교육에서 벗어나, 문제의 발굴과 해결에 대한 창의적인 접근 역량을 제고할 수 있는 교육에 더 집중할 수 있을 것으로 판단됨

► 따라서, 정부에서 지원하는 개발자 인력 양성사업의 교육 도구로서 생성형 AI의 효과적 활용방안에 대해 모색할 필요가 있음

► 생성형 AI를 활용하면서 직면할 수 있는 저작권 문제, 프라이버시 문제, 모델 오남용 문제에 대해 적절히 대응할 수 있도록 기본적인 AI 윤리 교육에 대한 강화가 필요함

   - 커리큘럼에 AI 윤리 교육과정의 비중을 높이거나 필수로 포함하는 방안을 고려해 볼 수 있음

► 나아가, 정부는 개발자들이 참고할 수 있는 생성형 AI 활용 윤리 가이드라인을 개발 및 배포하고, AI 윤리 준수에 대한 자율적 노력 체계를 마련할 필요가 있음

1. 국내문헌

김경은 (2024). “생성형 AI 이용현황 및 노동 대체 가능성에 대한 이용자 인식조사”, 소프트웨어중심사회.

진회승 (2015). “SW MDD 유용성 논의와 사례 분석”, 소프트웨어정책연구소.

진회승·윤보성·신승윤 (2023). “생성형 AI에 대응한 SW인재양성 정책 방향 연구”, 소프트웨어정책연구소 연구보고서. 

2. 국외문헌

Allied Market Research (2023.7). “Generative AI Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report 

by Component (Software, Service), by Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformer, Variational 

Autoencoder (VAE), Diffusion Networks, Retrieval Augmented Generation), by End User (Media and Entertainment, BFSI, IT 

and Telecom, Healthcare, Automotive and Transportation, Others): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-

2032”

Chavi Mehta (2023.6.23.). “US-based generative AI job postings up 20% in May, Indeed data show”, Reuters.

Christof Ebert and Panos Louridas (2023.). “Generative AI for Software Practitioners”, IEEE Software Volume: 40 Issue: 4, 

2023.7. - 8.

CodinGame(2023.). The State of Tech Hiring in 2023

Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). “Gpts are gpts: An early look at the labor market impact potential of 

large language models”, arXiv preprint arXiv:2303.10130.

Gartner (2021). “Market Share Analysis: Application Development Software, Worldwide, 2021”

Gartner (2021). “Top Strategic Technology Trends for 2022”

Hema Nair et al. (2023). “Quick Answer: How Can Generative AI Tools Speed Up Software Delivery?”, Gartner.

K. Lano et al. (2021). “Model Transformation Development Using Automated Requirements Analysis, Metamodel Matching, 

and Transformation by Example”, ACM Transactions on Software Engineering and Methodology Vol. 31, No. 2

Laurie Wurster et al. (2023). “Market Share: Application Development, Worldwide, 2022”, Gartner

Mckinsey (2023). “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier”

Mckinsey (2023). “Unleashing developer productivity with generative AI”

Michele Rosen (2023). “Generative AI Will Have the Greatest Impact on Software Development and Design in the Short Term”, 

IDC

Melinda-Carol Ballou (2023). “Generative AI Offers Greatest Expected Developer Benefits to Software Quality and Testing 

Followed by App Security Testing”, IDC

Varsha Mehta et al. (2022). “Forecast Analysis: Low-Code Development Technologies, Worldwide”, Gartner

3. 기타

DevOps Practices, Tooling and Perceptions Survey (IDC# US49379723, Jan 2023)

Martin Heller (2023). “Review: CodeWhisperer, Bard, and Copilot X”, InfoWorld

Pramodbablad (2023). “History Of Programming Languages”, Linkedin

Reuter (2023.6.23.). “US-based generative AI job postings up 20% in May, Indeed data show”

Stack OverFlow (2023). “2023 Developer Survey”

Stack OverFlow (2023). “Most popular uses of AI in the development workflow among developers worldwide as of 2023”

Statista Market Insights (2023.8). 생성형 AI – 세계 기준(Generative AI–Worldwide). 2023년 9월 기준 

https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/generative-ai/worldwide#market-size

<ifsPOST>

※ 이 자료는 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 [월간 SW중심사회 11월호]에 실린 것으로 연구소의 동의를 얻어 게재합니다. <편집자>