/AI Chasm Catalyst

기업 경쟁력은 단순히 AI를 ‘도입’하는 것에서 끝나지 않는다. 핵심은 AI를 얼마나 효과적으로 이해하고 협업하느냐에 있다. 특히 운영, 유지보수, 테스트 자동화 영역에서 AI 도구는 이미 개발 현장을 바꾸고 있으며, 이는 곧 AX(AI Transformation) 리터러시의 격차로 이어지고 있다.

◆ AX 리터러시의 중요성

기업 IT 조직은 AI를 단순한 도구가 아닌 업무 혁신의 파트너로 활용해야 한다. 신규 서비스 개발보다 반복적이고 소모적인 운영·유지보수 영역에서 AI의 효익이 먼저 드러나고 있다. 이는 비용 절감뿐 아니라 개발 생산성과 품질을 동시에 끌어올린다.

◆ 코드 생성과 기술 부채의 양면성

AI 코드 생성은 기술 부채를 누적시킬 위험도 있지만, 반대로 레거시 코드 정리와 현대화에 강력한 도구가 되기도 한다.

품질 관리가 부족하면 유지보수 불가능한 코드가 쌓인다.

그러나 AI 기반 리팩토링을 활용하면 중복 제거, 구조 개선, 최신 아키텍처 설계로 이어질 수 있다.
결국 차이는 AI와 협업하는 개발자의 역량에 달려 있다.

◆ 개발 현장에서의 AI 협업 사례

전략·설계 단계: 코드베이스 영향 분석과 계획 수립에 특화된 AI 도구

구현 단계: IDE 기반 AI 도구로 코드 작성과 테스트 자동화

테스트 단계: AI가 테스트 커버리지를 크게 확장, 유지보수 부담 완화

이처럼 각 도구의 강점에 따라 역할을 분리하면 생산성과 품질을 동시에 확보할 수 있다.

◆ E2E 테스트 자동화의 돌파구

E2E 테스트는 반복적이고 누락이 잦아 AI 도입 효과가 가장 크다.

Robot Framework: API 중심 시스템에 적합

Playwright: UI·프론트엔드 테스트에 최적

AI를 활용하면 테스트 코드 작성 부담을 줄이고 품질 안정성을 강화할 수 있다. 단, POM(Page Object Model) 같은 기본 설계 지식이 전제되어야 한다.

◆ 도입 장벽과 극복 방안

문화적 저항 – 개발자들의 NIH(Not Invented Here) 심리를 품질 게이트와 코드 리뷰 자동화로 완화

코드 품질·신뢰성 – 정적 분석 툴과 행동 기반 품질 분석 도입

기술 부채 관리 – 복잡도를 통제할 아키텍처 설계 역량 필수

일관성 부족 – 조직 차원의 규칙 정의와 에이전트 간 공유

◆ 앞으로 개발자가 키워야 할 역량

AI 시대의 개발자는 더 이상 단순 코딩이 아닌 10% 핵심 역량으로 경쟁한다.

도메인 지식과 문제 정의 능력

주도적 커뮤니케이션과 협업 역량

아키텍처 설계 경험과 판단력

AI 제안에 대한 수용·거부의 결단

이는 주니어 개발자도 빠르게 성장할 수 있는 발판이 된다.

◆ 결론

AI는 엔지니어의 자리를 위협하는 존재가 아니라 강력한 동반자다.

기업이 AI 협업 역량을 얼마나 잘 축적하느냐가 경쟁력의 갈림길이 되고 있으며, AX 리터러시를 갖춘 개발자야말로 미래의 핵심 인재로 남게 될 것이다.