2026-02-06
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ITWORLD
개발 생산성
SW 업계의 환상
- 개발자의 생산성을 빠르게 향상시킬 ‘마법의 총알’을 원함
- 2000년대 : 해외 아웃소싱
- 2010년대 : Microservice
- 2020년대 : 생성형 AI
- 개발 속도를 늦추는 병목이 ‘코드를 작성하는 일’ 이라고 생각 → LLM의 코드 작성 속도가 빠르므로 개발 속도도 빨라질 것이다
문제점
- SW 개발의 한계는 타이핑 속도가 아님
- 실제 병목 : 만들 지점 결정, 방향성 설정, 현 생태계에 통합 및 보안/규정 통과, 실 운영 환경에 배포, etc.
- AI → 문법, 기본 구조, 반복 코드 처리에는 도움, but 구조적 복잡도의 증가
해결책
- 플랫폼 /
포장된 도로(paved road)/황금 경로(golden path)- 개발자에게 가드레일 및 방향성 제공 → 조직 전체 개발 생산성 향상
- METR 무작위 대조 실험
- 복잡한 저장소에 익숙한 오픈소스 개발자 → AI 도구 사용 시, 작업 속도 19% 증가 (negative)
- 개발자 스스로는 작업 속도가 향상될 것이라 믿음
- AI의 핵심 : 모호함
- 건강한 시스템 + AI = 속도 향상
- 분열된 시스템 + AI = 혼란 가중
- AI 시대의 개발자 생산성 → 배포 효율
- DORA 지표 : 단순 작업량이 아닌, 처리량 및 안정성 측정
- SPACE 프레임워크 : 생산성의 다차원성 시각화
- 준수된 배포까지의 시간(Time to Compliant Deployment) : 작업 ‘준비 완료’ 상태부터 실제 환경에서 모든 조건이 충족된 상태로 실행되기까지 걸린 시간 추적
오늘 배운 것
- PPT 피드백 기반 최종본 완성
- UT 자료 피드백 및 제출
- 시연 준비
내일 할 일
- 시연 준비