[한국제일신문, 김성옥기자] 소프트웨어가 실제 운영 단계에 들어가면 기업에서는 UI·UX 수정, 콘텐츠 변경, 필터 추가, 유효성 검사 수정, 보고서 업데이트, 경미한 오류 처리 등 크고 작은 요청이 지속적으로 발생한다. 전통적인 방식에서는 수십 분이면 처리할 수 있는 단순한 변경도 고객 요청부터 프로젝트 관리(PM), 개발, 품질검증(QA), 배포를 거쳐야 해 실제 반영까지 수일이 걸리는 경우가 있다.
일반적인 운영 프로세스는 '고객 요청→PM→개발자→QA→배포→고객'으로 이어진다. 이에 SotaTek은 한국 고객 프로젝트에 AI를 활용해 반복적인 운영 업무의 약 80%를 지원하고, 엔지니어는 난도가 높거나 리스크가 큰 나머지 20%에 집중하는 방식의 AI 기반 소프트웨어 운영 모델을 적용하고 있다.
단순한 변경 요청의 경우 데이터나 핵심 업무 로직에 영향을 주지 않는 범위에서 고객이 AI에 직접 요구사항을 전달할 수 있다. AI는 요구사항과 관련 코드를 분석하고 수정 방안을 제안하며, 코드 작성이나 UI 미리보기를 지원한다. 또한 테스트 케이스를 생성하고 변경에 따른 영향 범위를 확인하며 변경 사항에 필요한 문서 작성도 지원한다.
고객이 수정안을 확인하고 승인하면 개발자가 최종 검토를 거쳐 코드를 병합하거나 배포하는 방식이다. 기존의 고객 요청부터 개발까지 이어지는 과정을 '고객→AI 분석→AI 제안·수정→고객 확인→개발자 검토→배포'로 단축할 수 있어 개발자가 수십 건의 소규모 요청을 처음부터 직접 처리해야 하는 부담을 줄일 수 있다는 설명이다.
다만 모든 운영 업무를 AI에 맡기는 것은 아니다. 데이터베이스(DB), 보안, 인증, 결제, 주요 비즈니스 로직, 아키텍처, 프로덕션 배포 등 오류 발생 시 영향이 큰 영역은 엔지니어가 직접 검토하고 의사결정을 내리는 방식이다. AI로 개발자를 대체하는 것이 아니라 반복적인 업무를 AI가 지원하도록 하고, 엔지니어는 경험과 판단이 필요한 작업에 집중하도록 하는 것이 핵심이다.
특히 숙련된 엔지니어가 버튼 위치나 라벨을 변경하거나 릴리스 노트를 작성하는 데 많은 시간을 사용하는 것은 엔지니어링 자원의 효율적인 활용 측면에서 한계가 있다. AI가 반복적인 운영 업무를 처리하면 동일한 엔지니어링 팀이 더 많은 시스템을 운영하면서 아키텍처, 보안, 성능 개선과 비즈니스 가치를 높이는 기능 개발에 더 많은 시간을 투입할 수 있다.
이를 통해 기업은 소프트웨어 유지보수 비용을 낮추는 동시에 운영 요청에 대한 처리 시간을 단축하는 효과를 기대할 수 있다. 특히 반복적인 요청과 경미한 변경이 많은 소프트웨어 운영 환경에서 AI를 활용한 업무 자동화가 엔지니어링 조직의 생산성을 높이는 수단으로 활용될 수 있다는 설명이다.
SotaTek은 한국 고객을 대상으로 한 소프트웨어 개발 및 시스템 운영 과정에 'AI-assisted Software Operations' 모델을 적용하고 있다. 핵심은 특정 AI 도구를 도입하는 데 그치지 않고 AI 에이전트와 엔지니어링 프로세스, 한국과 베트남의 기술 인력을 결합하는 데 있다.
AI는 자동화할 수 있는 반복 업무를 신속하게 처리하고 엔지니어는 중요도가 높거나 위험성이 큰 작업을 통제한다. 고객은 필요한 변경 사항을 보다 빠르게 반영할 수 있고, 기업은 제한된 엔지니어링 자원을 보다 중요한 업무에 투입할 수 있는 구조이다.
SotaTek은 이러한 AI 기반 개발·운영 방식을 바탕으로 한국 기업을 위한 'AI-powered Software Development · Operations' 서비스로 영역을 확대한다는 계획이다.
[보도자료출처: 포탈뉴스통신]
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