소프트웨어(SW) 개발에서의 생성형 AI(인공지능)는 개발자를 전면적으로 대체하기 어려울 것이란 학계 전망이 나왔다. 현업에선 코딩 이외 업무소통을 비롯한 사회적 활동이 빈번해 AI가 모든 역할을 대신하기 어렵다는 지적이다.
정보통신산업진흥원(NIPA) 부설 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 펴낸 '생성형 AI에 의한 소프트웨어 개발자 업무 영향 분석' 보고서의 연구진은 "SW 개발자의 작업에서 AI의 영향을 받는 작업은 일부분"이라고 밝혔다.
연구진은 "개발 직무를 수행하기 위해선 기술업무 외에도 프로젝트 관리, 업무협의, 문제해결 등 소프트 스킬(사회적 능력)이 필요한 작업이 있다"고 설명했다.
실제 SW 개발은 고객사의 개발·운영환경, 성능·보안 요구수준, 유지보수성 등을 고려해야 하는 탓에 업무를 정형화하기 어렵다는 분석이다. 요구분석·설계·구현·시험 등으로 나뉘는 SW 개발과정 중 요구분석·설계가 AI 활용의 걸림돌로 드러났다.
연구진은 미국 직업정보 분류체계 '오넷(O*NET)'을 통해 선정한 개발자의 업무를 65가지 세부작업으로 분류, AI의 영향을 받지 않는 세부작업 19건을 종합했다.
고객의 요구사항을 분석해 우선순위·솔루션을 경영진·개발팀과 상의하는 작업, 프로젝트의 상태와 SW 설계를 고객·유관부서와 상담하는 등의 작업은 사람이 필요하다고 연구진은 지적했다.
예산·장비·성능 요구사항과 접근성·개인정보보호 등 법적문제를 디자인 계획에 통합하는 작업, 네트워크 담당자나 대행사와 소통하는 작업 역시 AI를 활용하기 어려운 영역으로 나타났다. 인간 개발자가 어려움을 겪는 '부정확한 업무지시' 등은 AI 역시 난관에 부딪힐 것이란 관측도 나왔다.
반면 SW 개발과정에서 코드 작성·검토·시험 작업, 사용설명서 초안 작성 작업은 AI의 영향이 커질 영역으로 지목됐다. 업계에서 사용 중인 코드를 활용하거나 정형화한 정보를 제공하는 등의 방식으로 자동화가 가능한 영역이라는 이유에서다.
연구진은 SW 개발자 양성정책에 대해 직무별로 다른 AI의 영향을 고려해 양성규모를 검토해야 한다고 강조했다. 의사소통과 통합적 사고가 필요한 직무의 인력을 충원하는 데 정부의 지원이 집중돼야 한다는 취지다.
AI의 활용방향에 대해선 개발자 양성·교육 도구로 활용할 여지가 크다고 전망했다. 연구진은 "AI는 프로그램 언어학습, 코드생성 등에 활용도가 높다"며 "단편적인 지식습득에서 벗어나 문제 발굴과 해결에 대한 창의적인 접근역량을 높이는 교육에 집중할 수 있을 것"이라고 밝혔다.
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