(AI 1강) AI와 SW 개발 프로세스의 만남

1강: AI와 SW 개발 프로세스의 만남 🚀

소프트웨어 개발 프로세스는 수십 년 동안 폭포수(Waterfall), V-모델, 애자일(Agile), DevOps와 같은 방법론을 중심으로 발전해왔습니다. 하지만 최근 가장 큰 변화는 AI(인공지능) 의 등장입니다.

AI는 더 이상 단순한 보조 도구가 아니라, 개발 프로세스 전반에 걸쳐 함께 의사결정을 내리고 효율을 극대화하는 동반자로 자리매김하고 있습니다.

이번 강의에서는 AI가 SW 개발 프로세스와 어떻게 결합되는지, 그리고 OEM, Tier1, Tier2 입장에서 각각 어떤 기회를 제공할 수 있는지 살펴보겠습니다.

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1. AI가 바꾸는 요구사항 분석 📑

AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 불명확한 요구사항을 찾아낼 수 있습니다.

• OEM 관점: 수백~수천 개의 요구사항 문서를 관리해야 하는 상황에서 AI는 중복, 모호성, 충돌을 자동 탐지하여 프로젝트 복잡성을 줄여줍니다.
• Tier1 관점: 고객 요구사항을 빠르게 정리하고, 표준 형식에 맞게 변환하는 작업을 AI로 자동화할 수 있습니다.
• Tier2 관점: 제한된 리소스를 AI로 보완하여, 요구사항 이해 및 검증 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

👉 실제 실습 예제:

프롬프트: "다음 요구사항 목록에서 모호하거나 불명확한 부분을 찾아줘."

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2. AI 기반 코드 리뷰와 품질 확보 🔍

AI는 코드의 품질을 빠르게 분석하고 잠재적 결함을 경고할 수 있습니다.

• OEM: 여러 Tier1에서 납품받는 코드 품질을 일관되게 평가할 수 있습니다.
• Tier1: 고객 품질 기준에 맞는 코드 스타일과 안전 규칙(MISRA, CERT 등)을 빠르게 점검할 수 있습니다.
• Tier2: AI 기반 도구를 활용하면 경험이 부족한 개발자도 높은 품질을 유지할 수 있습니다.

👉 실제 실습 예제:

프롬프트: "이 C 코드에서 MISRA 규칙 위반 가능성이 있는 부분을 찾아 설명해줘."

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3. AI가 만드는 효율적인 의사결정 🤖

개발 과정에서 수많은 의사결정이 필요합니다. AI는 데이터 기반 분석으로 의사결정을 도와줍니다.

• OEM: 시스템 아키텍처 설계 시 여러 대안을 비교 분석하는 데 활용할 수 있습니다.
• Tier1: 고객 요구사항 변경이 발생했을 때, 기존 시스템에 미치는 영향을 신속히 분석할 수 있습니다.
• Tier2: 반복적이고 표준화된 작업(예: 단위테스트 케이스 생성)을 AI가 대신할 수 있습니다.

👉 실제 실습 예제:

프롬프트: "이 시스템 구조에서 보안성 강화를 위한 아키텍처 대안을 제안해줘."

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4. AI와 새로운 개발 문화 🌐

AI와 협업하는 과정에서 프롬프트 엔지니어링이라는 새로운 기술이 등장했습니다.
이는 단순히 AI에게 질문하는 것이 아니라,

문제를 정의하고, AI가 가장 유용한 답을 낼 수 있도록 맥락을 제공하는 기술입니다.

• OEM: 프로젝트 관리 및 기술 의사결정에서 AI와 협업하는 체계 확립 필요
• Tier1: 고객 요구와 내부 개발팀 간 AI 기반 커뮤니케이션 방식 확립 필요
• Tier2: 빠른 프로토타입과 반복적 실험에서 AI를 적극적으로 활용

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이번 강의 요약 ✨

• AI는 단순한 보조 도구가 아닌 SW 개발 프로세스 혁신의 동반자
• OEM, Tier1, Tier2 모두 AI 활용 전략이 다르게 적용됨
• 프롬프트 엔지니어링이 새로운 개발 역량으로 자리 잡음

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다음 강의 예고 🔔

다음 시간에는 AI 프롬프트 작성 기초을 다룹니다. 프롬프트 엔지니어링의 개념과 효과적인 질문을 어떻게 설계하는 지 실습해 보겠습니다. 🚀