국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
단신동향
해외단신
생성형 AI를 활용한 시스템 개발의 현황 및 전망 - 생성형 AI 시대를 고려한 시스템 개발 - 원문보기 1
- 국가 일본
- 생성기관 일본종합연구소(JRI)
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2024-09-30
- 등록일 2024-10-11
- 권호 273
○ 일본종합연구소는 생성형 AI를 활용한 시스템 개발과 관련하여 활용 사례 및 생성형 AI 서비스, 각 기업의 대응사례, 학계에서의 연구 사례를 소개한 후 향후 전망에 대해 정리한 보고서를 발표
○ 시스템개발시 생성형 AI 활용 사례
- ChatGPT 등 범용적 생성형 AI는 시스템 개발의 전체 공정에 도움이 됨
- GitHub Copilot 등의 툴은 엔지니어의 코딩 작업 효율화에 도움이 됨
- 테스트 자동화, SQL 생성, 취약점 대응 등 엔지니어 특유의 업무 및 프로젝트 관리에 특화하여 효율성을 높이는 툴도 존재
○ 각 기업의 대응
- IT벤더·SIer에서는 개발의 전체 공정에서 효율화를 시도하는 대응 및 시스템 갱신, 개발 가이드라인이 및 독자적 툴의 정비 등 대응 추진중
- 신뢰성이 높은 시스템이 필요한 금융업계에서도 일본에서의 사례는 적으나, 시스템 개발에 생성형 AI를 활용하기 시작하였으며, 해외에서는 GitHub Copilot을 엔지니어용으로 도입하여 개발의 효율화를 시도하는 노력이 존재
○ 연구사례
- 코딩 지원 및 테스트 자동화에 관한 연구가 많음.
- 시스템의 요건 정의 및 보수 운용에 관한 연구, LLM 에이전트를 이용하여 자율적으로 시스템 개발을 하는 연구도 등장
○ 향후 변화
- 단기적 변화: 인간과 AI의 협력을 통한 개발 효율화
- 중기적 변화: AI 도입이 전제되는 시스템 개발방법 확립
- 장기적 변화: 시스템 내 제조 장벽이 낮아짐에 따른 IT 업계 사업구조 변혁
○ 시스템개발시 생성형 AI 활용 사례
- ChatGPT 등 범용적 생성형 AI는 시스템 개발의 전체 공정에 도움이 됨
- GitHub Copilot 등의 툴은 엔지니어의 코딩 작업 효율화에 도움이 됨
- 테스트 자동화, SQL 생성, 취약점 대응 등 엔지니어 특유의 업무 및 프로젝트 관리에 특화하여 효율성을 높이는 툴도 존재
○ 각 기업의 대응
- IT벤더·SIer에서는 개발의 전체 공정에서 효율화를 시도하는 대응 및 시스템 갱신, 개발 가이드라인이 및 독자적 툴의 정비 등 대응 추진중
- 신뢰성이 높은 시스템이 필요한 금융업계에서도 일본에서의 사례는 적으나, 시스템 개발에 생성형 AI를 활용하기 시작하였으며, 해외에서는 GitHub Copilot을 엔지니어용으로 도입하여 개발의 효율화를 시도하는 노력이 존재
○ 연구사례
- 코딩 지원 및 테스트 자동화에 관한 연구가 많음.
- 시스템의 요건 정의 및 보수 운용에 관한 연구, LLM 에이전트를 이용하여 자율적으로 시스템 개발을 하는 연구도 등장
○ 향후 변화
- 단기적 변화: 인간과 AI의 협력을 통한 개발 효율화
- 중기적 변화: AI 도입이 전제되는 시스템 개발방법 확립
- 장기적 변화: 시스템 내 제조 장벽이 낮아짐에 따른 IT 업계 사업구조 변혁
