AI Code Assistant 도입 표준 수립 및 교육으로 개발 생산성 30%를 향상

AIR DevOps를 통해 최적의 AI Code Assistant를 선정하고 활용 표준을 정립했습니다. 이를 통해 반복 작업을 감소시키고 개발자의 코딩 생산성 30% 향상 및 코드 병합 시간 15% 단축을 달성하며 AI 기반 개발 문화를 성공적으로 내재화했습니다.

Airlines (H Company)

고객사 :Airlines (H Company)

산업군 :Data & AI / Airlines / Transportation

서비스 영역 :Applications & DevOps / Data & AI

적용 솔루션 :AIR

1. Overview (프로젝트 배경)

H사는 디지털 전환(DX) 가속화 전략의 핵심으로, 임직원의 업무 효율성과 사용자 경험(UX)을 혁신할 임직원 포털 그룹웨어 시스템 신규 개발 프로젝트를 추진했습니다. 이 프로젝트는 단순히 시스템 구축을 넘어, 개발 속도와 품질을 동시에 확보하고 미래 시스템의 기반을 다져야 하는 중요한 과제였습니다.

H사는 이 핵심 시스템 개발을 가속화하고 성공적으로 완수하기 위해 AIR DevOps 방법론을 채택했습니다. 특히, AI Code Assistant 기술을 내부 개발 환경에 체계적으로 도입하여 개발 조직 전체의 AI 활용 역량을 표준화하고, AI 기반 개발 방법론(AI Driven Development)을 내재화하는 것을 그룹웨어 프로젝트의 성공과 개발 생산성 획기적 향상의 목표로 삼았습니다.

2. Challenge (문제 정의)

비효율적인 요구사항 분석 및 기획:

그룹웨어 개발 초기 단계에서 방대한 임직원 요구사항을 수집하고, 최신 UX/UI 트렌드에 맞춰 수동으로 분석 및 기획하는 과정에 많은 시간과 인력이 소요되어 초기 설계 단계의 비효율이 발생했습니다.

AI 도구 도입 혼란 및 비표준화:

시중에 다양한 AI Code Assistant가 존재하여 최적의 도구를 선정하고, 그 활용 방식을 표준화하는 데 어려움이 있었습니다.

AI 활용 역량 편차 및 반복 작업:

개발자 개인 역량에 따라 AI Code Assistant 활용도가 달라지고, 애플리케이션 코딩, 오류 수정 등 반복적인 개발 작업에 인력이 투입되어 창의적인 업무에 집중하기 어려웠습니다.

3. Solution (해결 방안)

메가존클라우드는 AIR DevOps 방법론을 기반으로 PMP 기반의 체계적인 컨설팅과 애자일(Agile) 기반의 AI Driven Development를 결합한 End-to-End 솔루션을 제공했습니다.

AI 기반 요구사항 분석 및 설계 가속화: AIR의 AI-Driven SDLC를 적용하여, 자연어 기반의 요구사항 및 트렌드 데이터를 신속하게 분석하고, 이를 그룹웨어의 상세 Spec으로 전환하는 초기 기획 단계를 획기적으로 단축했습니다. (컨설팅 단계에 AI의 가치를 조기 적용)
AI Code Assistant 표준화: 그룹웨어 개발 환경에 맞춰 다양한 AI Code Assistant 기술을 기능적으로 검증하고 고객 환경에 최적화된 도구(Claude, Amazon Q Developer 등)를 선정하여 개발 환경 표준을 수립했습니다.
체계적인 교육 및 실전 적용: 개발자 역량 강화를 위해 AI Prompt 작성 가이드 및 Frontend/Backend 개발 가이드를 개발하고, 실습 중심의 체계적인 교육을 수행하여 AI를 활용한 코드 생성, 오류 수정 프로세스를 실전 개발에 적용했습니다.