AWS Summit은 올 해 처음으로 참석해본다. 이전에는 항상 일정이 맞지 않아서 참석을 못했는데, 이번엔 시간이 맞아서 참석을 할 수 있게 되었다.
~~사람이 더럽게 많다.~~
AWS Summit에서는 다른 행사들과는 다르게 단순한 서비스 소개보다는 실제 현업에서 AI를 어떻게 개발 프로세스에 녹이는지 실용적인 사례를 들을 수 있을 것 같아 기대가 컸다. 특히 우아한형제들 기조연설과 AI-DLC 세션이 라인업에 있어 이 두 개를 메인으로 잡고 참석했다.
우아한형제들 - 하네스 엔지니어링
하네스 엔지니어링: 내가 아는 걸 AI도 알고, 내가 아는 맥락을 AI도 알아서, 자세히 말 안 해도 알아서 돌아가는 것
기조연설을 맡은 우아한형제들 신재현 님은 하네스 엔지니어링을 이렇게 정의내렸다. 그리고 제대로 된 하네스 엔지니어링을 구축하기 위해서는 세가지가 중요하다고 한다.
1. 단단한 토대 (SDD + Steering)
배달 매칭 정책, 라이더 우선순위, 코드 컨벤션 같은 조직의 규칙을 정리하여 AI에게 명시적으로 주입해 "우리 방식대로 굴러가는 코드"를 만드는 구조이다. 이 단계를 Steering이라고 한다. Steering 한 내용을 기반으로 스펙 주도 개발(SDD. Spec Driven Develop) 방법론을 통해 요구사항→디자인→작업을 단계화한다.
2. 노하우 붙여넣기 (Skills + Sub Agent)
"경험엔 압축 알고리즘이 없지만 복사는 됩니다."
잘하는 한 사람의 판단 방식을 Skill 패키지로 추출하고, Sub Agent가 병렬로 작업을 나눠 처리하는 구조로 한 사람의 노하우를 팀 전체의 결과물로 만든다. 이를 통해 시간 단축과 퀄리티를 한번에 비약적으로 상승시킬 수 있다.
3. 다양한 모델 활용
이라고 하지만 그냥 AWS Kiro에서 다양한 모델 지원해준다는 내용이다.
실제 적용 사례로 B마트 가격 시스템 도메인 이관 프로젝트를 소개했는데, Kiro를 활용해 Inception(요구사항 분석 → 시스템 설계) → Construction(코드 스펙 + Steering + 코드 개발 → 품질 테스트) 흐름으로 진행한 결과 개발 생산성 69% 향상, 코드 생산량 약 2.4배를 달성했다고 한다.
AI-DLC 도입 성공 전략
AI-DLC: AI-native Development LifeCycle. AI 네이티브 개발 생명주기
AI-DLC가 도입하기 위해서는 어떻게 해야 하는지에 대한 궁금증에 듣게 된 세션이다. 주로 기업에서 AI 도입의 동기가 FOMO(Fear of Missing Out. 뒤처짐에 대한 두려움)와 FOBO(Fear of Becoming Obsolete. 역할 대체에 대한 두려움) 두 가지가 큰 요인이라고 한다.
핵심 지적은 "코딩 속도 ≠ 개발 속도". GitHub 연구 기준으로 AI 도구가 실질적으로 도움을 주는 코딩 영역은 전체의 20%에 불과하고, 설계/분석(30%), 테스트/검증(30%), 소통/조율(20%)은 여전히 사람 영역이라는 것이다.
이를 해결하기 위해 나온 구조가 AI-DLC이다.
Inception(프로젝트 정의) → Construction(구축) → Operation(운영) 순환 사이클 전 구간에 AI를 개입시키되, [PO, 개발자, 기획, DevOps, QA, 디자이너]가 함께 움직이는 협업 구조를 전제로 한다.
기업 유형별 도입 효과도 정리해줬는데, 특히 SI/프로덕트 기업의 경우 도입 전엔 산출물 누적이 없고 품질이 개개인에게 의존되지만, 도입 후엔 재사용 가능한 자산이 쌓이고 조직 누적 컨텍스트 기반의 품질 일관성이 생긴다고 설명했다.
만족한 점
- 실제 서비스 기업(우아한형제들, B마트)의 구체적인 수치와 프로세스를 공개한 점
- AI를 코드 자동완성 도구가 아니라 조직 시스템에 녹이는 관점으로 접근한 세션들이 많았던 것
- "하네스 엔지니어링"이라는 개념에 대해 더 자세하게 알게 된 점
기대 이하였던 점
- 21일 하루만 참석해서 AI-DLC나 하네스 엔지니어링 관련 심화 세션을 추가로 듣지 못한 아쉬움이 존재함
- 부스 전시는 예상대로 대부분 자사 서비스 홍보 위주라 기술적 깊이는 없었음
- 일부 세션은 내용이 "AI 도입하세요. AI 최고"가 전부인 것도 있었음