오픈소스 컨트리뷰터 C씨는 수천 줄의 레거시(과거에 개발되어 현재까지 사용되는 낡은 시스템) 코드를 분석하며 수정 범위를 찾는 데만 며칠을 보낸다. 이런 곤란을 겪는 개발 조직이 늘고 있다.

AI 워크플로우 구축과 전사적 보급

AutoScout24(유럽 및 캐나다 최대 온라인 자동차 마켓플레이스)는 OpenAI와 파트너십을 맺고 AI 워크플로우를 구축했다. 월간 사용자 3,000만 명과 200만 건의 차량 매물을 처리하며 45,000개의 딜러 파트너사를 보유한 규모다. 시스템 복잡도가 증가하고 제품에 대한 기대치가 높아지면서 기존의 점진적인 개선 방식으로는 한계에 부딪혔다. 대규모 마이그레이션(데이터나 소프트웨어를 다른 환경으로 옮기는 작업)과 낡은 레거시 시스템의 유지보수 압박이 거세진 시점이었다. 이에 회사는 소프트웨어를 구축하고 테스트하며 확장하는 방식 자체를 근본적으로 재설계하기 위해 AI를 도입했다.

전사적 도입 전략은 두 개의 층위로 나뉜다. 먼저 전 직원 2,000명에게 ChatGPT를 보급해 AI 리터러시(AI를 이해하고 활용하는 능력)라는 기초 체력을 다졌다. 이는 조직 전체가 AI라는 도구에 익숙해지게 만드는 포석이었다. 동시에 엔지니어링, 데이터, 제품 담당자 1,000명에게는 Codex(AI 기반 코딩 보조 도구)를 배포해 실질적인 개발 생산성을 높였다. Codex 도입 전에는 3개월간의 엄격한 평가 기간을 가졌다. 사용성과 워크플로우 호환성, 그리고 코드 품질의 측정 가능한 개선 여부를 확인한 뒤 최종 선택했다.

개발 주기 단축과 역할의 확장

예전에는 새로운 기능을 배포하거나 시스템을 수정하는 데 수 주가 소요되었다. 이제는 개발 주기가 일 단위로 단축되었다. 단순한 도구 도입을 넘어 AI 챔피언스(AI 확산을 주도하는 내부 전문가 그룹) 네트워크를 통해 실무 사례를 발굴하는 체계를 갖췄다. 이 그룹은 중앙 리더십과 개별 팀 사이의 피드백 루프를 만들어 AI 기능을 실제 비즈니스 유스케이스로 전환하는 가교 역할을 했다. AI를 별도의 도구가 아니라 기존 워크플로우에 자연스럽게 내재화하는 전략을 취한 것이다.

과거에는 개발자만 가능했던 프로토타이핑(아이디어를 빠르게 구현해 검증하는 과정)을 이제는 비기술직 직원들도 직접 수행한다. 이는 아이디어 검증 단계에서 발생하는 병목 현상을 제거해 조직 전반의 혁신 속도를 높였다. 엔지니어링 영역에서는 자동화된 풀 리퀘스트(코드 변경 사항을 반영해달라고 요청하는 절차) 리뷰와 대규모 리팩토링(결과는 유지하되 내부 구조를 개선하는 작업)이 일상이 됐다. 기술 문서 작성과 장애 발생 후 진행하는 포스트 인시던트 분석(사고 원인을 분석해 재발을 방지하는 과정)에도 AI가 투입되어 분석 속도를 높였다. 결과적으로 구매자와 딜러 파트너 모두가 체감하는 플랫폼 개선 속도가 빨라졌다.

AI가 단순한 보조 도구를 넘어 엔지니어링 조직의 운영 체제 자체를 바꾸는 포석이 됐다.