올리브영, AI-DLC 도입으로 개발 생산성 5배 향상!
by DD
2개월 전
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CJ올리브영은 AI 코딩 도구 활용의 한계를 극복하고자 AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 방법론을 도입
AWS의 AI 개발 도구인 Kiro를 활용하여 요구사항 정의부터 품질 검증까지 AI 협업 개발 프로세스(AI Collaboration Process) 구축
3일간의 워크숍을 통해 개발 속도 5배 향상, 업무 자동화로 시간 절감(Time Saving), 레거시 시스템 자동 전환 가능성 확인
AI-DLC의 성공적인 적용을 위해 AI 설계의 적정 깊이 판단, 조직 간 인터페이스 계약의 선(先) 정의, 현장 데이터 기반 검증 체계 구축의 중요성을 강조
AI-DLC 방법론: 구조화된 AI 협업의 핵심
AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)는 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 각 단계에 AI를 통합하는 AWS의 개발 방법론이다. 기존 바이브 코딩(Vibe Coding)의 한계점인 코드 품질 편차(Code Quality Variance), 문서화 부족 문제를 해결한다.
Inception Phase: 요구사항 정의, 시스템 설계, 개발 단위 확정 등 개발 초기 단계(Early Stage)에 AI를 활용하여 구조화된 명세 생성
Construction Phase: 비즈니스 로직 모델링, 코드 생성, 테스트를 반복하며 AI 기반 코드 생성(AI-Powered Code Generation) 및 품질 검증 수행
핵심: AI에게 '무엇을, 왜' 만들지를 명확히 정의하고, 각 단계의 산출물을 다음 단계의 입력값으로 연결하는 연속적 워크플로우(Continuous Workflow) 구축
