웅진씽크빅, AI-DLC로 개발 생산성 4배 향상!

웅진씽크빅은 AI-DLC 방법론을 적용하여 북큐레이터 AI 에이전트의 MVP를 2일 만에 구축하고, 2026년 1월 베타 서비스를 출시함

AI-DLC는 AI와 개발자가 협업하는 새로운 개발 방법론으로, 요구사항 분석, 설계, 구현, 테스트 전 과정에서 AI와 개발자가 역할을 분담함

개발 속도 4배 이상 향상, 개발 비용 70% 이상 절감, 품질 관리 체계 구축 등 개발 생산성 혁신을 달성함

북큐레이터는 상담 준비 시간 단축, 상담 회의록 자동 생성, 맞춤형 학습 제안 기능으로 업무 효율성 향상을 경험함

웅진씽크빅은 AI-DLC 방법론을 다른 프로젝트에도 확대 적용하여, AI와 개발자의 협업을 조직 전체로 확산할 계획임

AI-DLC 방법론: AI와 개발자의 새로운 협업 방식

AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)는 AI와 개발자가 각자의 강점을 활용하여 함께 설계하고 개발하는 방법론이다. 바이브 코딩(Vibe Coding)과 달리, AI-DLC는 체계적이고 구조화된 명세서를 기반으로 AI와 협업한다.

Inception 단계: 요구사항 분석, 유저 스토리 작성, 애플리케이션 설계, 유닛 생성

Construction 단계: 기능 설계, 비기능 요구사항 정의, 인프라 설계, 코드 생성, 빌드 및 테스트

Operation 단계: 향후 지원 예정

AI는 코드 생성, 개발자는 오케스트레이터 역할을 수행하며, 개발 생산성 향상과 품질 확보를 동시에 달성한다.

Kiro Steering을 활용한 AI-DLC 워크플로우 적용

웅진씽크빅은 Kiro의 Steering 기능을 활용하여 AI-DLC 워크플로우를 일관되게 적용했다. Steering은 Kiro가 프로젝트 컨텍스트를 이해하고 일관된 방식으로 개발을 안내하는 기능이다.

.kiro/steering 폴더: 규칙 파일을 넣어 Kiro가 코드 생성, 설계 문서 작성, 리뷰 등 모든 작업에 반영

팀 컨벤션 정의: “모든 API는 RESTful 규칙을 따른다”, “테스트 코드는 Given-When-Then 패턴으로 작성한다” 등

자동화된 워크플로우: AI-DLC의 Inception → Construction → Operation 단계를 인식하고, 각 단계에 맞는 산출물 자동 생성

Kiro Steering을 통해 AI-DLC 방법론을 처음 접하는 워크숍 참여자들도 쉽게 따라갈 수 있었다.

AWS 서비스를 활용한 AI 에이전트 아키텍처

북큐레이터 AI 에이전트는 다양한 AWS 서비스를 활용하여 구축되었다. Amazon Bedrock(Amazon Nova 2 Lite)을 사용하여 상담 내용을 분석하고, 고객에게 맞는 학습 방법을 제안한다. Amazon S3 Vectors를 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현을 위한 벡터 저장소로 선택하여, 비용 효율성을 확보했다.

Amazon Bedrock: 자연어 처리, 2025년 12월 출시된 Amazon Nova 2 Lite 모델 활용

Amazon S3 Vectors: RAG 구현, 기존 OpenSearch 대비 벡터 저장 비용 최대 90% 절감

Amazon EKS: AI 에이전트 실행 환경, 컨테이너 기반 배포, 확장성 및 운영 안정성 확보

Amazon DynamoDB: 상담 이력, 가망고객 정보 저장, 낮은 지연 시간과 높은 가용성 제공

이러한 AWS 서비스들을 통해 안정적인 AI 에이전트 운영 환경을 구축했다.

개발 생산성 향상 및 현장 업무 효율화

AI-DLC 방법론 적용을 통해 개발 생산성이 크게 향상되었다. 요구사항 정의부터 MVP 화면 구성까지 2일 만에 완료하여, 기존 방식 대비 3~4주를 단축했다. AI가 설계 문서와 코드를 생성하고, 개발자가 검토하는 협업 방식으로 투입 인력을 최소화하여 개발 비용을 70% 이상 절감했다.

개발 속도: 4배 이상 향상

개발 비용: 70% 이상 절감

품질 관리: 체계적 검증, 단계별 리뷰 프로세스, 테스트 코드 자동 생성

북큐레이터 AI 에이전트 도입을 통해 현장 업무 효율성도 크게 개선되었다. 상담 준비 시간 단축, 상담 회의록 자동 생성, 맞춤형 학습 제안 기능으로 북큐레이터의 업무 만족도를 높였다.