실행 가능한 객관적인 인사이트를 제공하는 가트너(Gartner)는 ‘AI 코드 어시스턴트(Code Assistants) 가치를 전달하는 방법’에 대한 조사 결과를 15일 발표했다.

가트너는 AI 코드 어시스턴트를 사용하는 기업 소프트웨어 엔지니어가 2023년 초에는 10% 미만에 불과했지만, 2028년에는 75%까지 증가할 것으로 전망했다. 또한 연 매출 규모 10억 달러 이상의 기업에 근무하는 응답자 598명을 대상으로 작년 3분기에 실시한 가트너 설문조사를 인용해 63%의 기업이 이미 AI 코드 어시스턴트를 시범 도입하거나, 배포 중, 배포 완료했다고 밝혔다.

AI 코드 어시스턴트는 코드 생성 및 완성을 넘어 더 많은 기능을 지원한다. 브레인스토밍, 코드 품질 향상을 통해 개발자의 효율성을 높여 프로그래밍 프레임워크 전반에서 숙련도를 높이고 역량도 강화한다. 업무를 지원하는 협업 어시스턴트의 역할도 겸하는 AI 코드 어시스턴트는 직무 만족도 및 유지율을 높여 직원 이탈도 방지한다.

필립 월쉬(Philip Walsh) 가트너 시니어 수석 애널리스트는 “소프트웨어 엔지니어링 리더는 AI 코드 어시스턴트의 확장에 따른 ROI를 결정하고 비즈니스 사례를 구축해야 한다"며, “기존의 ROI 프레임워크는 비용 절감에 중점을 둔 지표로 유도한다. 하지만 이러한 비용 절감 관점으로는 AI 코드 어시스턴트의 가치를 충분히 모색할 수 없다”고 설명했다.

기존 ROI 프레임워크에서는 AI 코드 어시스턴트의 가치 스토리를 확보할 수 없다. 효과적인 가치 스토리를 설정하기 위해서는 ROI의 목표를 비용 절감이 아닌 가치 창출을 지표로 재설정해야 한다.

월쉬 시니어 수석 애널리스트는 "보다 강력한 가치 스토리를 구축하기 위해서는 코드 생성에 소요되는 시간을 얼마나 줄였는지 파악하는 것부터 시작해야 한다”며, "소프트웨어 엔지니어링 리더는 가치 활성화 요소와 결과물의 상관관계를 파악 후 기업의 전반적인 수익을 분석해 AI 코드 어시스턴트에 대한 전체 기업 가치 스토리를 전달할 수 있다”고 밝혔다.

가트너 고객은 ‘AI 코드 어시스턴트 가치를 전달하는 방법’에서 더 자세한 내용을 알아볼 수 있으며, 가트너 소프트웨어 엔지니어링 리더 효율성 진단 프로그램을 사용하여 개선이 중점적으로 필요한 분야를 맞춤형으로 식별하는 방법을 확인할 수 있다.

기업 AI 구현법에 대한 더 많은 정보는 가트너 Thinkcast 팟캐스트의 ‘2024년의 생성형 AI: 실험에서 구현으로 나아가는 방법’에서는 얻을 수 있다.