[DevOps] 2024 State of DevOps Report Part 1 (AI)

State of DevOps Report는 2014년부터 시작되어 매년 발표되고 있으며, DORA(DevOps Research and Assessment) 팀이 연구를 주도하다가 이후 Google에 인수되어 현재까지 지속적으로 발표되고 있습니다. 해당 보고서에서는 배포 빈도, 변경 실패율, 복구 시간, 리드 타임 등의 핵심 지표를 기준으로 소프트웨어 개발 및 운영 성과의 DevOps 모범 사례와 생산성 향상 전략을 분석하고 있습니다.

 

2024년도의 State of DevOps Report 중 AI의 내용을 중점으로 한번 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

 

 

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참고자료 - 2023 State of DevOps Report 소개

 

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 1탄

https://every-up.tistory.com/62

 

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 1탄

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 1탄지난 10월달에 "State of DevOps Report 2023" 이 나왔습니다!State of DevOps Report란 Google에서 DevOps를 연구하는 DORA라는 팀에서 발표하는 자료인데요.State of DevOps Repor

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[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 2탄

https://every-up.tistory.com/63

 

[DevOps] 2023 State of DevOps Report 알아보기 2탄

[DevOps] 2023 State of DevOps Report 알아보기 2탄지난번에는 State of DevOps Report 2023의 주요 결과에 대한 내용을 알아보는 시간을 가졌는데요.이번에는 더 자세하게 알아보기 위해 주요 내용 중 사용자 중

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[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 3탄

https://every-up.tistory.com/64

 

[DevOps] 2023 State of DevOps Report 알아보기 3탄

[DevOps] 2023 State of DevOps Report 알아보기 3탄지난번 2탄에 이어서 3탄에도 State of DevOps Report 2023의 주요 내용을 상세하게 알아보는 시간을 가져보겠습니다.이번에는 인프라스트럭처와 문화에 대한

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AI의 영향

2024 State of DevOps Report 내용 중 AI의 내용을 중점으로 알아보겠습니다.
Report 내용은 한글로 번역 후 정리해봤으며, 번역 내용에 따라 원문과 의미가 조금 다를 수 있음을 사전에 알려드립니다.

 

 

주요 결과(요약)

AI는 소프트웨어 개발 분야에서 패러다임 전환을 만들어내고 있으며 광범위한 영향을 미치고 있다고 합니다. AI 도입은 업무 흐름, 생산성, 직무 만족도, 코드 품질, 내부 문서 품질, 검토 프로세스, 팀 성과, 조징 성과 등에 이점이 있다고 합니다.

 

그러나 AI 도입은 몇가지 부정적인 영향도 가져온다고 하는데요. 소프트웨어 제공 성과가 감소하는 것을 관찰했으며, 제품 성과에 미치는 영향은 불확실하다고 합니다. 또한 개인은 AI 도입이 증가함에 따라 가치 있는 작업에 소요되는 시간이 감소한다고 보고하고 있습니다. AI 도입에 대한 실험 및 학습은 아직 많이 이뤄지지 않았기 때문에 계속해서 실험하고 학습이 필요하다고 보고 있습니다.

 

 

AI에 대한 조직 우선순위 변화

대다수의 응답자의 81%는 조직이 애플리케이션에 AI를 통합하는 것을 확대하기 위해 우선순위를 변경했다고 보고했습니다. 특히 응답자의 3%가 조직이 AI에 대한 집중도를 줄이고 있다고 보고했으며, 응답자의 78%는 조직이 AI를 신뢰한다고 보고했습니다.

 

 

 

AI에 의존하는 개발 작업 비율

AI의 빠른 도입이 모든 산업 부문에서 균일하게 전개되고 있다고 보고했습니다. 개인 수준에서는 응답자의 75.9%가 일상적인 직업적 책임 중 하나 이상에서 적어도 부분적으로 AI에 의존하고 있다는 것을 발견했습니다. AI에 의존하는 항목은 코드 작성, 정보 요약, 익숙하지 않은 코드 설명, 코드 최적화, 코드 문서화, 테스트 쓰기, 코드 디버깅, 데이터 분석 등이 있습니다.

 

 

 

AI가 생산성에 미치는 영향

AI는 많은 조직과 개발자가 채택하고 있기 때문에 개발 작업에 AI를 사용하는 이점은 상당히 높은 것으로 보입니다. 응답자의 75%가 2024년 초에 실시된 설문 조사에 앞서 3개월 동안 AI로 인해 긍정적인 생산성 향상을 보고했습니다.

 

AI에서 가장 큰 생산성 향상을 보고한 응답자는 보안 전문가, 시스템 관리자, 풀스택 개발자입니다.
긍정적인 생산성 향상도 보고했지만 모바일 개발자, 사이트 안정성 엔지니어, 프로젝트 관리자는 다른 역할보다는 생산성 혜택의 규모가 낮습니다.

 

 

 

AI가 생성한 코드의 품질 신뢰도

개발 작업에 사용된 AI 생성 코드의 신뢰성에 대한 참여자들의 인식은 복잡했습니다.
대다수의 응답자(87.9%)가 AI 생성 코드의 품질에 대해 어느 정도 신뢰한다고 보고했지만, 응답자가 AI 생성 코드의 품질을 신뢰한다고 보고한 정도는 일반적으로 낮았으며, 39.2%가 거의(27.3%) 신뢰하지 않거나 전혀 신뢰하지 않는다고 보고했습니다(11.9%).

 

개발자들이 AI를 빠르게 채택하고, AI에 의존하며, AI를 긍정적인 성과 기여 요소로 인식하고 있다는 설문조사의 증거를 감안할 때, 개발자들의 AI에 대한 전반적인 신뢰가 부족하다는 것을 발견했습니다.

 

 

 

AI가 미칠 부정적 영향

조사 결과에 따라 AI가 이미 개발 전문가의 업무에 엄청난 영향을 미쳤음을 시사하며, 이러한 추세는 앞으로도 계속 커질 것으로 예상합니다.

미래에 AI가 개발과 우리 세상에 어떤 영향을 미칠지 정확히 예측하는 것은 불가능하지만, 응답자들에게 향후 1년, 5년, 10년 동안 AI의 영향에 대한 추측과 기대는 그다지 희망적이지 않습니다.

 

응답자들은 AI가 자신의 경력, 환경, 사회 전체에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상하며, 이러한 부정적인 영향은 약 5년 후에 완전히 실현될 것이라고 보고했습니다.

 

 

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AI 도입에 따른 성과 비교

AI 도입의 따른 다양한 영향을 측정했습니다.

 

 

AI가 개인에게 미치는 영향

개인의 AI 도입이 25% 증가할 경우에 따른 영향입니다.

 

개인의 AI 도입이 25% 증가하면 생산성은 약 2.1% 증가할 가능성이 높습니다. 이는 작은 것처럼 보일 수 있지만, 이는 개인 수준에서의 결과이며 수십 명의 개발자, 심지어 수만 명의 개발 자에게 확장된다고 상상해보면 이는 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 도입으로 생산력뿐만 아니라 직무 만족도 또한 실질적이고 유익한 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있습니다.

 

 

 

AI가 개발 성과에 미치는 영향

AI 도입이 25% 증가할 경우 개발 성과에서의 영향입니다.

개발 성과 측면에서 문서 품질 7.5% 증가, 코드 품질 3.4% 증가, 코드 검토 속도 3.1% 증가, 승인속도 1.3% 증가, 코드 복잡도 1.8% 감소 등 AI 도입에 따른 긍정적인 영향을 보여줍니다.

AI는 코드 품질을 개선하고 코드 복잡성을 줄이는 것으로 보입니다. 또한 오래된 코드의 잠재적인 리팩토링과 결합하면 고품질의 AI 생성 코드는 전반적으로 더 나은 코드베이스로 이어질 수 있습니다.

 

 

 

AI가 배포 성과에 미치는 영향

AI 도입이 여러 측면에서 긍정적인 영향을 보여주지만 배포 성과는 저하시키고 있습니다.
AI 도입이 25% 증가할 경우 배포 측면에서의 영향입니다.

 

예상과 달리, 우리의 조사 결과는 AI 도입이 소프트웨어 배포 성과에는 부정적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

AI 덕분에 응답자는 동일한 시간에 훨씬 더 많은 양의 코드를 생성할 수 있으므로 변경 목록의 크기가 커질 가능성이 있습니다. 따라서 DORA는 지속적으로 더 큰 변경은 더 느리고 불안정성을 유발할 가능성이 더 높다는 것을 보여주었습니다.

 

 

 

AI가 조직, 팀, 제품 성과에 미치는 영향

AI 도입이 25% 증가할 경우 조직, 팀, 제품 성과에에서의 영향입니다.

조직 수준 성과(AI 도입이 25% 증가할 때마다 약 2.3% 증가)와 팀 수준 성과(AI 도입이 25% 증가할 때마다 약 1.4% 증가)는 AI 도입의 혜택을 받는 것으로 보이지만, 제품 성과는 AI 도입과 명확한 연관성이 없는 것으로 보입니다.

팀과 조직은 커뮤니케이션, 지식 공유, 의사 결 정, 건강한 문화에 크게 의존합니다. AI는 이러한 영역의 일부 병목 현상을 완화하여 팀과 조직에 유익한 영향을 미칠 수 있습니다.

 

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AI 도입 전략

보고서를 통해 AI 사용에 따른 개인, 팀, 조직에 긍정적인 효과를 얻을 수 있다는 점을 확인했습니다.
AI를 대규모로 도입하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. AI 도입 전략을 통해 상당한 이점을 가져올 수 있는 잠재력이 있습니다.

 

 

명확한 목표 및 정책 정의

조직과 팀의 역량을 강화하기 위해 직원에게 AI 활용 목표과 정책, 도입 계획에 대한 투명한 정보를 제공합니다.
AI를 어떻게 활용할지에 대한 큰 방향(비전)과 구체적인 실행 방법(정책)을 명확하게 정하면, 사람들이 불안해하는 문제를 줄일 수 있습니다.
그 결과, 모두가 AI의 활용 방식에 대해 걱정하기보다 더 중요한 일이나 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 됩니다.

 

 

지속적인 학습과 실험 문화 조성

개인과 팀이 스스로 AI를 어떻게 활용할지 결정할 수 있도록 자유를 주고, AI의 유익한 사용법을 찾도록 돕습니다.
AI 도입을 단순한 기술 적용으로 보지 않고, 실제로 직원들의 업무를 돕고, 사용자(고객)에게 긍정적인 영향을 주며, 팀이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 하는지를 기준으로 평가합니다.

 

 

AI의 단점을 인식하고 활용

AI가 업무를 도와줄 수 있지만, 오히려 중요한 작업 시간이 줄어드는 문제나 AI에 지나치게 의존하는 위험이 생길 수 있습니다.

따라서 어떤 점에서 유익한지뿐만 아니라, 어떻게 하면 부정적인 영향을 줄일 수 있는지도 고민해야 합니다. 즉, AI가 단순한 도구가 아니라, 조직이 성장하는 데 실질적인 도움이 되도록 활용하는 것이 핵심입니다.

 

 

 

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2024년도의 State of DevOps Report 중 AI의 내용을 중점으로 주요 내용을 확인해봤는데요.

 

다음은 플랫폼엔지니어링의 주요 내용에 대해서 상세하게 확인해보는 시간을 가져보겠습니다....! 끝...!

 

 

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