IT之家 10월 28일 소식, 현지시간 27일 아마존은 AI 시대를 겨냥한 소프트웨어 엔지니어 업무 지침을 업데이트하고, 평가는 엔지니어가창출한 비즈니스 가치를 봐야 한다고 강조했다, AI 사용량이 아니라.
아마존 부사장 겸 수석 엔지니어 테크 · 테르코비츠는 클라우드 컴퓨팅 등 과거의 기술 변화에 비해 AI가 소프트웨어 개발에 미치는 영향은 더 빠르고 더 깊이 있게 다가온다고 지적했다. 다만 엔지니어의 성과를 측정하는 핵심은 여전히 고객과 비즈니스에 어떤 성과를 가져왔는지이며, AI를 사용한 빈도나 양이 아니라고 했다. "우리 모두는 변화에 적응하고 시간을 들여 배워야 하며, 그렇지 않으면 뒤처질 수 있다."
AI 코딩 도구와 에이전트가 소프트웨어 업계를 변화시키고 있으며, 프로그래머의 업무 내용도 그에 따라 변하고 있다. 아마존은 이 시기를 "르네상스 개발자 시대"라고 부르며, 인간의 판단력과 기계 지능을 결합하면 더 빠르고 효율적으로 신제품과 서비스를 개발할 수 있다고 본다.
소프트웨어 업계는 변혁을 겪고 있으며, 소프트웨어 엔지니어의 직업적 위치도 변하고 있다. 아마존은 최근 몇 년간 엔지니어와 기술 관리자의 AI 사용 상황을 점점 더 중시하며 이를 평가에 반영하려 시도해 왔다. 회사는 직원들의AI 사용 횟수, 소비한 토큰 수, 작성한 코드 줄 수를 집계한 적이 있고, 일부 데이터를 바탕으로 순위표를 만들어 팀 간 비교를 하기도 했다.
다만 이번 메모는 이러한 데이터로 업무 성과를 측정하는 것과 직원에게 데이터를 최대한 높이라고 요구하는 것은 별개의 문제라고 경고했다.지표를 과도하게 추구하면 역효과가 날 수 있다, 예컨대 토큰 소비량을 늘리기 위해 AI를 남용하면서 더 나은 소프트웨어를 작성하지도 못하고 고객 경험도 개선하지 못하는 경우가 그렇다. 테르코비츠는 "이러한 지표를 업무를 측정하는 참고 자료가 아니라 목표로 삼으면부정적인 결과를 초래할 수 있다。”
《비즈니스 인사이더》에 따르면 아마존은 이전부터 다양한 방법을 시도하며 엔지니어링 팀의 AI 사용 상황을 측정하는 동시에 직원들이 AI를 더 많이 사용하도록 장려하고자 했다.
올해 초, 아마존은 엔지니어들의 내부 AI 도구 사용 상황을 추적하기 시작했고, 일부 팀은토큰 소비량 등의 데이터를 기준으로 하는순위표까지 도입했다. 이에 일부 직원들이 불만을 표하며, AI 사용 요구를 충족하기 위해 불필요한 작업을 늘리는 것이 오히려 실제로 업무 효율을 높이는 것보다 인정받기 쉽다고 우려했다.
새 지침은 아마존이 지금까지 가장 명확하게 공개적으로 인정한 것으로, 회사가이러한 위험을 인식했음을보여준다. 아마존은 엔지니어가 AI를 어떻게 사용해야 하는지 상세히 규정하면 기술 발전으로 인해 곧 시대에 뒤떨어질 수 있다고 보고, 따라서 새 지침은고객과 비즈니스가 얻을 수 있는 장기적 성과에 초점을 맞췄다.
IT之家에 따르면 아마존은 이 때문에 AI 활용에 대한 중시를 낮추지 않았다. 회사는 AI가 "소프트웨어 엔지니어링 실무의 핵심"이 되어야 한다고 강조하며 엔지니어에게 일상 업무에서 이 기술을 사용하도록 요구했다.
메모는 또 관리자들에게실제 프로젝트에서 직접 AI 도구를 사용해, AI가 어떤 문제를 해결할 수 있고 어떤 부분에서 여전히 부족한지 파악하며, 자신의 판단 근거를 팀에 설명할 것을 요구했다.
테르코비츠는 아마존이 토큰 소비량, AI 도구 사용 상황, 코드 리뷰 등의 데이터가 회사가 중시하는 업무 성과와 실제로 일정한 연관이 있다는 것을 발견했지만, 숫자만 봐서는 안 된다고 지적했다. 더 많은 토큰을 소비한다는 것은 비용 증가로 이어질 수 있고, 코드 줄 수만 추구하면 소프트웨어가 불필요하게 복잡해지기 쉽다.
AI 활용도 차이가 큰 팀의 경우, 관리자는 두 그룹을 중점적으로 확인해야 합니다. 하위 10% 팀을 살펴 이들의 상황을 파악하십시오.왜 AI를 효과적으로 활용하지 못했는가；상위 10%에 드는 팀은 확인해야 한다AI를 대량으로 사용하는 것이 정말로 업무 인도 속도를 높였는가。
아마존은 AI를 가장 적극적으로 사용하는 “프론티어 팀”이 업무 효율성과 성과 면에서 더 나은 결과를 거두었다는 사실을 발견했습니다. 반대로 AI를 도입하지 않았거나 산출 지표를 개선하지 못한 팀과 직원들은 점차 다른 사람들에게 뒤처졌습니다.
다만, 새 기준이 모든 엔지니어가 AI가 자신의 업무 효율을 높인다는 것을 증명해야 한다는 뜻은 아니다. 당장 기존 AI 도구로부터 혜택을 받기 어려운 직무의 경우, 직원들은 구체적인 이유를 기록하고 동료 및 관리자와 소통하며 함께 해결책을 찾을 수 있다. 메모에는 “AI가 당장 도움이 되지 않는 이유를 설명할 수 있는 엔지니어야말로 우리가 바라는 판단력을 정확히 보여준다”는 내용이 담겨 있다.