SAP S/4HANA 기반 클라우드 ERP를 도입하는 과정에서 많은 기업들이 오픈 직후 예기치 못한 오류를 경험합니다. 예를 들어 주문 입력 단계에서 자재 단가가 비정상적으로 계산되거나 환율 로직이 의도와 다르게 작동하는 경우입니다. 이러한 문제는 단순한 코드 결함이라기보다, 복잡하게 얽힌 비즈니스 프로세스를 충분히 검증하기 어려운 ERP 프로젝트의 특성에서 비롯됩니다.
실제로 이런 오류는 복구에 수 주가 소요될 만큼 기업 운영 전반에 영향을 미치며, 시스템 안정성에 대한 신뢰를 흔들 수 있습니다. 따라서 품질과 일정, 비용을 동시에 관리하기 위해서는 사전에 리스크를 최소화할 수 있는 테스트 자동화 전략이 필수적입니다.
게임 체인저, 테스트 자동화란?
테스트 자동화는 기존의 수동 테스트에서 사람이 수행하던 반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 소프트웨어가 자동으로 처리하는 기술입니다. 이 기술은 마치 숙련된 테스터 100명이 쉬지 않고 24시간 교대로 일하는 것과 같은 효과를 제공합니다. 이를 통해 기업은 테스트 효율성을 높이고, 기존에는 달성하기 어려웠던 수준의 테스트 품질과 속도를 확보할 수 있습니다.
무한 반복 가능
테스트 자동화 시스템의 가장 큰 장점 중 하나는 지치지 않는 반복 수행 능력입니다. 사람은 같은 작업을 반복하면 집중력이 떨어지고 실수가 발생하기 마련입니다. 특히 복잡한 계산이 포함된 테스트의 경우, 시간이 지날수록 정확도가 낮아질 수 있습니다.
하지만 자동화 시스템은 1번째 테스트와 1만번째 테스트를 동일한 정확도로 수행합니다. 같은 입력에 대해서는 항상 같은 결과를 도출하며, 예상 결과와 실제 결과를 비교할 때도 미세한 차이까지 놓치지 않습니다.
빠른 속도
속도 면에서도 테스트 자동화의 장점은 압도적입니다. 숙련된 테스터가 30분 동안 수행하는 복잡한 주문 처리 테스트를 자동화 시스템은 단 30초 만에 완료할 수 있습니다.
이는 단순히 처리 속도만 빠른 것이 아니라, 사람이 해야 하는 여러 단계를 동시에 수행할 수 있기 때문입니다. 하루 8시간 근무하는 테스터가 처리할 수 있는 모든 테스트 케이스를 자동화 시스템은 30분 만에 마칠 수 있습니다.
대용량 처리
무엇보다 테스트 자동화 시스템은 대용량 데이터 처리가 가능합니다. 수백만 건의 실제 거래 데이터를 동시에 처리할 수 있으며, 여러 프로세스를 병렬로 실행해 처리 속도를 기하급수적으로 높일 수 있습니다.
실제 운영 환경에서 6개월 동안 발생한 모든 거래 데이터를 테스트 데이터로 활용할 수 있다는 것은, 기존의 샘플 데이터 기반 테스트와 비교할 수 없는 수준의 검증이 가능하다는 의미입니다.
복잡한 전사적 자원 관리(Enterprise Resource Planning, ERP) 데이터, 수동 테스트 검증의 한계
실제 기업의 비즈니스는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 복잡합니다. 예를 들어 ‘마트에서 고객이 상품을 구매한다’라는 단순한 거래도 SAP ERP 환경에서는 수많은 변수가 존재합니다. 고객 유형만 해도 일반 고객, VIP 고객, 대량구매 고객, 신규 고객, 신용도가 낮은 고객 등 수십 가지로 나뉩니다. 제품 역시 단일 제품, 번들 상품, 고객 맞춤형 제품 등 수백 가지 조합이 가능합니다. 가격 정책은 더욱 복잡합니다. 정가, 각종 할인가, 프로모션 가격, 대량할인, 시즌별 특가 등 다양한 정책이 적용되며, 이러한 요소들을 조합하면 실제로는 수십만 가지의 경우의 수가 만들어집니다.
시스템을 전환하거나 새로 구축하는 프로젝트에서는 수동 테스트 방식으로 이런 복잡성을 감당하기 어렵습니다. 수동 테스트는 주로 자주 발생하는 시나리오만 설계하고, 사용하는 데이터도 내부에서 만든 샘플 데이터에 그칩니다. 하지만 수십만 가지의 실제 상황을 샘플 케이스로 모두 검증할 수 있을까요?
당연히 불가능합니다. 바로 이 지점에서 많은 SAP ERP 프로젝트의 리스크가 시작됩니다. 테스트 단계에서는 모든 것이 정상적으로 작동하는 것처럼 보여도, 실제 운영 환경에서는 예상치 못한 문제들이 연속적으로 발생합니다.
테스트 자동화는 더 이상 ‘있으면 좋은’ 기술이 아닙니다. 디지털 전환 시대에는 반드시 갖춰야 할 핵심 역량이 되었습니다. 복잡해지는 비즈니스 환경, 증가하는 데이터 양, 다양해지는 고객 요구를 감당하기 위해서는 자동화된 테스트 체계가 필수적입니다.
지금 시작하지 않으면 경쟁사들이 이미 확보한 격차를 따라잡기 어려워질 것입니다. SAP S/4HANA 마이그레이션 프로젝트의 성공은 이제 기술적 완성도만으로 결정되지 않습니다. 실제 비즈니스 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 사전에 검증할 수 있는 테스트 자동화 역량이 성패를 좌우하는 핵심 요소가 되었습니다.
“시스템은 테스트를 다 했습니다.”라는 보고를 믿고 오픈했지만, 막상 고객 주문이 시작되자 가격 오류, 할인 누락, 계산 실수 같은 문제가 쏟아지는 리스크가 여전히 글로벌 기업 곳곳에서 발생하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 프로젝트가 여전히 수동 테스트 방식에 의존하고 있습니다.
이제 질문을 바꿔야 할 때입니다. ‘테스트를 잘했는가?’가 아니라, ‘SAP ERP 비즈니스에 적합한 테스트를 제대로 자동화했는가?’입니다.
전문화된 SAP ERP 특화 테스트 자동화: PerfecTwin(퍼펙트윈)
테스트의 본질은 단순히 기능이 정상적으로 동작하는지를 확인하는 데 그치지 않습니다. 실제 비즈니스 프로세스 전반에서 데이터가 흐르며 의도한 대로 변환되고 집계되는지를 검증하는 것이 핵심입니다. 시장에는 다양한 테스트 자동화 도구가 있습니다. 그러나 대부분은 범용 환경을 대상으로 설계되어 SAP ERP의 복잡성과 대량 데이터 환경에서는 명확한 한계를 보입니다. PerfecTwin은 이러한 한계를 극복하기 위해 SAP 전용으로 개발된 테스트 자동화 솔루션입니다.
PerfecTwin은 기존 SAP 시스템에서 발생한 실제 거래 데이터를 수집해 신규 SAP Cloud ERP 환경에서 그대로 재현하고 검증합니다. 대부분의 자동화 도구가 소량의 샘플 데이터로 일부 시나리오만 테스트하는 것과 달리, PerfecTwin은 수개월 동안 발생한 수백만~수천만 건의 실거래를 단 하루 만에 검증할 수 있습니다. 이를 통해 예외 케이스와 복잡한 데이터 조합까지 사전에 검증해 오픈 후 장애 발생 리스크를 최소화합니다.
또한 PerfecTwin은 범용 도구에서 제공하지 않는 SAP 전용 기능으로 테스트 생산성을 극대화합니다. ‘실거래 데이터 자동 추출’ 기능은 운영 시스템에 영향을 주지 않고 모든 거래 데이터를 수집해 별도의 데이터 준비 과정을 제거합니다. ‘SAP 비즈니스 플로우 디자이너’는 드래그앤드롭(Drag&Drop) 방식으로 오더-투-캐시(Order-to-Cash, O2C) 같은 복잡한 엔드-투-엔드(End-to-End, E2E) 프로세스를 직관적으로 설계하고, 모듈 간 데이터 흐름까지 자동으로 검증합니다.
[100% 실제 업무 데이터로 검증하는 SAP ERP 테스트 자동화 기술]
PerfecTwin은 SAP와의 협업을 통해 검증된 특허 기술을 기반으로 합니다. ‘네트워크 패킷 미러링’과 ‘SAP 실거래 캡처 및 추출 기술’을 활용해 대량의 실거래 데이터를 수집합니다. 이 기술을 통해 100% 테스트 커버리지(Test Coverage)를 달성하고, 원하는 기간의 실제 업무 패턴을 그대로 재현해 수백만~수천만 건의 테스트를 수행할 수 있습니다. 실제 프로젝트에서는 PerfecTwin을 적용해 한두 달치 실거래 데이터를 단 하루 만에 테스트할 수 있었습니다.
[사례1] O2C 자동화 혁신
제조업의 핵심 프로세스인 O2C는 주문부터 생산, 배송, 대금 회수까지 매출과 현금 흐름을 좌우합니다. 그러나 수동 테스트로는 대표 시나리오 50~100개, 전체 상황의 5%도 검증하지 못하며 테스트에 수개월이 소요됩니다.
반면 자동화 테스트를 적용하면 10만~50만 건의 실제 거래 데이터를 1~2주 만에 검증할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 성공 가능성을 획기적으로 높일 수 있습니다. 결국 5%와 95%의 차이가 시스템 안정성과 기업 성패를 가르는 결정적 요인이 됩니다.
PerfecTwin을 적용한 결과, 거래 테스트가 자동화되어 담당자는 필요할 때마다 또는 새로운 연계가 생길 때마다 한 번 만들어둔 테스트 시나리오를 반복 수행하며 시스템 안정성을 지속적으로 확보할 수 있었습니다.
[사례2] 생활 용품 제조업에 요구되는 수백만건의 테스트 케이스 검증
소비재 제조업은 재고 관리 단위(Stock Keeping Unit, SKU) 수만 개, 다양한 유통 채널, 복잡한 가격 정책으로 인해 테스트 케이스가 수백만 개에 달합니다. 대형마트는 대량 발주와 후불 결제, 편의점은 소량 다빈도 주문과 즉시 결제, 이커머스는 실시간 개별 주문 등 채널별 패턴도 제각각입니다. 여기에 시즌, 프로모션, VIP 할인, 카드사 혜택이 중첩되면 최종 가격 계산은 한층 더 복잡해집니다.
이처럼 수동 테스트로는 검증이 사실상 불가능하지만, 테스트 자동화를 적용하면 모든 조합을 실제 데이터로 신속하고 정확하게 검증할 수 있습니다. 기존 환경에서 발생한 다양한 판매 채널의 약 2개월치 거래 데이터를 수집해, 특정일 하루 만에 신규 SAP S/4HANA 샌드박스 환경에서 그대로 재현했습니다.
그 결과 PerfecTwin을 통해 예상치 못한 오류를 사전에 발견하고 즉시 조치해, 클라우드 ERP 전환을 원활하게 완료할 수 있었습니다.
SAP ERP 프로젝트의 성공 해법
SAP ERP의 전환과 운영이 점점 빨라지는 환경에서, 데이터 오류와 프로세스 누락을 방지하려면 자동화 기반의 체계적인 접근이 필요합니다. 기업들은 품질, 일정, 비용이라는 세 가지 목표를 동시에 달성하기 위해 테스트 자동화를 적극적으로 도입하고 있습니다.
PerfecTwin은 단순한 테스트 도구가 아닙니다. SAP ERP 전환의 성공률을 극대화할 수 있는 전문 테스팅 솔루션으로 자리매김하고 있습니다.
SAP ERP 프로젝트에서 발생할 수 있는 예상치 못한 오류와 장애 리스크를 줄이고 싶다면, LG CNS PerfecTwin으로 성공적인 프로젝트를 완성해 보세요.
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여러분은 소프트웨어 개발이라고 하면 어떤 장면이 떠오르시나요? 과거에는 모니터 앞에 앉아 개발자가 한 줄 한 줄 코드를 직접 입력하며 오류와 씨름하는 모습이 흔한 풍경이었습니다. 하지만 지금 개발 현장은 빠르게 달라지고 있습니다.
최근 공개된 챗지피티(ChatGPT) 5o, 클로드(Claude) 4.5 같은 최신 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 모델은 개발 현장에 빠르게 확산되고 있습니다. 이제는 개발자가 처음부터 끝까지 코드를 짜는 대신, AI가 먼저 초안을 제시하고 개발자는 이를 다듬고 검증하는 역할에 집중하게 되었습니다. 개발 방식이 바뀌면서 개발자의 역할 또한 새롭게 정의되고 있는 것입니다.
이 변화의 중심에는 ‘프롬프트 엔지니어링’이 있습니다. AI가 코드를 만들어내는 도구가 아니라, 함께 일하는 동료로 기능하기 위해서는 개발자가 어떻게 지시하느냐가 결정적이기 때문입니다. 이제 개발의 시작은 더 이상 코드가 아닙니다. 무엇을 어떻게 프롬프트로 지시하느냐가 새로운 개발 시대의 출발점이 되고 있습니다.
프롬프트 엔지니어링, AI 코딩의 인터페이스
프롬프트 엔지니어링은 인공지능과 함께하는 개발 시대에 가장 주목받는 개념입니다. 흔히 프롬프트를 단순히 질문을 던지거나 명령을 내리는 행위로 생각하기 쉽지만, 실제로는 훨씬 복잡한 역할을 수행합니다. 프롬프트는 개발자가 원하는 결과를 AI가 이해할 수 있도록 요구사항을 구조화하고 맥락을 담아내는 인터페이스입니다. 개발자가 어떤 방식으로 지시하느냐에 따라 AI가 만들어내는 코드의 품질과 일관성이 달라집니다.
예를 들어 “로그인 기능을 구현하라”는 짧은 요청만 전달했을 때와, “사용자 이메일과 비밀번호 입력을 기반으로 로그인 기능을 구현하되, 비밀번호는 해시 암호화를 적용하고, 잘못된 입력이 들어올 경우 오류 메시지를 반환하며, 코딩 스타일은 PEP8 규칙을 따르라”라고 구체적으로 지시했을 때를 비교해 보겠습니다. 후자의 경우 AI가 생성하는 코드는 훨씬 완성도가 높고 안정적입니다. 이는 마치 개발자가 전통적인 개발 과정에서 상세한 사양서를 작성하는 것과 비슷합니다. 다만 차이가 있다면, 프롬프트는 자연어 기반으로 작성되며 곧바로 코드로 변환된다는 점입니다.
프롬프트 엔지니어링은 코드 생성에만 국한되지 않습니다. 디버깅, 리팩토링, 테스트 코드 작성까지 프롬프트로 이끌어낼 수 있습니다. “이 코드에서 오류를 찾아 수정하라”라는 요청을 주면 AI는 오류 원인을 설명하고 수정된 코드를 제시합니다. “JUnit 기반의 단위 테스트 코드를 작성하라”라고 지시하면, 테스트 케이스까지 포함된 테스트 코드가 생성됩니다. 또 “이 모듈을 리팩토링해 가독성을 높이고 중복된 코드를 제거하라”라는 지시는, 리팩토링 전략과 함께 개선된 코드 결과를 제공합니다. 이처럼 프롬프트는 코드 작성뿐 아니라 개발 과정 전체에 걸쳐 다양한 역할을 수행합니다.
무엇보다 중요한 점은 프롬프트의 명확성과 구조화 수준이 개발 효율과 품질을 좌우한다는 것입니다. 모호한 지시는 불완전한 코드를 낳고, 잘못된 방향으로 AI를 이끌 수 있습니다. 반대로 명확하고 체계적으로 작성된 프롬프트는 불필요한 시행착오를 줄이고, 더 빠르고 안정적인 결과를 만들어냅니다. 결국 프롬프트 엔지니어링은 AI를 지휘하고 협업하는 핵심 기술이자, AI 시대의 개발자가 반드시 익혀야 할 새로운 역량이라 할 수 있습니다.
구조화된 프롬프트 기법과 코딩 생산성
프롬프트 엔지니어링이 체계적 기법으로 발전하면서 AI 코딩의 생산성과 품질은 한 단계 도약하고 있습니다. 단순히 “이 코드를 작성하라”는 지시만으로는 기대한 수준의 결과를 얻기 어렵습니다. 하지만 특정 기법을 활용해 프롬프트를 구조화하면, AI는 더 정교하게 사고하며 일관된 결과를 만들어냅니다.
가장 대표적인 기법은 체인 오브 소트(Chain of Thought, CoT)입니다. 이는 복잡한 문제를 단번에 해결하도록 지시하는 대신, 단계별로 사고 과정을 전개하게 만드는 방식입니다. 예를 들어 알고리즘 문제를 풀 때, “입력 검증 → 연산 처리 → 결과 반환”과 같은 단계적 절차를 프롬프트에 명시하면, AI는 이 순서를 따라가며 논리적으로 코드를 작성합니다. 이 기법을 적용하면 AI는 정답 제시에 그치지 않고, 문제 해결 과정까지 드러내므로 디버깅과 확장에도 유리합니다.
두 번째는 리액트(ReAct) 기법입니다. 이는 ‘Reasoning + Acting’의 약자로, AI가 코드를 작성한 뒤 직접 실행해보고, 그 결과를 분석하여 수정하는 과정을 반복하도록 유도합니다. 예를 들어 “이 함수를 구현하고 실행해 오류가 발생하면 원인을 분석해 수정하라”는 식의 프롬프트는, AI가 실행 결과를 반영하며 개선을 이어가도록 만듭니다. 이는 마치 사람이 디버깅을 반복하며 문제를 해결하는 과정과 유사합니다. 결과적으로 AI는 점진적으로 더 완성도 높은 코드를 만들어낼 수 있습니다.
세 번째는 퓨샷(Few-shot) 프롬프트입니다. 이는 몇 가지 예시를 함께 제시하여 AI가 특정 스타일, 표준, 규칙을 학습하도록 만드는 방식입니다. 예를 들어 함수 작성 예시를 두세 개 제공하면서 “이 스타일을 따르라”라고 지시하면, AI는 동일한 코딩 컨벤션과 주석 규칙을 일관되게 적용합니다. 이는 팀 단위 개발에서 특히 유용하며, 코드 품질 관리와 협업 효율을 동시에 높여줍니다.
이러한 구조화된 기법들은 코드 생산 과정 전체를 전략적으로 설계할 수 있도록 돕습니다. CoT로 문제 해결의 논리를 강화하고, 리액트로 실행 기반 개선을 반복하며, 퓨샷 프롬프트로 스타일과 품질을 표준화하면, AI는 생산성과 품질을 동시에 끌어올리는 개발 파트너로 기능하게 됩니다. 결국 개발자가 이 기법들을 얼마나 잘 이해하고 활용하느냐가 AI 코딩의 성과를 좌우한다고 할 수 있습니다.
AI 코딩 에이전트와 프롬프트의 관계
최근에는 AI가 개발자의 지시에 따라 코드를 생성하는 단계를 넘어, 스스로 문제를 해결하는 자율형 코딩 에이전트가 빠르게 부상하고 있습니다. 구글의 ‘Jules’, 오픈AI 기반의 ‘AlphaEvolve’와 같은 최신 시도들은 개발 사이클 전체를 자동화하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이 에이전트들은 문제 정의를 해석하고, 코드를 작성하고, 실행하며, 결과를 분석한 뒤 다시 개선하는 과정을 연속적으로 수행할 수 있습니다. 이는 마치 개발자 한 명이 처음부터 끝까지 프로젝트를 주도하는 것과 유사한 흐름을 보여줍니다.
하지만 이러한 자율성에도 불구하고, 프롬프트의 중요성은 오히려 더 커지고 있습니다. 자율형 에이전트가 어떤 목표를 추구할지, 어떤 제약을 지켜야 할지, 어느 수준의 품질을 확보할지는 결국 프롬프트가 규정합니다. 즉, 프롬프트는 에이전트의 행동을 좌우하는 설계도와 같습니다. 건물이 설계도에 따라 완성도가 달라지듯, 아무리 강력한 에이전트라도 프롬프트가 빈약하거나 모호하면 결과 역시 불완전할 수밖에 없습니다.
따라서 개발자의 역할은 ‘AI를 실행시키는 사람’에 머물지 않습니다. 오히려 프롬프트를 통해 목표와 전략을 정의하고, 제약과 우선순위를 명확히 설정하며, 결과물을 검증하는 지휘자의 역할을 맡게 됩니다. 자율형 코딩 에이전트가 강력한 잠재력을 지녔다고 해도, 그 잠재력이 올바른 방향으로 발휘되도록 하는 것은 결국 개발자의 프롬프트 엔지니어링 능력입니다.
AI 코딩 에이전트가 새로운 개발 동력이라면, 프롬프트는 그 동력을 제어하고 방향을 제시하는 핵심 제어 장치입니다. 따라서 자율형 에이전트 시대에도 프롬프트 엔지니어링은 개발자가 품질과 안정성을 확보하고, 제어권을 유지하는 데 필수적인 역량으로 자리 잡게 될 것입니다.
바이브 코딩(Vibe Coding), 누구나 만드는 시대
프롬프트 엔지니어링이 발전하면서 최근에는 ‘바이브 코딩’이라는 새로운 패러다임이 등장하고 있습니다. 기존에는 AI에게 상세한 기능 요구사항을 일일이 나열해야 원하는 결과를 얻을 수 있었습니다. 하지만 바이브 코딩은 달라집니다. 개발자가 “간단하고 직관적인 인터페이스를 만들어라” 혹은 “게임처럼 몰입감을 주는 화면을 구현하라”와 같은 추상적 지시만 내려도, AI가 그 맥락을 이해해 구체적인 코드를 생성합니다. 즉, AI가 사용자의 의도와 분위기를 해석해 구현하는 단계로 진화한 것입니다.
이 접근법은 소프트웨어 개발의 문턱을 크게 낮춥니다. 전문 지식이 없는 비개발자도 아이디어와 비전을 프롬프트로 표현하는 것만으로 실제 동작하는 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이는 소프트웨어 개발이 누구나 참여할 수 있는 창작 활동으로 확장되고 있음을 보여줍니다.
개발자의 역할 역시 달라지고 있습니다. 코드 작성 그 자체보다는 문제를 정의하고, 맥락을 설명하며, 결과물의 품질을 검증하는 역량이 더 중요해졌습니다. 개발자는 이제 AI를 활용해 창의적 아이디어를 현실로 구현하는 설계자이자 협업자가 되고 있습니다.
기업 관점에서도 바이브 코딩은 의미가 큽니다. 현업 부서 직원들이 직접 AI를 통해 필요한 업무 도구나 서비스를 개발할 수 있게 되면서, IT 부서와 협업의 방식이 달라지고 있습니다. 내부의 다양한 인재가 AI를 매개로 소프트웨어 개발에 참여하면서, 기업은 새로운 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
결국 바이브 코딩은 AI 시대가 만들어낸 상징적 전환점입니다. 누구나 아이디어만 있으면 AI와 협력하여 소프트웨어를 만들어낼 수 있는 시대가 본격적으로 열리고 있는 것입니다.
프롬프트는 새로운 프로그래밍 언어
AI가 본격적으로 코드 작성의 주체로 자리 잡으면서, 개발의 출발점은 더 이상 코드가 아닙니다. 이제는 무엇을 만들 것인가가 아니라, 어떻게 지시할 것인가가 성패를 가르는 핵심 요소가 되었습니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI와 협업해 원하는 결과를 이끌어내는 핵심 언어로 기능하고 있습니다.
이는 프로그래밍의 패러다임이 달라지고 있음을 보여줍니다. 과거에는 특정 언어의 문법과 라이브러리를 얼마나 잘 다루느냐가 개발자의 실력을 가르는 기준이었습니다. 하지만 AI와 함께하는 개발 시대에는 프롬프트라는 언어를 통해 요구사항을 구조화하고, 제약 조건을 명확히 하며, 기대하는 결과를 구체적으로 제시하는 역량이 더 중요해지고 있습니다. 다시 말해, 프롬프트가 새로운 프로그래밍 언어로 부상하고 있는 것입니다.
이 과정에서 개발자의 역할도 변화합니다. 코드를 직접 작성하는 생산자에서 벗어나, 문제를 정의하고, 품질을 검증하며, 창의적 설계를 주도하는 지휘자로 진화하고 있습니다. AI는 개발자의 손을 대신해 코드를 만들어내지만, 그 방향을 잡고 완성도를 관리하는 것은 여전히 인간의 몫입니다.
앞으로의 경쟁력은 코드를 얼마나 빠르게, 많이 작성하느냐에 달려 있지 않습니다. 대신, AI를 얼마나 효과적으로 지휘하고 협업할 수 있는가가 진정한 차별화 요소가 될 것입니다. 결국 프롬프트 엔지니어링은 AI와 함께 미래의 개발 방식을 규정하는 새로운 언어이자 전략적 역량으로 자리 잡게 될 것입니다.
본 콘텐츠는 저작권법에 의해 보호 받는 저작물로 LG CNS에 저작권이 있습니다.
사전 동의 없이 2차 가공 및 영리적인 이용을 금합니다.