Simplex rethinks software development with Codex

결과

70%

Codex 를 사용하여 각 화면 개발에 필요한 시간 단축

결과

40%

Codex 를 사용하여 각 화면 설계에 필요한 시간 단축

결과

17%

Codex 를 사용하여 내부 통합 테스트에 필요한 시간 단축

Simplex 은 컨설팅, 시스템 개발, 운영을 아우르는 기술 파트너입니다. 시스템 개발 생산성을 개선하기 위해,该公司는 생성형 AI 의 영향을 정량적으로 측정하고 이를 여러 프로젝트에 적용해 왔습니다. 이러한 경험을 바탕으로 Simplex 은 이제 모든 프로젝트에서 생성형 AI 를 평가하며, 관련 프로젝트에서는 AI 네이티브 (AI-native) 데리버리를 추진하여 조직 전체의 생산성 향상을 목표로 하고 있습니다.

2022 년 ChatGPT 가 출시된 후, Simplex 은 2023 년에 직원들이 AI 를 사용하도록 기초를 마련하고 AI 네이티브 개발 프로세스를 검증하기 위한 우수 센터를 설립했습니다. 이러한 작업을 바탕으로,该公司는 조직 전체에서 ChatGPT Enterprise 를 채택하고 Codex 를 주요 코딩 에이전트로 선정하여 소프트웨어 개발 방식을 재고하는 노력을 가속화했습니다.

전통적인 소프트웨어 개발에서는 사람들이 요구사항 정의, 설계, 구현, 테스트, 운영에 걸쳐 작업을 분담합니다. 설계 문서 해석, 기능 구현 방법 결정, 리뷰 기준 정의, 결함 격리 또는 수정과 같은 작업은 개별 기여자의 경험에 의존합니다. 결과적으로 품질과 개발 속도는 개인의 기술과 팀 내 지식 공유 방식에 의해 영향을 받습니다.

생성형 AI 가 소프트웨어 개발로 퍼지기 시작했을 때, 그것은 종종 인간 개발자를 위한 보조 도구로 사용되었습니다. 최근에는 에이전트 시스템이 다단계 작업을 AI 에 위임할 수 있게 했습니다. 개발 환경에서는 AI 가 지원을 넘어 프로젝트 직접 진행을 돕는 작업까지 수행하기 시작했습니다.

이를 확장하기 위해 Simplex 은 회사 전체 배포의 기초로 ChatGPT Enterprise 를 채택하고 Codex 를 주요 코딩 에이전트로 사용합니다.

Simplex 에서 Codex 의 역할은 코드 생성을 넘어선다. 회사는 디자인 및 테스트 전반에 걸쳐 Codex 를 사용하며, 디자인 문서 및 참조 구현체에서 프론트엔드/백엔드 코드 생성부터 단위 테스트 등 테스트 코드 생성, 비기능 요구사항 검토 및 수정, 내부 통합 테스트 과정에서 발견된 문제 해결까지 포함한다. Simplex 은 또한 서버 구현에서 엔드 투 엔드 테스트에서 발견된 문제 수정까지 지속적으로 실행하는 Python 스크립트를 Codex CLI 에서 실행하는 자동화된 워크플로우를 검증 중이다.

"우리는 Codex 를 회사 전체에 배포한 세 가지 이유로 인해 결정했다. 첫째, 내부 평가는 비용, 정확도, 기능성 측면에서 최적의 균형을 제공한다는 것을 보여줬다. 둘째, 주요 에이전트를 정의하여 사용 노하우를 더 효율적으로 축적하고 공유할 수 있었기 때문이다. 셋째, ChatGPT Enterprise 라이선스를 기반으로 안전하게 빠르게 확장하기 쉬웠기 때문이다."

Simplex 은 Codex 와 ChatGPT 를 활용하여 AI 기반 소프트웨어 제공의 새로운 접근법을 개발하고 테스트 중이며, 초기 사용 사례로는 CRUD 기반 웹 애플리케이션에 집중하고 있다.

이러한 작업 과정에서 회사는 개발의 여러 단계에서 의미 있는 시간 절감 효과를 측정했다:

• 각 화면 디자인 시간을 40% 줄임
• 각 화면 개발 시간을 70% 줄임
• 내부 통합 테스트 시간을 17% 줄임

참고: AI 생성 결과는 시스템 설정 및 입력 데이터에 따라 달라질 수 있다.

Ujihiro 는 엔지니어링 시간 감소를 넘어선 영향력을 강조한다. "Codex 는 소규모 팀이 디자인 작업을 진행하는 것을 더 쉽게 만들었으며, 여러 파일의 스펙 검토 정확도를 향상시켰다. 또한 상급자의 전문성을 개발 전반에 더 광범위하게 적용할 수 있는 모델을 구축하는 데 도움을 주고 있다. 결과적으로 현장에서의 역할은 더 명확해지고 있다: 사람들은 최종 결정과 품질 책임에 집중하며, AI 는 구현, 검토 및 수정을 담당한다."

Simplex 의 ChatGPT Enterprise 와 Codex 경험은 실험 단계에서 운영적 채택 단계로 전환하는 조직들에게 다음과 같은 교훈을 제공한다:

• 생산 환경 사용으로 확장하기 전에 정량적으로 영향력을 검증하세요.
• 거버넌스, 교육, 지원을 통해 채택을 단순 도구 배포가 아닌 운영 모델로 다뤄야 합니다.
• 팀이 지식과 전문성을 더 효율적으로 구축하고 공유할 수 있도록 주요 AI 에이전트를 선택하세요.
• 실험과 배포를 병행할 수 있도록 검증과 활성화 기능을 분리하세요.
• AI 가 작업 수행을 해야 하는 곳과 사람들이 최종 책임감을 유지해야 하는 곳을 정의하세요.

"코덱스는 팀이 코드를 더 빠르게 작성하는 것을 넘어, 디자인 지식과 리뷰 전문성을 AI 가 사용할 수 있는 것으로 변환합니다. 개별 지식을 반복 가능한 조직적 우위로 바꿉니다. 사람들은 품질에 대한 최종 판단과 책임을 유지하며, AI 는 구현, 검증, 수정을 빠른 속도로 처리합니다. 이러한 노동 분업이 표준으로 자리 잡으면 개발 속도뿐만 아니라 고객에게 제공할 총체적 가치도 향상됩니다.

Simplex 은 전통적인 개발 프로세스의 각 단계를 AI 가 1 대 1로 대체하려는 것이 아닙니다. 대신, Simplex 은 AI 를 중심으로 개발 프로세스 자체를 재설계하고 있습니다. 요구사항 정의, 디자인, 구현, 테스트, 운영이라는 선형 순서를 따르는 것이 아니라, Simplex 은 규칙과 제약을 초기에 정의한 후 반복적인 통합과 자동 평가를 통해 품질을 개선하는 접근법을 탐구하고 있습니다.

Ujihiro 는 데이터베이스, API 카탈로그, 표준화된 디자인 규칙이 성숙해지면 Codex 가 구현 및 검증 작업을 상당 부분 수행할 수 있는 미래를 봅니다. "상대적으로 간단한 시스템의 경우 RFP 에서 제품을 자동으로 생성할 잠재력이 있습니다."라고 그는 말합니다. 또한 기능에 따라 AI 에이전트가 소스 코드로 구축하는 대신 직접 비즈니스 작업을 실행하는 것이 더 효과적일 수 있는 영역이 더 많을 것으로 예상합니다.

다음 과제는 코드 생성을 더 효율적으로 만드는 것뿐만 아니라, 시스템이 어떻게 구축되어야 하는지, 어떻게 유지보수되어야 하는지, 그리고 AI 중심 운영 모델에서 사람들이 책임을 유지해야 하는 곳을 재고하는 것입니다."