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본 논문은 산업 현장에서 생성형 AI를 요구사항 공학(RE)에 적용할 때 발생하는 워크플로 변화와 도구 통합의 중요성을 연구합니다. AI가 PO와 개발자 간의 상호작용을 재편하고, 도구 통합 여부에 따라 생산성 격차가 발생함을 실증적으로 분석합니다.
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원문 바로가기산업 현장에서 생성형 AI (Generative AI) 도구를 요구사항 공학 (Requirements Engineering, RE)에 적용했을 때의 영향은 여전히 명확히 이해되지 않은 상태로 남아 있습니다. 본 논문은 하이테크 소프트웨어 엔지니어링 전문 중견 기업인 XITASO의 산업 현장에서 AI 보조 RE 도구들이 어떻게 사용되는지, 그리고 이들이 워크플로 (Workflow), 도구 통합 (Tool integration), 그리고 PO(Product Owner)–개발자 관계를 어떻게 재편하는지 조사합니다. 우리는 2024년 전사적 유스케이스 (Use-case) 설문조사와 2025년 말 및 2026년 봄에 걸쳐 8명의 제품 소유자 (Product Owners, POs)를 대상으로 진행한 두 차례의 반구조화된 인터뷰 (Semi-structured interviews)를 결합하였으며, 이는 사내 챗봇 (Chatbot) 1개와 7개의 상용 AI 도구를 포함합니다. 우리는 제품 백로그 관리 (Product backlog management), 입찰 관리 (Tender management), 요구사항 및 도메인 이해 (Requirements and domain understanding), 문서 및 산출물 생성 (Document and artifact creation)의 4가지 카테고리에 걸쳐 15개의 뚜렷한 유스케이스를 식별했습니다.
세 가지 주요 결과가 도출되었습니다. 첫째, AI가 PO–개발자 상호작용에 미치는 영향은 복합적입니다. 지배적인 단일 사용자 상호작용 모델이 협력적 대화를 대체할 수 있으며, 개발자들이 항상 AI가 생성한 산출물 (Artefacts)을 환영하는 것은 아닙니다. 둘째, 제약 요인은 도구의 기능이 아니라 도구 통합 (Tool integration)입니다. 통합이 이루어진 곳에서는 시간 절약 효과가 극적이지만, 통합이 누락된 곳에서는 PO들이 수동적인 우회 방법 (Manual workarounds)에 의존하게 됩니다. 셋째, AI는 주변 조직 시스템보다 빠르게 발전하므로, 그 이점은 개별 PO들에게 돌아가는 반면 팀 프로세스와 고객의 준비 상태가 제한 요인으로 남게 됩니다. 실제 현장에서의 AI 보조 RE는 GenAI-RE 문헌이 반영하는 것보다 더 진보되어 있습니다. 실무자들은 이미 도구 간 통합 (Cross-tool integrations)을 구성하고, 고객 거버넌스 (Customer governance)를 탐색하며, 고립된 작업이나 단일 엔지니어 시나리오에 집중한 평가 방식으로는 포착할 수 없는 방식으로 역할의 경계를 재협상하고 있습니다. 이러한 패턴을 바탕으로, 우리는 AI 보조 RE 도입을 고려하는 실무자들이 자신의 상황에 대해 던질 수 있는 일련의 질문들을 도출합니다.