SK플래닛 개발자들의 GitHub Copilot 활용기(AI-assisted Coding과 개발 생산성 향상 #2)

SK플래닛은 2024년 4월부터 8월까지 GitHub Copilot 도입을 통한 개발 생산성 향상 실험을 진행했다. 총 30명의 개발자가 참여한 이번 실험은 백엔드, 프론트엔드, 데이터 엔지니어 등 다양한 직무에서 AI 코딩 도구의 실제 효과를 정량적으로 측정하는 데 초점을 맞췄다.

생산성 향상 효과

실험 결과, Copilot 사용 시 개발 완료 시간이 평균 41.7% 단축되고 개발 속도는 약 1.71배 개선된 것으로 나타났다. 이는 Microsoft의 기존 연구 결과(55.76% 단축)와 유사한 수준으로, 실제 업무 환경에서도 유의미한 생산성 향상이 있음을 입증했다. 특히 Copilot 사용자의 완료 시간 표준편차가 작아져, 시니어와 주니어 개발자 간 숙련도에 따른 성능 격차가 줄어드는 역량 보강(Augmentation) 효과가 확인됐다.

주요 활용 사례

개발자들은 Copilot을 단순 코드 자동완성 외에도 다양한 영역에서 활용했다.

• 코드 생성 및 리팩터링: 자연어 프롬프트를 기반으로 API 명세나 주석에서 코드를 생성하고, 중복 코드를 Method로 분리해 가독성을 높였다.
• 레거시 코드 분석: /explain 명령어로 복잡한 레거시 코드의 의도와 절차를 상세히 설명받고, /doc으로 Javadoc 스타일 문서를 자동 생성했다.
• 데이터 처리: 약 200개 테이블과 5,000개 컬럼의 스키마 변경 작업 시 comment 자동 생성으로 2일 분량의 작업을 2시간 만에 완료했다.

개발자 경험 및 유의 사항

설문조사에서 응답자의 **87%**가 Copilot 도입이 도움이 될 것이라고 긍정적으로 평가했으며, 부정적인 의견은 거의 없었다. 다만, 생성형 AI 특유의 환각(Hallucination) 위험으로 인해 생성된 코드에 대한 판별 및 수정 프로세스가 필수적이다. 또한 iOS 앱 개발 환경 지원이 제한적이고, 블록체인 스마트 컨트랙트(Solidity) 등 특수 영역에서는 활용에 제약이 있다는 한계도 지적됐다. SK플래닛은 이러한 피드백을 바탕으로 AI 기반 개발 문화 정착을 위한 교육과 사례 공유를 지속할 계획이다.