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구글 연구에 따르면 90%의 개발자들이 AI 도구 사용

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.24 04:33
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

오늘 공개된 Google Cloud의 최신 DORA 연구 보고서에 따르면, 인공지능 도구의 소프트웨어 개발자들 사이의 광범위한 도입률이 2025년에는 놀랍게도 90%에 달한다고 합니다. 이는 전년 대비 14%의 급격한 증가를 나타내며, AI가 현대 소프트웨어 개발에서 거의 보편적인 존재로 자리 잡았음을 보여줍니다.


전 세계 약 5,000명의 기술 전문가 설문 응답을 바탕으로 한 연례 “AI 지원 소프트웨어 개발 현황(State of AI-assisted Software Development)” 보고서에 따르면, 개발자들은 이제 하루 평균 두 시간씩 AI 기반 작업에 투자하며, 코드 생성부터 테스트 및 보안 리뷰에 이르기까지 핵심 워크플로우에 이러한 도구들을 통합하고 있습니다. 

Google의 연구팀은 조사 대상 전문가의 65%가 소프트웨어 개발 작업에 AI에 크게 의존하고 있다고 밝혔습니다.


생산성 향상이 대중적 채택을 이끈다


AI 도입의 급증은 상당한 생산성 이점에 의해 주도되고 있는 것으로 보이며, 응답자의 80% 이상이 AI가 업무 효율성을 향상시켰다고 답했습니다. 또한 59%는 코드 품질에 긍정적인 영향을 보고하여 이러한 도구들이 단순한 속도 향상을 넘어 측정 가능한 개선을 제공한다고 시사합니다.


구글의 Gemini Code Assist를 포함한 코딩 도구를 총괄하는 Ryan Salva는 구글의 “대다수” 팀이 워크플로우에 AI를 도입하고 있다고 언급했습니다. 그는 CNN과의 인터뷰에서 “구글의 엔지니어라면 매일의 업무에서 AI를 사용하는 것은 피할 수 없는 일”이라고 전했습니다.


구글 CEO 순다 피차이는 올해 초, AI 도구들이 구글 엔지니어링 팀의 생산성을 10% 향상시켰다고 공개했으며, 현재 회사의 신규 코드 중 25% 이상이 AI 시스템에 의해 생성되고 있다고 밝혔습니다.


많은 이용에도 불구하고 신뢰는 여전히 완고하게 낮다


광범위하게 도입되고 보고된 이점에도 불구하고, 상당한 신뢰 격차가 여전히 존재합니다. 개발자의 24%만이 AI가 생성한 코드에 대해 높은 신뢰를 표명하고 있으며, 20%는 “많이” 신뢰한다고, 4%는 “매우 많이” 신뢰한다고 답했습니다. 반면 30%는 AI의 출력 결과를 “약간” 또는 “전혀” 신뢰하지 않는다고 응답했습니다.


이러한 “신뢰의 역설”은 AI가 인간의 판단을 대체하기보다는 주로 보조 도구로 활용되고 있음을 나타냅니다. 이 결과는 업계의 더 넓은 동향과도 일치하는데, Stack Overflow의 2025년 설문조사에 따르면 개발자의 46%가 AI 출력의 정확성을 신뢰하지 않는다고 답했으며, 이는 전년도 31%에서 크게 증가한 수치입니다.


산업 전반에 걸친 도전 과제 등장


급속한 AI 통합은 초급 소프트웨어 엔지니어들에게 어려운 시기에 발생하고 있습니다. 뉴욕 연방준비은행에 따르면, 최근 컴퓨터 공학 졸업생들의 실업률이 이제 예술사나 영어와 같은 전공보다 더 높아졌습니다. Indeed의 소프트웨어 엔지니어링 직무 공고는 2022년 2월부터 2025년 8월까지 71% 감소했습니다.


구현상의 어려움을 해결하기 위해 구글은 DORA AI 역량 모델을 도입하여, AI의 조직적 영향력을 증대시키는 일곱 가지 기술적 및 문화적 실천법을 제시했습니다. 이 프레임워크는 성공적인 AI 도입을 위해 사용자 중심의 초점, 명확한 소통 프로토콜, 그리고 소규모 일괄 작업 방식을 필수 요소로 강조합니다.


Salva는 AI가 개발 속도를 가속화하더라도 소프트웨어 품질 유지를 위해 팀에는 여전히 견고한 피드백 메커니즘이 필요하다고 경고했습니다. 그는 “AI의 도움을 받는다고 해도, 팀은 이루어지고 있는 코드 변경사항에 대해 빠른 피드백을 받을 수 있는 방법이 여전히 필요합니다.”라고 말했습니다.


연구 결과에 따르면, AI의 궁극적인 영향력은 도입률보다는 조직이 AI 지원 개발이 효과적으로 자리 잡을 수 있는 적절한 기술적 및 문화적 환경을 조성하는 능력에 더 달려 있는 것으로 나타납니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)스포티파이 는 목요일에 인공지능 음악 정책에 대한 대대적인 변화를 발표하며, 딥페이크와 스팸을 막기 위한 새로운 안전장치를 도입했다고 밝혔습니다. 또한 지난 1년 동안 플랫폼에서 7천5백만 개가 넘는 문제 있는 트랙을 삭제했다고 공개했습니다. 이 스트리밍 대기업의 세 가지 전략은 AI 기반 사기와 맞서면서도 기술의 정당한 예술적 활용을 지원하는 데 목적이 있으며, AI 생성 콘텐츠가 음악 플랫폼을 급격히 증가하는 상황에 대한 스포티파이의 가장 포괄적인 대응을 의미합니다.새로운 기준이 AI 투명성과 스팸을 겨냥하다회사는 DDEX(Digital Data Exchange)가 개발한 AI 음악 공개를 위한 새로운 업계 표준을 도입할 예정이며, 이를 통해 아티스트와 레이블이 창작 과정에서 인공지능이 어떻게 사용되었는지 정확하게 명시할 수 있습니다. 이 시스템 하에서는 크리에이터가 AI가 보컬을 생성했는지, 악기를 연주했는지, 또는 후반 작업을 처리했는지 여부를 나타낼 수 있어, 단순한 “AI 여부” 구분을 넘어서게 됩니다.Spotify의 글로벌 마케팅 및 정책 총괄인 샘 두보프(Sam Duboff)는 언론 브리핑에서 “AI의 활용은 하나의 스펙트럼이 될 것이며, 아티스트와 프로듀서들은 창작 프로세스의 여러 부분에서 AI를 결합하게 될 것입니다”라고 말했습니다. “이 업계 표준은 보다 정확하고 세밀한 공개를 가능하게 합니다.”Spotify는 또한 올가을 대량 업로드, 중복 트랙, SEO 조작, 로열티 지급을 노린 인위적으로 짧은 곡 등 음악 스팸을 겨냥한 강화된 필터를 도입할 예정입니다. 해당 필터는 문제 upload자를 식별하여 이들의 트랙을 알고리즘 추천에서 제거하지만, 완전히 삭제하지는 않을 예정입니다.AI 음악 논란에 따른 강경 조치정책 개편은 제대로 된 공개 없이 AI가 생성한 아티스트들이 엄청난 성공을 거두며 논란이 커지는 것에 대한 대응으로 이루어졌다. 완전히 AI로 만들어진 것이 확인되기 전까지 스포티파이에서 월 100만 명 이상의 청취자를 모은 ‘벨벳 선다운’은 플랫폼의 투명성 문제를 보여주는 대표적인 사례였다. 이 밴드의 곡들은 인기 플레이리스트와 사용자들의 ‘Discover Weekly’ 추천곡에 등장했으나, AI로 생성된 프로필 사진과 가짜 밴드 멤버 약력 등 불분명한 부분을 레딧 이용자들이 지적하기도 했다.스포티파이 경영진은 플랫폼이 고의로 AI 생성 콘텐츠를 홍보해 저작권료 지급을 줄이려 한다는 지속적인 소문에 대해 직접 해명했다. 정책 브리핑에서 샘 두보프는 “그런 소문들은 단호하게, 그리고 완전히 사실이 아닙니다”라고 밝혔다. “스포티파이는 어떤 음악도 직접 생성하지 않습니다. 저희가 음악을 소유하지도 않습니다. 스포티파이에 있는 모든 음악, 100%는 라이선스를 받은 제3자가 만든 것이고, 업로드한 것입니다.” 회사는 정당한 AI 활용은 지지하는 한편, 노스캐롤라이나의 뮤지션이 AI를 이용해 ‘수십만 곡’을 만들어 1천만 달러 이상 부정 스트리밍 로열티를 챙긴 사례 등과 같은 사기에는 강력하게 대응할 것임을 강조했다.
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2025.09.25 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)SK텔레콤 이 AI 사업을 총괄하는 사내회사(CIC) 출범을 발표하며 2030년 연매출 5조원 달성을 목표로 5년간 5조원을 투자한다고 밝혔다. 유영상 CEO가 25일 전 구성원 대상 타운홀 미팅을 열고 이같은 내용을 발표했다.AI CIC 조직 체계와 목표AI CIC는 에이닷(A.) 서비스, 기업용 에이닷 비즈, AI 데이터센터 사업, 글로벌 AI 제휴투자, AI R&D, 메시징·인증 사업 등 전사 AI 관련 기능과 조직을 통합해 운영된다. 유영상 CEO가 직접 AI CIC 대표를 겸임하며, 세부 조직 개편은 10월 말 시행될 예정이다.유 CEO는 “급변하는 AI 환경 변화에 따라 위기와 기회가 공존하는 AI 골든타임을 놓치지 않기 위해서는 수요자 관점의 내부 AI 혁신과 공급자 관점의 AI 사업 혁신이 필요하다”며 AI CIC 출범 배경을 설명했다.사업 전략과 성과 기반AI CIC는 AI 수요(B2C, B2B)와 공급(AI 인프라)의 안정적 선순환을 통해 독자 생존 가능한 수익 구조를 확보할 계획이다. B2C는 에이닷을 중심으로 국내외 가입자 기반을 확대하고, B2B는 에이전틱 AI 서비스를 통한 생산성 향상 입증과 제조 AI 분야 레퍼런스 확보에 집중한다.SK텔레콤은 지난 3년간 AI 컴퍼니 전환을 통해 에이닷 1000만 가입자 확보, 독자 AI 파운데이션 모델 선정, 울산 AI DC 착수, 글로벌 파트너십 구축 등의 성과를 달성했다고 발표했다. 에이닷은 정식 출시 22개월 만에 가입자 1000만명을 돌파했으며, 월간 활성사용자수(MAU)는 약 810만명에 달한다.울산 AI 데이터센터의 경우 7조원을 투자해 축구장 11개 규모의 연면적 2만평 이상으로 건설되며, 6만장 가량의 GPU를 수용할 수 있는 국내 최대 규모의 AI 전용 하이퍼스케일 데이터센터로 2027년 말부터 단계적 가동을 시작할 예정이다.
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2025.09.25 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)삼성전자 가 자체 개발한 AI 업무 생산성 측정 지표 ’트루벤치(TRUEBench)’를 25일 공개하며, 기존 영어 중심 벤치마크의 한계를 극복한 실무 환경 기반 평가 도구를 선보였다.실무 환경 반영한 차별화된 평가 지표트루벤치는 삼성전자 DX부문 선행 연구개발조직인 삼성리서치가 사내 생성형 AI 모델 적용 경험을 바탕으로 개발한 벤치마크다. 기존 AI 벤치마크 대부분이 영어 중심이고 한 번 또는 제한된 횟수의 대화만을 평가해 실제 업무 생산성 성능을 정확히 측정하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 만들어졌다.실제 평가 항목은 10개 카테고리, 46개 업무, 2,485개의 세분화된 항목으로 구성됐다. 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 문서 요약 및 번역, 연속 대화 등 기업에서 자주 사용하는 실제 오피스 업무 체크리스트를 기반으로 완성됐다. 사용자의 짧은 요청부터 최대 2만자의 긴 문서 요약까지 실제 업무 상황을 폭넓게 평가한다.다국어 지원과 글로벌 접근성트루벤치는 영어, 한국어, 일본어, 중국어, 스페인어 등 총 12개 언어를 지원한다. 특히 글로벌 비즈니스 환경을 고려해 영어와 한국어 등 여러 언어가 혼합된 교차 언어의 번역 기능 평가도 가능하다. 사용자는 한 번에 최대 5개 모델을 선택해 비교할 수 있어 다양한 AI 모델의 성능을 한눈에 파악할 수 있으며, 응답 결과에 대한 평균 길이 등도 공개해 성능과 효율성 지표를 동시에 비교할 수 있다.삼성전자는 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 트루벤치의 데이터 샘플과 AI 모델들의 평가 결과가 표시된 리더보드를 공개했다.AI 교차 검증으로 객관성 확보트루벤치는 답변의 정확성뿐만 아니라, 겉으로 드러나지 않는 사용자의 의도나 맥락까지 평가가 가능하도록 설계됐다. 평가 항목 검증에는 AI가 활용되는데, 사람이 구축한 평가 기준을 AI가 검토해 오류나 모순, 불필요한 제약이 없는지 확인하며 지속적인 교차 검증의 반복을 통해 더욱 정교한 평가 기준을 완성한다. 이러한 기준으로 완성된 AI 모델 자동 평가는 주관적 편향을 최소화하고 일관성 있는 결과를 제공한다.전경훈 DX부문 최고기술책임자(CTO) 겸 삼성리서치장 사장은 “삼성 리서치는 다양한 실제 적용 사례를 바탕으로 차별화된 생산성 AI 기술 경쟁력과 노하우를 보유하고 있다”며 “트루벤치 공개를 통해 생산성 성능 평가 기준을 정립하고 삼성전자의 기술 리더십을 더욱 공고히 할 것”이라고 말했다.
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2025.09.25 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글 는 오늘 Mixboard를 공개했습니다. 이 AI 기반 무드보드 애플리케이션은 시각적 영감 도구 분야에서 Pinterest 의 지배력에 직접적으로 도전장을 내밀었습니다. 실험적인 이 서비스는 미국에서 Google Labs를 통해 공개 베타로 제공되며, 사용자는 기존 이미지를 수동으로 선별하는 대신 텍스트 프롬프트를 활용해 시각적 콘셉트 보드를 만들 수 있습니다.Pinterest가 저장된 이미지를 수집 및 정리하는 전통적인 방식을 사용하는 것과 달리, Mixboard는 구글의 화제를 모은 Nano Banana 이미지 편집 모델을 활용해 “보헤미안 거실 인테리어”나 “가을 모임 테마” 같은 간단한 설명만으로도 완전히 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이후 사용자는 자연어 명령을 사용하여 이미지를 결합하거나 스타일을 조정하거나, 한 번의 클릭만으로 콘텐츠를 재생성하는 등 AI가 생성한 보드를 더욱 정교하게 다듬을 수 있습니다.구글의 AI 모멘텀, 핀터레스트 영역에 도전하다Mixboard의 출시는 구글의 최근 소비자 AI 도입 붐을 적극적으로 활용한 것입니다. 구글의 Gemini 앱은 Nano Banana 기능에 대한 열풍에 힘입어 9월에 애플 앱스토어와 구글 플레이스토어 모두에서 ChatGPT를 제치고 최고 순위 애플리케이션에 올랐습니다. 구글에 따르면 Nano Banana는 2주 만에 2,300만 명의 신규 사용자를 끌어모았고, 5억 건이 넘는 이미지 편집에 활용되었습니다.이러한 모멘텀 덕분에 Mixboard는 Pinterest의 핵심 비즈니스 모델에 중요한 위협으로 자리매김하고 있습니다. Pinterest가 기존 이미지를 사용자가 직접 발견하고 저장하는 방식으로 플랫폼을 구축한 반면, Mixboard는 AI 생성을 통해 그 큐레이션 과정을 완전히 없앱니다. 이 도구는 홈 데코 계획, 행사 테마, DIY 프로젝트 등과 같이 유사한 활용 사례를 타깃으로 하지만, 사용자가 먼저 이미지 라이브러리를 구축할 필요 없이 즉각적인 시각적 결과를 제공합니다.기술 혁신이 창의적인 워크플로우와 만나다Mixboard는 사용자가 “Nano Banana”라는 별명을 붙인 구글의 Gemini 2.5 Flash Image 모델을 통합하여, 대화형 인터페이스를 통한 정교한 이미지 편집 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자가 개인 이미지를 AI가 생성한 콘텐츠와 함께 업로드할 수 있도록 지원하여, 사용자 자산과 알고리즘이 생성한 시각적 요소가 혼합된 하이브리드 보드를 만들 수 있습니다.이 서비스는 또한 보드 이미지를 기반으로 설명 텍스트를 생성하여, 사용자가 협업자나 클라이언트와 공유할 창의적 개념을 명확히 표현하는 데 도움을 줍니다. 구글은 이 도구가 기존에 물리적 또는 Pinterest 기반의 무드 보드를 활용해 프로젝트를 기획해왔던 사진작가, 디자이너, 크리에이티브 전문가들에게 특히 가치 있는 도구라고 소개합니다.구글은 서비스가 실험 단계(labs.google/mixboard)에 있는 동안 전용 Discord 커뮤니티를 통해 사용자 피드백을 수집하고 있습니다.
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2025.09.25 등록
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