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AI
[AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle)
두줄요약
생성형 AI의 한계를 넘기 위해 개발 전 과정을 AI와 함께 수행하는 AI-DLC 방법론을 소개했습니다. 기획부터 운영까지 컨텍스트와 이력을 보존하는 워크플로우를 통해 엔터프라이즈 개발 생산성을 높이는 접근을 다뤘습니다.
핵심 내용
- 생성형 AI 도구가 코딩 보조를 넘어 개발 프로세스 전반을 주도하는 AI-DLC 방법론 소개
- SDLC의 설계, 분석, 테스트, 소통 영역까지 포함해 생산성 한계를 넘기려는 접근
- AI 관리형과 AI 보조형의 한계를 보완하는 AI 네이티브 워크플로우 제안
구조와 흐름
- Inception, Construction, Operation의 3단계 볼트 기반 반복 주기
- 요구사항 구체화, 시스템 분해, 도메인 모델 및 코드 생성, 배포·모니터링까지의 연계
- 단계별 산출물과 의사결정 이력, 컨텍스트 보존을 통한 추적성 강화
적용해볼 점
- 계층적 업무 분해로 AI가 처리 가능한 작은 단위로 프로젝트 세분화
- 보안 규칙, API 규격 등 핵심 정보를 다음 단계까지 강제 전달하는 컨텍스트 보존
- AWS Labs AI-DLC Workflows 같은 오픈소스로 파일럿 프로젝트에 실험 적용