이 게시물은 생성형 AI 도구 확산에도 전체 SDLC 생산성은 제한적이며 이를 해결하기 위한 AI-DLC 방법론을 소개합니다. 생산성의 역설 원인으로 코딩 영역에만 AI 활용이 머물고, 설계·분석·테스트·소통 등 비중 큰 작업은 여전히 사람 몫이라 설명합니다. 개별 개발자가 AI를 단독 활용하면 팀 간 컨텍스트 유실과 산출물 품질 편차가 발생해 추적성과 유지보수 비용이 악화된다고 말합니다. 기존 접근은 AI-Managed(간섭 최소로 독단적 결과)와 AI-Assisted(사람이 주도하지만 지적 노동은 유지)로 극단적 한계가 있다고 정리합니다. AI-DLC는 AI와 사람의 역할을 분리하고, 볼트 단위 반복 주기로 Inception-Construction-Operation의 워크플로우를 제시합니다. 또한 규정된 룰에 따라 단계별 문서와 실행/의사결정 이력을 자동 보존해 세션 단절 없이 시스템 추적성을 확보한다고 설명합니다. 마지막으로 AWS Labs의 AI-DLC Workflows 오픈소스를 통해 계층적 Inception과 룰 기반 워크플로우를 파일럿으로 적용해볼 것을 권장합니다.