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"AI 시대 개발 조직 달라진다…4~5명 '초소형 팀' 확산"

인공지능(AI) 확산으로 소프트웨어(SW) 엔지니어링 조직이 대규모 인력 중심에서 소규모 고숙련 팀 중심으로 재편될 것이라는 전망이 나왔다. AI가 반복 업무를 대체하면서 개발자는 문제 해결과 혁신에 집중하고 기업은 인간과 AI의 협업에 최적화된 '초소형 팀' 운영을 확대할 것이라는 분석이다. 8일 가트너에 따르면 소규모 SW 엔지니어링 팀을 도입하는 기업은 올해 15%에서 2029년 60%까지 증가할 것으로 전망된다. 가트너는 AI가 SW 엔지니어링 역할과 팀 구조를 바꾸고 있다고 분석했다. AI가 반복적인 기술 업무를 대신 처리하면서 엔지니어는 복잡한 문제 해결과 제품 혁신에 더 많은 시간을 투입할 수 있게 됐다는 관측이다. 이에 4~5명 규모 초소형 팀이 새로운 조직 모델로 부상하고 있다는 설명이다. 가트너가 정의한 초소형 팀은 단순한 비용 절감 수단이 아니라 인간과 AI가 가진 역량을 최대한 활용하기 위한 조직 구조다. 기업과 개발 중인 기능, 제품 요구사항에 따라 규모는 달라질 수 있으며 일부 기업에선 2~3명 규모 팀도 운영되는 추세다. 가트너는 직원의 기술 역량과 AI 활용 능력이 성숙할수록 초소형 팀 형태가 더 보편화될 것으로 내다봤다. 다만 팀은 빠르고 효율적으로 움직일 수 있을 만큼 작아야 하지만, 동시에 다양한 아이디어와 대안적 관점을 제시할 수 있을 정도의 규모는 갖춰야 한다고 제언했다. 초소형 팀이 제 역할을 하기 위해선 표준화·자동화된 워크플로와 셀프서비스 AI 도구, 기능을 제공하는 플랫폼 엔지니어링 조직의 지원이 필요하다는 점도 짚었다. 이를 통해 소규모 팀이 반복적 운영 부담을 줄이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있다는 것이다. 팀 구성도 기존 개발 조직과 달라질 전망이다. 초소형 팀에는 제품 관리자, 사용자 경험(UX) 및 에이전트 경험(AX) 디자이너, 최소 한 명 이상의 AI 기반 SW 엔지니어 등 숙련된 인력이 필요하다는 게 가트너의 설명이다. 각 팀원이 비즈니스 목표 파악부터 제품 설계, AI 에이전트 관리까지 다양한 역할을 수행하면서 기존 SW 엔지니어링 역할의 경계도 흐려질 전망이다. 다만 가트너는 초소형 팀 확산이 신입 개발자 채용 축소로 이어져서는 안 된다고 경고했다. AI를 이유로 신입 직책을 줄이면 기술과 노하우 이전이 어려워지고 내부 인재 파이프라인이 약화될 수 있다는 이유에서다. 알리야 카마초 가트너 수석 애널리스트는 "AI가 SW 엔지니어링의 역할을 새롭게 정의하고 팀을 재구성하는 등 관련 수요를 확대하는 방향으로 재편하고 있다"며 "SW와 복잡한 AI 기반 애플리케이션에 대한 수요를 충족하는 데 필요한 자원은 AI가 제공하는 효율성 향상 효과를 넘어설 것"이라고 말했다.

2026.07.08 15:55한정호 기자

MS, 첫 멀티모달 SLM 공개…저비용·고효율 AI 구현

마이크로소프트가 소규모 언어 모델(SLM) 제품군 파이(Phi)의 신규 모델 2종을 발표했다. 이번 모델들은 적은 컴퓨팅 자원으로도 멀티모달 처리와 경량화된 고성능 AI 모델의 가능성을 확대하는 데 중점을 두고 있다. 3일 마이크로소프트는 SLM 파이4 멀티모달과 파이4 미니를 공개했다고 공식홈페이지를 통해 밝혔다. 파이4 멀티모달은 56억 개의 파라미터를 갖춘 마이크로소프트의 최초 멀티모달 AI 모델로 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리할 수 있다. 기존 멀티모달 AI가 각각의 입력 유형을 개별적으로 분석한 것과 달리 하나의 모델에서 통합적으로 이해하고 분석할 수 있도록 설계됐다. 이 AI모델은 LoRA 조합 기법(MoL)을 활용해 모델 크기를 최적화하면서도 고성능을 유지하는 것이 특징이다. 허깅페이스 오픈ASR 리더보드에서 6.14%의 단어 오류율(WER)을 기록하며 위스퍼 V2와 같은 오픈소스 음성 인식 모델보다 뛰어난 성능을 기록했다. 마이크로소프트는 파이4 멀티모달이 문서 이해, 차트 및 테이블 해석, 과학적 추론 등의 작업에서 탁월한 성능을 발휘하며, 향후 AI 비서, 음성 기반 서비스, 스마트 기기 등에 폭넓게 적용될 수 있을 것이라고 밝혔다. 이와 함께 파이4 미니는 이 모델은 38억 개의 파라미터를 갖춘 경량화된 고성능 AI 모델이다. 최대 12만8천 토큰 규모의 긴 컨텍스트를 한 번에 처리할 수 있어 코딩, 함수 호출, 과학적 계산, 명령어 실행 등 다양한 텍스트 기반 작업에서 보다 높은 성능을 제공한다 파이4 미니는 작은 규모에도 대규모 AI모델 수준의 성능을 제공할 수 있어 스마트폰, IoT 기기, 자동차, 로봇 등 엣지 디바이스에서 효율적으로 활용 가능하다. 마이크로소프트는 이를 통해 AI 모델을 보다 저렴한 비용으로 다양한 분야에서 효율적으로 운영할 수 있을 것이라고 설명했다. 이제 마이크로소프트는 AI 기술이 단순히 모델 크기를 키우는 방향에서 벗어나, 더 효율적이고 실용적인 모델을 바탕으로 AI사업을 확대할 전망이다. 마이크로소프트의 웨이주 첸 생성형AI 부사장은 "새롭게 선보인 2종의 AI 모델은 복잡한 작업을 효율적으로 처리하도록 설계돼 성능이 제한된 엣지컴퓨팅 환경 등에 이상적"이라며 "낮은 컴퓨팅 요구 사항은 더욱 낮은 대기 시간과 적은 비용을 요구하며 미세 조정이 쉬운 만큼 산업 전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용될 수 있을 것"이라고 설명했다.

2025.03.03 09:16남혁우 기자

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