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'IBM 밥'통합검색 결과 입니다. (7건)

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코오롱베니트, IBM '밥' 앞세워 기업 AI 공략…개발부터 인프라까지

코오롱베니트가 IBM의 에이전틱 소프트웨어 개발 플랫폼 '밥(Bob)'과 고성능 스토리지를 앞세워 기업 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. AI를 활용한 소프트웨어 개발부터 이를 뒷받침하는 인프라까지 기업에 필요한 AI 환경을 함께 제시한다는 전략이다. 코오롱베니트는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 파트너사 인프라소프트와 공동 부스를 마련하고 IBM 밥과 왓슨x 오케스트레이트, IBM 스토리지 스케일 시스템 등을 선보였다. 코오롱베니트는 IBM 총판으로 하드웨어와 소프트웨어를 국내에 공급 중이다. 이번 부스에서도 AI 워크로드를 위한 인프라와 기업의 AI 개발·업무 자동화를 지원하는 소프트웨어 전반을 함께 전시했다. 소프트웨어 분야에선 IBM 밥을 전면에 내세웠다. 밥은 단순한 AI 코딩 도구를 넘어 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 전반을 지원하는 AI 개발 파트너다. 기존 코드베이스와 개발자의 의도를 파악하고 설계부터 코드 작성, 검증과 현대화 등을 지원하는 것이 특징이다. IBM은 지난 7월 밥을 기업용 에이전틱 소프트웨어 개발 플랫폼으로 확대하면서 멀티에이전트와 기업 시스템 현대화 기능을 강화했다. 코오롱베니트와 인프라소프트는 기업이 기존에 운영하던 복잡한 시스템을 이해하고 변경 작업을 지원하는 데 중점을 뒀다. 코드베이스를 분석해 개발자의 의도를 파악하고 설계부터 검증까지 여러 단계의 작업을 연속적으로 수행하도록 지원한다는 목표다. 밥은 개발자가 직접 작업하는 환경에서 작동해 기존 개발 흐름을 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 보안과 비용 관리도 기업 환경에 맞췄다. 개발 초기부터 보안 정책 적용과 검증을 지원하고 AI 사용량을 모니터링해 비용을 관리할 수 있도록 했다. 복잡한 기존 시스템을 분석해 필요한 부분을 현대화하는 작업도 지원한다. 전시 부스에선 IBM 왓슨x 오케스트레이트도 함께 소개했다. 기업이 여러 AI 에이전트를 구축·배포하고 하나의 환경에서 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 중앙화된 제어 환경에서 에이전트의 실행 위치와 관계없이 상태를 확인하고 거버넌스와 정책을 적용할 수 있는 것이 특징이다. 밥과 왓슨x 오케스트레이트의 연계도 확대 중이다. 밥에서 AI 에이전트를 개발하고 왓슨x 오케스트레이트에서 이를 실행·관리하는 방식이다. AI 소프트웨어를 뒷받침하는 인프라로는 IBM 스토리지 스케일 시스템을 소개했다. 부스에선 실제 스토리지 장비와 함께 그래픽처리장치(GPU) 서버나 고성능컴퓨팅(HPC) 환경에 스토리지를 연결하는 구성도를 선보였다. 스토리지와 배포에 필요한 서버, 통신용 스위치를 구성한 뒤 GPU 서버나 HPC 서버와 연결해 사용하는 구조다. 대규모 AI 학습과 데이터 처리에 필요한 스토리지 인프라 구성을 한눈에 확인할 수 있도록 실제 장비와 구성도를 함께 배치했다. 코오롱베니트 관계자는 "AI 개발과 에이전트 운영, GPU·HPC를 지원하는 데이터 인프라까지 IBM 제품군을 연결해 기업의 AI 전환 수요에 대응할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.07 13:13한정호 기자

IBM, 기업 통제 환경서 운영 가능한 'IBM 밥' 자체 호스팅 버전 출시

IBM이 'IBM 밥(IBM Bob)' 자체 호스팅 배포 버전을 공개했다. 이를 통해 기업은 민감한 코드와 데이터를 외부로 이전하지 않고도 AI를 활용한 애플리케이션 개발과 현대화 작업을 수행할 수 있게 됐다. IBM은 고객이 직접 통제하는 인프라에서 IBM 밥을 운영할 수 있는 자체 호스팅 배포 옵션을 출시했다고 2일 밝혔다. IBM 밥은 코드 생성 기능을 넘어 소프트웨어 개발과 유지보수, 애플리케이션 현대화 전반에 AI를 적용할 수 있도록 설계된 에이전틱 AI 기반 소프트웨어 개발 플랫폼이다. 최근 기업들은 AI 기반 개발 도구 도입을 확대하고 있지만 금융·공공·의료 등 규제 산업에서는 민감한 소스코드와 고객 정보, 핵심 시스템 데이터를 외부 AI 서비스에 제공하기 어렵다는 점이 주요 제약으로 꼽혀 왔다. 이에 따라 AI가 구동되는 위치와 접근 가능한 데이터 범위, 운영 방식에 대한 통제권 확보가 AI 도입의 핵심 과제로 부상하고 있다. IBM은 이러한 수요에 대응하기 위해 기업 데이터가 위치한 환경에 AI 기능을 직접 배포하는 방식을 채택했다. 자체 호스팅 버전은 코드와 애플리케이션 데이터가 외부 서비스로 이동하지 않도록 하면서 AI 기반 개발·현대화 기능을 제공하는 것이 특징이다. 시장에서도 AI 주권과 데이터 통제에 대한 요구가 확대되고 있다. 퓨처럼 리서치(Futurum Research)는 기업들이 데이터 주권을 확보하면서도 AI 생태계를 활용하기 위해 하이브리드·엣지 환경을 확대하고 있으며, 이에 따라 2030년 AI 인프라 시장에서 하이브리드·엣지 배포 비중이 44%까지 증가할 것으로 전망했다. IBM 기업가치연구소(IBV)가 올해 6월 발표한 'AI 주권의 셈법(The Calculus of AI Sovereignty)' 보고서에서도 응답 기업 경영진의 68%가 국가·지역별 데이터 상주 및 주권 규정을 충족하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. IBM 밥은 이러한 환경을 고려해 다양한 배포 방식을 지원한다. 기업은 라이선스를 확보한 AI 모델을 온프레미스나 망분리 환경에서 직접 운영할 수 있으며, 필요에 따라 외부 AI 모델 서비스와 연동하는 하이브리드 구성도 선택할 수 있다. IBM은 클라우드 중심으로 설계된 기존 AI 개발 도구와 달리, IBM 밥이 온프레미스 시스템과 프라이빗 클라우드 등 여러 환경에 분산된 애플리케이션과 데이터를 대상으로 AI 기반 개발·현대화 작업을 지원할 수 있다고 설명했다. 닐 순다레산 IBM AI·자동화 부문 총괄사장은 "기업용 AI 확산의 핵심은 보안과 거버넌스, 데이터 주권"이라며 "IBM 밥 자체 호스팅 버전은 기업이 직접 통제하는 환경에서 에이전틱 AI를 운영할 수 있도록 해 보안과 규제 준수, 운영 통제권을 유지하면서 AI 활용 가치를 높일 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.02 11:19남혁우 기자

[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

[현장] 이수정 IBM 사장 "AI 경쟁, 핵심은 모델 아닌 운영"

"이제 인공지능(AI) 경쟁은 더 좋은 모델을 도입하는 데 있지 않습니다. 기업 내 데이터와 애플리케이션, 인프라, 보안 체계에 AI를 어떻게 연결하고 전사 규모로 확장할 수 있는 역량을 갖추느냐에 달렸습니다." 이수정 한국IBM 사장은 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋 코리아 2026' 기조연설에서 이같이 말하며 기업 AI 전환 전략과 차세대 컴퓨팅 로드맵을 제시했다. 이 사장은 기업 AI 도입이 개인의 생산성을 높이는 수준을 넘어 업무 방식과 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식을 바꾸는 단계로 접어들고 있다고 진단했다. AI를 문서 작성이나 회의 요약 등에 활용하는 것만으로는 충분하지 않으며 핵심 업무와 시스템에 적용해 실질적인 비즈니스 성과를 내야 한다는 설명이다. 그는 AI 전환의 관건으로 '운영 역량'을 꼽았다. 기업 환경에서는 AI 모델뿐 아니라 데이터의 품질과 최신성, 애플리케이션 연계, 보안과 권한 관리, 비용 통제, 규제 준수 등을 함께 관리해야 한다는 것이다. 이 사장은 "문제는 기술 그 자체가 아니라 운영에 있다"며 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하게 되면 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 어떤 권한으로 무엇을 실행할 수 있는지를 통제해야 한다"고 말했다. 이를 위해 IBM은 ▲AI를 기업 운영과 의사결정의 중심에 두는 'AI 퍼스트 엔터프라이즈' ▲분산된 데이터와 시스템을 유연하게 연결하는 하이브리드 클라우드 ▲고난도 연산 문제 해결을 위한 양자 컴퓨팅을 핵심 전략으로 제시했다. AI 퍼스트 엔터프라이즈를 구축하기 위한 요소로는 실시간 인사이트를 제공하는 '인텔리전스', 이를 실제 업무 수행으로 연결하는 '액션', 전사 차원의 실행·관리 체계인 '오퍼레이션', 보안과 거버넌스를 포괄하는 '트러스트'를 들었다. AI가 답변을 생성하는 도구를 넘어 기업의 업무 흐름에 들어올수록 신뢰와 통제가 전제돼야 한다는 설명이다. 이 사장은 AI 전략과 클라우드 전략도 분리해 볼 수 없다고 강조했다. AI가 가치를 내려면 데이터가 있는 장소에서 안전하게 실행돼야 하며 기업은 온프레미스와 퍼블릭 클라우드, 여러 애플리케이션 환경에 흩어진 데이터와 워크로드를 통합적으로 운영할 수 있어야 한다는 것이다. 이어 닐 순다레산 IBM 오토메이션 및 AI 총괄 사장은 AI 에이전트 시대에 필요한 개발·데이터·운영 관리 방안을 소개했다. 그는 AI 기반 개발 라이프사이클 솔루션 'IBM 밥'을 통해 요구사항 분석부터 설계, 코드 작성, 테스트, 배포, 운영까지 개발 전 과정을 지원할 수 있다고 설명했다. 순다레산 사장은 "기업 환경에서 중요한 것은 코드 자체가 아니라 아이디어를 구현하고 안전하게 배포한 뒤 지속적으로 운영·개선하는 전체 과정"이라고 말했다. 이와 함께 최신 데이터를 AI에 연결하고 애플리케이션·인프라·보안 환경의 가시성을 확보하며, AI와 클라우드 비용까지 관리해야 한다고 강조했다. 이지은 한국IBM CTO 전무가 진행한 패널 토론에서는 KB증권, SK텔레콤, 삼성생명 AI 전환 사례가 공유됐다. 패널들은 AI 성과를 위해 데이터 품질과 메타데이터 관리 기반을 갖추고, 기존 핵심 업무 시스템을 AI와 연결해야 한다고 입을 모았다. AI 에이전트가 늘어나는 환경에서는 데이터 접근 권한, 업무 수행 권한, 품질, 비용을 통합 관리하고 필요한 단계에서 사람이 검증하는 체계도 필요하다고 봤다. 마지막으로 IBM 리서치의 백한희 박사는 양자 컴퓨팅 로드맵을 소개했다. 백 박사는 양자 컴퓨팅이 기존 슈퍼컴퓨터나 그래픽처리장치(GPU)를 대체하는 기술이 아니라, 중앙처리장치(CPU)·GPU·양자처리장치(QPU)를 결합하는 '양자 중심 슈퍼컴퓨팅'의 한 축이라고 설명했다. 양자 컴퓨팅은 신약 개발과 신소재 탐색, 금융 모델링, 공급망 최적화 등 기존 컴퓨팅만으로 처리하기 어려운 문제에서 활용 가능성이 기대된다. IBM은 고성능컴퓨팅(HPC), AI, 양자 컴퓨팅이 각자의 강점을 가진 연산을 분담하는 하이브리드 컴퓨팅 환경을 미래 방향으로 제시했다. 이 사장은 "AI의 가치는 하나의 업무를 자동화하는 데서 끝나지 않는다"며 "기업이 일하는 방식과 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식을 재설계하는 데 있다"고 말했다. 이어 "IBM은 기업이 AI를 실험 단계에 머물게 하지 않고, 신뢰할 수 있는 전사 운영 역량으로 확장할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.01 14:58남혁우 기자

AI가 AI 만드는 시대, 개발자 방향성은 어디

인공지능(AI)이 코드를 생성하고 분석하는 수준을 넘어 새로운 AI 모델과 서비스 개발 과정에 참여하는 등 개발 현장 도입이 빨라지고 있다. AI가 소프트웨어(SW) 개발 전 공정에 깊숙이 관여하는 흐름이 본격화되면서 개발자의 역할 역시 근본적인 변화를 맞이하고 있다는 분석이 나온다. 7일 관련 업계에 따르면 오픈AI, 앤트로픽 등 글로벌 AI 기업은 AI와 관련 서비스 개발의 상당 부분에 자체 AI 에이전트를 투입하고 있다. 앤트로픽은 실제 서비스에 적용되는 내부 코드의 상당 부분을 AI 모델 '클로드'가 작성하고 있다고 밝혔다. 이는 개발자가 코드를 입력할 때 일부 단어나 코드 줄을 추천하던 기존 코딩 비서와는 다른 방식이다. 클로드는 전체 코드베이스를 읽고 여러 파일에 걸쳐 작업 계획을 세운 뒤 직접 코드를 수정하고 테스트까지 수행한다. 테스트 과정에서 문제가 발견되면 다시 수정하는 방식으로 반복 작업을 이어간다. 업계에서는 이를 두고 AI가 단순 보조 도구를 넘어 실제 개발 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있다고 보고 있다. 오픈AI도 AI 코딩 도구 '코덱스'를 보안, 제품 엔지니어링, 프런트엔드, API, 인프라, 성능 엔지니어링 등 여러 기술 조직에서 매일 활용하고 있다고 설명했다. 복잡한 시스템 분석부터 대규모 리팩터링, 신규 기능 개발, 장애 대응, 코드 점검까지 다양한 업무에 코덱스가 활용되고 있다는 것이다. 챗GPT 웹팀의 한 백엔드 엔지니어는 "코덱스가 기존 레거시 호출을 새로운 서비스 방식으로 바꾸고 코드 변경 제안서(PR)까지 작성해 몇 시간이 걸릴 일을 몇 분 만에 해냈다"고 말했다. 챗GPT 엔터프라이즈팀의 한 제품 엔지니어도 "하루 종일 회의 중이었는데도 코덱스가 백그라운드에서 작업해 PR 4개를 병합했다"고 설명했다. AI가 단순 추천 도구를 넘어 실제 개발 업무를 수행하는 협업 주체로 바뀌고 있음을 보여주는 대목이다. IBM도 최근 엔터프라이즈 특화 개발 파트너 'IBM 밥'을 공개하며 계획, 코딩, 테스트, 배포 등 개발 전 과정에서 AI 활용을 확대하고 있다고 밝혔다. 관련 업계에서는 AI 도입이 본격화하면서 개발자의 역할도 빠르게 재편되고 있다고 보고 있다. 사람이 모든 코드를 직접 작성하던 구조에서 벗어나, 이제는 AI에 작업을 배분하고 그 결과를 검증하며 품질과 위험을 통제하는 역할이 한층 중요해지고 있다는 것이다. 앤트로픽은 공식 페이지를 통해 이제 코드 상당수는 클로드 코드가 작성하고 있으며 엔지니어는 아키텍처 설계와 제품 판단, 지속적인 작업 조율에 집중하고 있다고 설명했다. 오픈AI 역시 에이전트 중심 개발 환경에서는 엔지니어의 주된 일이 더 이상 직접 코드를 쓰는 데 그치지 않고, 환경을 설계하고 의도를 명확히 하며 피드백 루프를 만드는 방향으로 바뀌고 있다고 설명했다. 이처럼 반복 구현과 정형화된 작업을 AI가 빠르게 흡수하기 시작하면서 개발자에게 요구되는 역량도 달라지고 있다. 앞으로는 단순히 코드를 많이 작성하는 능력보다 무엇을 만들어야 하는지 문제를 정의하고, 시스템 구조를 설계하며, AI가 만든 결과물을 검토해 품질과 보안, 규정 준수까지 책임지는 역량이 더 중요해질 것이라는 전망이 나온다. 닐 순다레산 IBM 소프트웨어 총괄은 "이제는 AI 모델 성능만으로는 충분하지 않다"며 "인간을 루프 안에 두는 방식이 AI의 실제 가치를 결정한다"고 전했다. 이어 "AI가 개발 전 공정에 들어오는 시대일수록 결국 남는 질문은 무엇을 자동화할 수 있느냐가 아니라 누가 맥락을 설계하고 결과를 책임지느냐"라고 덧붙였다. 안드레 벡톨드 SAP 인더스트리 및 익스피리언스 부문 총괄도 "비효율적이거나 위험한 업무는 AI 에이전트가 자율적으로 처리하되, 보안과 규정 준수, 핵심 의사결정 영역에서는 인간이 최종 제어권을 유지해야 한다"며 "인간은 기계가 대체할 수 없는 차별화된 핵심 업무에서 새로운 기회와 가치를 창출하게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.07 14:47남혁우 기자

[현장] IBM 밥 "신입 개발자 온보딩부터 QA까지 30분 만에"

"신입 개발자가 복잡한 기업 내 코드를 이해하고 내부 표준에 맞춰 기능을 개발한 뒤 테스트를 거쳐 풀 리퀘스트(PR)를 올리기까지 보통 얼마나 걸릴까요? 수주일에서 수개월이 걸릴 이 모든 과정을 AI 에이전트 '밥(Bob)'이면 30분 만에 해결할 수 있습니다. 4일 우수연 한국IBM 전문위원는 서울 여의도 IFC 사무실에서 열린 기자간담회에서 IBM의 AI 개발 에이전트 '밥(Bob)'을 시연했다. IBM 밥은 엔터프라이즈 환경에 최적화해 개발한 AI 기반 소프트웨어 개발 파트너 솔루션으로 기획부터 개발, 테스트, 배포, 운영, 보안에 이르는 개발 전 과정을 아우르는 것이 특징이다. 이번 시연은 은행 시스템 'IBM 뱅크'를 배경으로 신입 개발자 온보딩, 신규 요구사항 개발, 시프트 레프트 보안 등 세 가지 시나리오로 구성됐다. "분석해줘" 한마디에 코드베이스 문서화…5분 만에 온보딩 첫 번째 시나리오는 신입 개발자가 프로젝트에 처음 투입돼 복잡한 기존 레거시 시스템을 파악하는 과정을 다뤘다. 우 전문위원이 화면 왼편에 은행 시스템 코드를 열어두고 프롬프트창에 "분석해 줘"라고 입력하자 IBM 밥은 전체 코드베이스를 압축 분석한 뒤 결과를 문서 형태로 정리했다. 개발자가 아닌 실무자도 직관적으로 이해할 수 있는 문서를 요청하자, 브라우저에서 볼 수 있는 웹페이지 형태의 시각화 문서를 제공했다. 화면에는 전체 시스템 구성도와 텔러·백오피스 등 역할별 구조, 주요 프로세스 흐름이 다이어그램 형태로 순차적으로 나타났다. 우 전문위원은 "불과 5분도 안 걸리는 시간에 실제 시스템이 어떤 구조인지, 지금 보고 있는 코드가 어떤 코드인지 확인할 수 있다"며 "보통 온보딩에 2~3주, 길게는 두세 달도 걸리지만 이런 기능을 통해 훨씬 빠르게 회사 코드를 이해하고 이후 개발로 이어갈 수 있다"고 설명했다. 가이드 몰라도 자율 개발… 스스로 오류 고치고 배포 신청까지 두 번째 시나리오는 신입 개발자에게 신규 요구사항이 주어진 상황을 가정했다. 요구사항은 잔액 조회와 거래 내역 조회, 계좌 이체 확인 등 프론트엔드 기능 개발이었다. 우 전문위원은 "신입사원이 맡기에는 꽤 복잡한 요구사항이지만 IBM 밥은 스스로 요구사항을 불러와 내용을 정리하고 개발 계획을 세운 뒤 실제 코드 생성까지 수행할 수 있다"고 설명했다. IBM은 오픈소스 디자인 시스템인 '카본(Carbon)'을 모델컨텍스트(MCP) 방식으로 적용해 개발자가 가이드라인을 일일이 공부하지 않아도 '밥'이 기업 표준 규격에 딱 맞는 화면 코드를 알아서 작성할 수 있는 환경을 제공한다. 실제로 '밥'은 구현 계획을 먼저 제시했고 승인이 이뤄지자 화면 왼편에 계좌 상세 조회 컴포넌트와 스타일 파일, 리드미(README) 문서까지 자동으로 생성해 나갔다. 시연 중 가장 눈에 띈 장면은 배포 전 단계에서 코드를 실시간으로 검증하는 자동 테스트(QA) 과정이었다. IBM 밥이 직접 브라우저를 열고 테스트 계정으로 로그인을 시도하던 중 기획서 상의 가이드 오류로 로그인이 실패했다. 그러자 밥은 시스템을 멈추는 대신 직접 데이터베이스(DB)를 조회해 올바른 자격증명 정보를 찾아내고 테스트를 자율적으로 완수했다. 테스트를 마친 IBM 밥은 저장소 내 '룰(rule)' 폴더에 사전에 정의된 규칙과 커밋 컨벤션을 참고해 커밋 메시지와 브랜치명을 만들고 저장소에 변경사항을 반영한 뒤 풀 리퀘스트(PR, 배포 신청서)를 자동으로 생성했다. 발행된 PR에는 구현 기능 요약과 프로젝트 구조, 테스트 완료 여부, 실행 방법 등이 체계적으로 정리됐다. 우 전문위원은 "기업 환경에서는 개발 시간 외에도 요구사항 전달과 테스트, PR 작성 및 리뷰 과정에서도 시간이 오래 걸리는데 '밥'은 이 과정을 자동화해 준다"고 소개했다. 개발 중 보안 취약점 탐지…14개 결함 찾아 즉시 수정 마지막 시나리오는 배포 전 단계에서 코드를 실시간으로 테스트하고 보안 결함을 제어하는 프로세스였다. 새로 만든 데이터 파이프라인 코드에 취약점이 포함된 상황을 가정하고 분석을 요청하자 '밥 파인딩' 패널이 열리며 소스 코드 내 결함 목록이 리포팅됐다. 우 전문위원은 "기업 환경에선 개발 시간 외에도 요구사항 전달과 테스트, PR 작성, 리뷰 과정에서도 시간이 오래 걸린다"며 "IBM 밥은 이런 업무도 자동화해 보다 중요한 업무에 집중할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. IBM 밥은 사전에 정의된 규칙을 참고해 커밋 메시지와 브랜치명을 만들고 저장소에 변경사항을 반영한 뒤 PR을 생성하는 모습이 공개됐다. 저장소 내 '룰(rule)' 폴더에는 메시지 구조와 브랜치 명명 방식, PR 작성 형식이 미리 정의돼 있었고 IBM 밥은 이를 반영했다. 생성된 PR에는 구현한 기능 요약과 프로젝트 구조, 테스트 완료 여부, 실행 방법 등이 정리됐다. 우 전문위원은 "보안 취약점은 보통 개발이 다 끝나고 배포 직전에 검사하느라 수정하는 데 많은 시간과 비용이 들고, PR 리뷰나 정적 분석 도구에서 뒤늦게 발견되는 경우가 많았다"며 "하지만 밥은 개발 환경 안에서부터 보안 문제를 확인하고 해결할 수 있게 해준다"고 설명했다. 이어 "신입 개발자가 30분 만에 기존 시스템을 분석하고 기업 환경에 맞는 새로운 코드를 만들어낸다는 것은 기존에는 사실상 불가능한 일이었다"며 "IBM 밥은 이런 일을 실현할 수 있게 도와주는 기업용 AI 도구"라고 강조했다.

2026.06.04 17:10남혁우 기자

[현장] AI가 코딩해도 배포는 왜 늦을까…IBM, SW 전 과정 조율하는 'IBM 밥' 공개

"인공지능(AI)이 개인 코딩 속도를 높였을지 몰라도 기업 전체 소프트웨어(SW) 배포 속도는 여전히 제자리걸음입니다. 인프라 비용, 보안 정책, 복잡한 레거시 시스템 의존성 같은 장벽을 넘어야 진짜 변화가 시작됩니다." 마이클 쿽 IBM 밥 솔루션 부사장 겸 캐나다 연구소장은 4일 서울 여의도 IFC 사무실에서 열린 기자간담회에서 기업용 AI 도입의 한계를 이같이 짚었다. 이날 간담회에서 한국IBM은 코드 생성을 비롯해 기획부터 보안, 운영까지 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 전 과정을 지원하는 AI 기반 개발 파트너 'IBM 밥(IBM Bob)'을 국내에 처음 공개했다. IBM 밥은 엔터프라이즈 환경에 최적화해 개발한 AI 기반 소프트웨어 개발 파트너 솔루션이다. 또 개발자 개인의 업무 환경을 자동화하는 기존 AI 코딩 서비스와 달리 기획부터 개발, 테스트, 배포, 운영, 보안에 이르는 SDLC 전 과정을 아우르는 것이 특징이다. 이 솔루션은 대규모 애플리케이션의 구조와 시스템 환경을 이해한 상태에서 복잡한 개발 프로세스를 통합적으로 지원하도록 설계됐다. 쿽 부사장은 "기업 현장에서 개발 속도를 늦추는 요인은 코드 작성 자체만이 아니다"며 "인프라 비용과 운영 데이터, 보안 정책, 컴플라이언스 규정, 레거시 시스템 의존성, 조직 구조, 쉽게 변경하기 어려운 핵심 시스템 등이 복합적으로 맞물리며 배포 병목을 만든다"고 지적했다. 이는 겉으로 보기에는 개발 생산성 문제처럼 보이지만, 실제로는 코드 바깥의 복잡한 제약이 전체 전달 속도를 떨어뜨린다는 의미다. 하지만 이 같은 기존 AI 코딩 도구와 IBM 밥의 지향점은 다르다. 기존 도구가 주로 개발자 개인의 코드 작성 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, IBM 밥은 코드베이스 전체와 시스템 구조를 이해한 상태에서 SDLC 전반을 조율하는 데 무게를 뒀다. 또 IBM 밥은 개발자가 현재 열어둔 파일 단위가 아니라 프로젝트 전반의 맥락을 파악하고, IDE와 터미널 등 실제 업무 환경에서 작동하도록 설계됐다. 마이클 쿽 부사장은 IBM 밥의 강점으로 레거시 시스템 현대화를 꼽았다. 메인프레임과 자바 기반 시스템처럼 복잡한 의존성이 얽힌 환경에서 AI가 시스템 간 관계를 분석하고 전환 작업을 지원해 현대화 속도를 높일 수 있다는 것이다. IBM은 이를 통해 기존에 수주 단위가 걸리던 전환 작업 기간을 수일 수준으로 줄일 수 있다고 소개했다. 보안과 비용 관리도 IBM 밥의 핵심 기능으로 제시됐다. 개발 이후 별도 단계에서 보안을 점검하던 방식이 아니라 초기 단계부터 정책 검증을 자동화해 규제가 엄격한 산업에서도 개발 속도와 안정성을 함께 확보할 수 있도록 했다. 아울러 AI 활용이 늘면서 커지는 클라우드 자원 사용량과 인프라 비용 역시 실시간으로 분석·최적화할 수 있다. 쿽 부사장은 기업이 AI 기반 개발 역량을 갖추는 방식으로 세 가지를 제시했다. 자체적으로 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하는 방식, 여러 전문 도구를 연결하는 툴체인 방식, SDLC 전반을 지원하는 파트너를 도입하는 방식이다. 그는 "IBM은 세 번째 방식을 택했다"며 "IBM 밥은 단순한 코딩 보조 도구가 아니라 SDLC 파트너"라고 강조했다. 이어 IBM 사내에서도 이미 IBM 밥을 실제 개발에 적용하고 있다고 밝혔다. 그는 "현재 IBM 밥 관련 코드의 약 40%를 IBM 밥이 직접 작성하고 있다"며 "10만 명 이상의 직원이 매일 IBM 밥을 사용하고 있고, 내부적으로는 SDLC 전반에서 평균 45% 수준의 생산성 향상 효과를 확인했다"고 밝혔다. 이어 "개발자는 신뢰하지 않거나 유용하다고 느끼지 않는 도구는 쓰지 않는다"며 "그래서 IBM 밥은 개발자를 위해, 개발자에 의해 만든 도구"라고 덧붙였다. IBM 밥의 적용 범위는 코딩 단계에만 한정되지 않는다. 역할과 업무에 따라 코드 작성, 빌드, 테스트, 반복 개선, 릴리스, 운영 등 전 과정에서 활용할 수 있다는 설명이다. 현재 IBM은 IBM 밥을 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공하고 있다. 향후에는 온프레미스 환경 지원과 특정 개발 환경에 최적화한 패키지도 순차적으로 확대할 계획이다. 쿽 부사장은 "어느 단계에 있든 IBM 밥의 목표는 같다"며 "개발 조직 전반의 마찰을 줄여 기업이 더 빠르고 더 큰 확신을 갖고 소프트웨어를 배포할 수 있도록 지원하는 것"이라고 말했다.

2026.06.04 14:03남혁우 기자

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