박혜영 AWS코리아 수석 솔루션즈 아키텍트가 7월16일 서울 강남구 AWS코리아 사옥에서 열린 ‘AI-DLC & 키로(Kiro) 기자간담회’에서 스펙 기반 개발도구 키로를 소개하고 있다. [사진=AWS]

[디지털데일리 이안나기자] 아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI)을 단순한 코드 작성 보조 수단에서 소프트웨어 기획·설계·구축·운영 전반을 함께 수행하는 주체로 확장한다. AI가 각 단계를 실행하되 사람이 중간마다 결과를 검증하고 승인하는 개발 방법론을 통해 속도와 품질을 함께 확보하겠다는 구상이다.

AWS는 16일 서울 강남구 AWS코리아 사옥에서 ‘AI-DLC & 키로(Kiro) 기자간담회’를 열고 AI 기반 개발 방법론 ‘AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)’와 스펙 기반 개발도구 키로를 소개했다. 이날 행사에는 AWS 서밋 서울 2026 ‘AI-DLC 챌린지’ 우승팀인 현대해상·LG유플러스·SK AX도 참여했다.

박혜영 AWS코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 현재 AI 코딩도구가 코드 생성 속도는 높였지만 실제 운영환경에 소프트웨어를 배포하는 전체 과정까지 효율화하지는 못했다고 진단했다.

써클CI 보고서에 따르면 AI 활용 성과가 뚜렷한 상위 개발조직에서도 기능 개발 속도는 85% 빨라졌지만 실제 배포 속도 개선은 26%에 그쳤다. 코드베이스당 평균 취약점이 전년보다 107% 늘었고 취약점 없는 코드 비율도 AI 생성 코드는 55%로 사람이 작성한 코드 75%보다 낮았다는 조사 결과도 제시했다.

박 SA는 “만드는 것은 빨라졌지만 고치는 데는 더 오래 걸리는 것이 현재 AI 코딩 현실”이라며 “코딩은 전체 소프트웨어 개발 과정의 약 20%에 불과하고 설계와 테스트·검증·배포·운영 등 나머지 80%까지 건드려야 전체 생산성을 높일 수 있다”고 말했다.

AI-DLC는 프로젝트 착수, 구축, 운영 등 세 단계에서 AI 실행과 사람 검증을 반복하는 방식이다. 요구사항과 설계, 코드, 테스트, 배포·운영 문서를 AI가 생성하고 사람이 단계별 승인 게이트에서 내용을 확인한 뒤 다음 과정으로 넘어간다. 이전 단계에서 이뤄진 결정과 맥락은 이후 단계까지 축적되며 AI와 사람이 수행한 작업도 감사 추적이 가능하도록 기록된다.

박 SA는 “AI-DLC는 코드를 빨리 만드는 도구가 아니라 소프트웨어를 제대로 만드는 방법”이라며 “개발뿐 아니라 기획과 운영까지 전 과정을 사람과 AI가 함께 수행하도록 개발 프로세스 자체를 바꾸는 방식”이라고 강조했다.

AI-DLC는 AWS 특정 서비스나 AI 코딩도구에 종속된 제품이 아니다. AWS는 해당 방법론을 깃허브에 오픈소스로 공개했다. 키로뿐 아니라 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 커서, 윈드서프 등 다른 AI 개발도구에도 적용할 수 있다고 설명했다.

AI-DLC가 특정 도구에 종속되지 않는 방법론인 만큼 기업 입장에서는 키로를 선택해야 할 이유도 분명해야 한다. 박 SA는 키로의 스펙 기반 개발 방식이 AI-DLC와 긴밀하게 연계돼 있다는 점을 차별점으로 꼽았다. 박 SA는 “AI-DLC는 오픈소스이고 어느 개발도구와도 어울릴 수 있지만 키로는 AI-DLC와 굉장히 통합이 잘 돼있다”며 “요구사항·설계·작업계획 등 핵심 문서를 먼저 작성하고 사람이 이를 확인하는 방식이 AI-DLC와 잘 맞는다”고 말했다.

비용 효율도 차별점으로 제시했다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크에 따르면 같은 AI 모델로 동일한 작업을 수행했을 때 키로 작업당 비용은 다른 개발도구의 6분의 1에서 10분의 1 수준이었다. 박 SA는 “프롬프트를 반복하면서 정답을 찾아가는 대신 큰 방향을 먼저 세우고 그대로 수행하도록 가이드한다”며 “AWS는 빠르다는 점보다 안정적이고 통일성 있게 구축하는 데 초점을 두고 있다”고 설명했다

키로는 스펙 기반 개발 외에도 특정 이벤트 발생 시 테스트·문서화·보안 점검을 자동 수행하는 ‘에이전트 훅’, 프로젝트 규칙과 기술 기준을 AI에 전달하는 ‘스티어링’, 외부 시스템과 연결하는 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 등을 지원한다.

박혜영 AWS코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(왼쪽부터), 장진우 현대해상 데이터사이언스파트 데이터사이언티스트, 권영우 LG유플러스 모빌리티AX개발팀 책임, 유해식 SK AX 매니저 [사진=AWS]

이날 장진우 현대해상 데이터사이언스파트 데이터사이언티스트는 사내 업무 간 협업 가능성을 찾아주는 ‘하이-유니버스(Hi-Universe)’를 소개했다. 장 데이터사이언티스트는 AI-DLC를 활용해 요구사항 정의부터 개발까지 약 6시간 안에 완료했다고 설명했다.

다만 AI가 생성한 코드를 그대로 적용한 것은 아니다. 개발 과정에서 외부에 노출될 가능성이 있는 취약점을 사람이 검증 과정에서 발견해 수정했다. 장진우 현대해상 데이터사이언스파트 데이터사이언티스트는 “AI가 생성한 결과물을 맹목적으로 믿고 갈 수는 없다”며 단계별 검토와 피드백이 필요하다고 말했다.

권영우 LG유플러스 모빌리티AX개발팀 책임은 차량 탑승자를 구분해 개인별로 응답하는 ‘패밀리 프로파일 코파일럿(Family Profile Co-pilot)’을 구축했다. LG유플러스는 AI-DLC가 요구사항·설계·개발·검증 단계의 산출물을 일관되게 유지하고, 중간에 요구사항이 바뀌더라도 관련 문서를 함께 수정하는 데 효과가 있었다고 평가했다.

유해식 SK AX 매니저는 최대 200쪽 분량 제안요청서(RFP)를 분석해 요구사항과 리스크, 작업분류체계(WBS), 투입인력 구성안 등을 생성하는 ‘RFP 인사이트(Insight) AI’를 소개했다. 기존에 수일에서 1~2주가 걸리던 분석 업무에서 20분 이내에 결과물을 도출했다.

참석 기업들도 AI-DLC의 활용 가능성을 코드 생성 속도보다 단계별 산출물의 일관성과 검증 과정에서 찾았다. 박 SA는 “AWS는 빠르다는 점보다 안정적이고 통일성 있게 구축하는 데 초점을 두고 있다”고 말했다.