소프트웨어 개발 수명주기 내 생성형 AI 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 애플리케이션별(코드 생성 및 자동 완성, 개발용 자연어 인터페이스, AI 기반 디자인 및 UX, 개인 맞춤형 개발 도구, 기타), 최종 사용자별(소프트웨어 엔지니어/데브옵스 전문가, 보안 전문가/시큐옵스), 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 예측, 2026-2034년

시장 성장 요인

애자일 및 데브옵스 방식에 대한 수요 증가

애자일 방법론과 데브옵스(DevOps) 방식의 도입이 증가하면서 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 시장에서 생성형 AI의 성장을 견인하는 주요 동력이 되고 있습니다. 생성형 AI는 반복적인 작업을 자동화하고 개발 주기를 단축하며, 여러 부서 간 원활한 협업을 촉진함으로써 애자일 및 데브옵스 방식을 보완합니다. AI 기반 코드 생성, 테스트 자동화 및 최적화 도구를 활용함으로써 기업은 생산성을 향상시키고 출시 기간을 단축하며 변화하는 고객 요구에 효과적으로 부응하는 고품질 소프트웨어 제품을 제공할 수 있습니다.

신뢰할 만한 소식통에 따르면 기업의 61%가 소프트웨어 개발을 수행하고 회사 전반의 효율성을 높이기 위해 애자일 방식을 활용하고 있습니다.디지털 전환또한, 2021년 StrongDM에 게재된 기사에 따르면 IT 의사 결정권자의 83%가 더 높은 비즈니스 가치를 창출하기 위해 DevOps 방식을 도입했다고 답했습니다. 따라서 애자일 및 DevOps 방식에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 SDLC(소프트웨어 개발 수명주기)에서의 생성형 AI 시장은 더욱 확대될 전망입니다.

소프트웨어 시스템의 복잡성 증가

현대 소프트웨어 시스템의 복잡성이 점점 증가함에 따라 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에 생성형 AI를 도입해야 할 강력한 동기가 부여되고 있습니다. 상호 연결된 기술, 사물 인터넷(IoT), 빅데이터 및 클라우드 컴퓨팅의 요구 사항을 충족하기 위해 소프트웨어 아키텍처가 진화함에 따라 기존 개발 방식으로는 코드베이스 내의 복잡성과 의존성을 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 생성형 AI 시스템은 복잡한 소프트웨어 구조를 이해하고 분석하며 적응할 수 있는 고급 알고리즘을 활용하여 혁신적인 해결책을 제시합니다.

이러한 AI 기반 도구는 개발자가 소프트웨어 개발의 복잡성을 더욱 효과적으로 해결하고, 반복적인 작업을 자동화하고, 코드 품질을 최적화하고, 잠재적인 취약점을 식별할 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI는 인간의 능력을 기계 지능으로 강화함으로써 개발자가 더욱 효율적이고 정확하게 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원하여, 경쟁이 심화되는 시장 환경에서 견고하고 확장 가능한 소프트웨어 솔루션을 더욱 빠르게 제공할 수 있도록 합니다.

시장 제한

이해도와 전문성 부족

채택생성형 인공지능소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에서 생성형 AI의 활용은 개발자와 조직의 이해도 및 전문성 부족이라는 중요한 장벽에 직면해 있습니다. 생성형 AI가 소프트웨어 개발에 혁명을 일으킬 잠재력은 분명하지만, 실질적인 구현을 위해서는 AI, 머신러닝, 소프트웨어 엔지니어링 분야의 전문 지식과 기술이 필수적입니다.

많은 개발자들이 AI 기반 도구를 기존 워크플로에 원활하게 통합하거나 특정 개발 작업에 맞춰 AI 모델을 학습 및 미세 조정하는 데 필요한 전문 지식이 부족합니다. 더욱이, 조직 차원에서 AI 전문가와의 협업이나 역량 강화 교육에 투자하는 것을 꺼리는 경향이 이러한 문제를 더욱 악화시킵니다. 충분한 이해와 전문 지식이 없다면, SDLC(소프트웨어 개발 수명주기) 최적화에 있어 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하지 못하게 되어 시장에서의 광범위한 도입과 확장이 저해됩니다.

시장 기회

새로운 솔루션 출시

시장 참여 기업들은 소프트웨어 개발 수명주기를 위한 혁신적인 생성형 AI 솔루션을 선보이고 있습니다. 예를 들어, 코그니전트는 2024년 2월 생성형 AI(gen AI) 기반 플랫폼인 코그니전트 플로우소스™(Cognizant Flowsource™)를 출시했습니다. 이 플랫폼은 미래 기업의 소프트웨어 엔지니어링 발전을 주도하도록 설계되었습니다. 코그니전트 플로우소스는 소프트웨어 개발 수명주기의 모든 단계를 원활하게 통합하고, 디지털 자산과 기술을 연동하여 여러 부서의 엔지니어링 팀이 향상된 제어 및 투명성을 바탕으로 효율적으로 고품질 코드를 생산할 수 있도록 지원합니다.

• 또한, 2023년 6월, 최신 소프트웨어 배포 플랫폼(Modern Software Delivery Platform®) 기업인 하네스(Harness Inc.)는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 전반에 혁신을 가져올 생성형 AI 비서 AIDA(AI Development Assistant)를 공개했습니다. 소프트웨어 배포를 위한 이러한 혁신적인 AI 접근 방식은 주로 코드 생성 및 개발 지원에 초점을 맞춘 기존 AI 애플리케이션과는 차별화됩니다. 이 포괄적인 AI 솔루션은 모든 하네스 플랫폼 워크플로 및 기능에 원활하게 통합되며, 모든 하네스 고객에게 무료로 제공됩니다. 이러한 요소들은 시장 확장의 기회를 창출합니다.

세그먼트 분석

신청을 통해

적용 분야를 기준으로 글로벌 시장은 코드 생성 및 자동 완성, 자연어 개발 인터페이스, 개인 맞춤형 개발 도구, AI 기반 디자인 및 UX, 기타 분야로 나뉩니다. 코드 생성 및 자동 완성 부문이 시장을 주도하고 있습니다. 생성형 AI는 개발자의 생산성과 효율성을 향상시켜 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에서 코드 생성 및 자동 완성 방식을 혁신하고 있습니다. 다음과 같은 기술을 통해딥러닝생성형 AI 모델은 방대한 코드 저장소에서 학습하여 패턴, 구문 및 의미론을 이해합니다. 이러한 모델은 개발자가 상용구 코드를 자동으로 생성하여 반복적인 작업을 줄이고 프로토타이핑 속도를 높여 코드 생성 작업을 지원할 수 있습니다. 또한 자동 완성 기능을 통해 개발자가 입력하는 동안 지능적인 제안을 제공하여 코딩 속도를 높이고 오류를 줄여줍니다.

생성형 AI는 맥락을 이해하고 다음 행동을 예측하는 능력을 통해 아이디어 구상부터 배포에 이르기까지 개발자 워크플로우를 크게 향상시킵니다. 이러한 AI 기반 도구는 통합 개발 환경(IDE) 및 버전 관리 시스템에 원활하게 통합되어 개발자가 고수준 설계 및 문제 해결에 집중하는 동시에 반복적인 코딩 작업을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 결과적으로 생성형 AI는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)의 지형을 재편하고 소프트웨어 개발 프로세스 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하고 효율성을 높이고 있습니다.

최종 사용자 기준

최종 사용자를 기준으로 글로벌 시장은 소프트웨어 엔지니어/DevOps 전문가와 보안 전문가/SecOps 전문가로 구분됩니다. 소프트웨어 엔지니어/DevOps 전문가 부문이 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 엔지니어와 DevOps 전문가들이 활용하는 생성형 AI는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)의 다양한 단계를 향상시킵니다. 기획 단계에서는 목업과 프로토타입을 생성하여 프로젝트 요구사항을 명확하게 전달할 수 있도록 지원합니다. 개발 단계에서는 코드 생성을 도와 반복적인 작업을 자동화하고 개발 주기를 단축합니다. 테스트 단계에서는 실제 시나리오를 보완하는 합성 데이터 세트를 생성하여 테스트 범위와 효율성을 높일 수 있습니다.

또한, 생성형 AI는 과거 데이터를 분석하여 운영 환경에서 발생할 수 있는 잠재적 문제를 예측하고 예방함으로써 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 뿐만 아니라 자동 문서 생성을 지원하여 포괄적이고 최신의 프로젝트 문서를 확보할 수 있도록 합니다. 따라서 SDLC에 생성형 AI를 통합하면 팀은 프로세스를 간소화하고 생산성을 향상시키며 더 높은 품질의 소프트웨어 솔루션을 효율적으로 제공할 수 있습니다.

지역 분석

북미: 지배적인 지역

북미는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 내 생성형 AI 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 북미는 SDLC 내 생성형 AI 시장을 선도하며 혁신을 주도하고 기술 발전을 이끌고 있습니다. 이러한 북미 지역의 시장 지배력은 실리콘 밸리, 시애틀, 보스턴과 같은 주요 기술 허브의 존재를 비롯한 여러 핵심 요인에 기인합니다. 이들 지역은 AI 연구, 개발 및 창업의 중심지 역할을 하고 있습니다. 특히 미국은 탄탄한 기술 기업 생태계, 벤처 캐피털 투자, 그리고 AI 및 소프트웨어 엔지니어링 분야에 특화된 고도로 숙련된 인력을 바탕으로 시장을 주도하고 있습니다. 또한 북미 기업들은 혁신에 대한 강한 열망을 보이며 글로벌 시장에서 생산성, 효율성 및 경쟁력을 향상시킬 수 있는 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다.

또한, 여러 산업 분야의 소프트웨어 개발에 생성형 AI 솔루션을 개발하는 연구가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 3월 뉴욕대 랭곤 헬스 연구팀의 연구에 따르면 생성형 인공지능(AI)을 적용하면 개발 속도를 크게 높일 수 있는 잠재력이 있는 것으로 나타났습니다.디지털 헬스본 연구는 ChatGPT가 당뇨병 예방 연구 소프트웨어 개발에 미치는 영향을 분석했습니다. 이 소프트웨어는 문자 메시지를 활용하여 환자의 참여를 증진하고 신체 활동 및 건강한 식단 섭취와 같은 행동 변화를 유도하도록 특별히 개발되었습니다. 연구진은 ChatGPT를 사용하여 소프트웨어 내 통합 개인 맞춤형 자동 메시징 시스템(PAMS)을 구현했습니다. 연구 결과, ChatGPT는 기술 및 비기술적 배경을 가진 사람들 간의 의사소통을 향상시켜 의료 문제에 대한 컴퓨팅 솔루션 개발을 가속화하는 것으로 나타났습니다. 이러한 요인들은 지역 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양: 성장하는 지역

아시아태평양(APAC) 지역은 역동적이고 유망한 지역으로 부상하고 있습니다. 급속한 도시화, 활발한 디지털 전환 사업, 그리고 번창하는 기술 스타트업 생태계를 바탕으로 APAC 지역은 생성형 AI 기술의 도입 및 성장에 상당한 기회를 제공합니다. 중국, 인도, 일본, 한국, 싱가포르와 같은 국가들은 AI 혁신을 주도하며, 생성형 AI를 활용하여 소프트웨어 개발 방식을 개선하고 다양한 산업 분야에서 디지털 혁신을 이끌고 있습니다. 현재 인도에서는 생성형 AI가 코드의 13%를 생성하고 개발자의 작업 시간을 16% 단축하고 있습니다.

또한, "소프트웨어의 예술: 산업 전반에 걸친 가치 창출의 새로운 길"이라는 제목의 기사에서는 향후 12개월 내에 인도가 생성형 AI를 활용한 코드 생성의 22%를 차지하여 코더의 작업 시간을 27% 절감할 것으로 예측합니다. 더 나아가, 아시아 태평양 지역의 인터넷 보급률 증가, 중산층 확대, 디지털 서비스 수요 증가는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에서 생성형 AI 솔루션 도입에 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 이 지역 기업들이 소프트웨어 개발 프로세스 최적화, 제품 품질 향상, 시장 출시 기간 단축을 추구함에 따라 생성형 AI의 도입은 향후 몇 년 동안 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됩니다.