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[IT뉴스][코딩 주권③]외산툴이 비껴간 자리…국내 IT서비스, 현장 투입으로 AI 코딩 일궜다

온카뱅크관리자

2026-04-27 06:07:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 삼성SDS, LG CNS, SK AX 등 금융·제조·공공 등 적용 
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 클로드 코드가 가져온 충격파가 국내 SW 생태계를 뒤흔들고 있다. ‘누구나 개발자가 되는 시대’가 열렸지만, 정작 그 혁신의 중심에 한국의 기술은 보이지 않고 있다. 외산 플랫폼에 대한 의존도가 심화될수록 우리 기업의 개발 생산성은 물론, 가격 결정권과 보안, 심지어 개발 표준까지 글로벌 빅테크의 손에 종속될 수밖에 없다. &lt;디지털데일리&gt;는 국내 AI 생태계의 구조적 한계를 짚어보고, 보안과 비용 문제를 정면 돌파하기 위해 ‘현장형 AI 코딩’ 구축에 나선 국내 IT 기업들의 현황을 조명한다.&lt;편집자&gt;
 [디지털데일리 박재현기자] 국내 AI 코딩 전선에서 먼저 결과를 낸 건 스타트업이 아니라 대형·중견 IT서비스 기업들이다. 현재 삼성SDS, LG CNS, SK AX, 아이티센엔텍 등 주요 IT서비스 기업들은 자체 AI 개발 플랫폼을 실제 프로젝트에 투입하고 있다.
 국내 AI 코딩 에이전트 초기 성과는 금융·공공·제조 고객의 시스템 구축 현장에서 나오고 있다. 글로벌 시장에서 AI 코딩 경쟁이 커서(Cursor), 깃허브 코파일럿 같은 범용 개발자 도구를 축으로 전개되는 것과는 다른 양상을 띤다.
 ◆금융·제조·공공 현장서 증명…현실이 된 AI 코딩 실험
 국내를 대표하는 IT서비스 기업들은 AI 개발 플랫폼을 실험실이 아닌 실제 고객 프로젝트에 투입하고 있다.
 삼성SDS는 SI 사업과 자체 개발 공정 전반에 AI 에이전트를 도입해 개발 방식 자체를 바꾸고 있다. 사내 개발자들은 보안이 필요한 코딩에는 자체 에이전트 플랫폼 ‘패브릭스(FabriX)’와 자체 개발 코딩 에이전트 ‘AI 프로(AI Pro)’를 쓰고, 외부 공개가 가능한 코딩에는 글로벌 SaaS 서비스를 병행 활용하고 있다. 요구사항 분석부터 개발·테스트·운영까지 SW 개발 라이프사이클 전 과정에 AI를 적용하는 구조다.
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 수치로도 성과가 증명됐다. 삼성SDS가 금융권 프로젝트에서 C언어를 자바로 전환하는 코드 전환 AI 에이전트를 적용한 결과 코드 자동 변환율 98.8%, 개발 비용 약 68% 절감을 달성했다.
 삼성SDS는 이를 단순한 생산성 향상을 넘어 개발 방식 자체를 ‘AI 중심 자동화 구조’로 전환하는 사례로 보고 있다. 다만 패브릭스·AI 프로가 깃허브 코파일럿의 완전한 대체재로 자리 잡기보다는 보안·내재화·기업 특화 영역에서 외산 의존도를 낮추는 보완적 대안으로 성장할 것으로 스스로 판단하고 있다.
 수치로 성과를 증명한 또 다른 곳은 LG CNS다. LG CNS는 자체 AI 개발 도구 ‘데브온 AIND(DevOn AI Native Development)’를 통해 설계·코드 작성·테스트·품질 점검 등 개발 전 과정을 자동화하고 있다.
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 LG CNS 측에 따르면 박현규 교수 연구팀과의 공동 연구에서 실제 개발 프로젝트 26건을 분석한 결과, 데브온 AIND 적용 시 개발 생산성이 평균 26.1% 향상됐다. 깃허브 코파일럿·코디움 등 범용 AI 코딩 도구의 평균 향상폭 14.1%와 비교하면 약 두 배 차이다.
 금융(23.1%), 제조(15.5%), 화학(11%), 전자(6.3%), 전지(4.2%) 등 주요 산업 전반에서 효과가 확인됐고, 프로젝트 난이도가 높을수록 AI 기여도는 높은 것으로 나타났다.
 데브온 AIND는 LG CNS의 개발 표준·품질 기준·산출물을 학습해 대규모 엔터프라이즈 프로젝트에 적합한 코드를 생성하는 구조다. 범용 코딩툴이 기업 내부 표준이나 레거시 환경에서 한계를 보인 반면, 데브온 AIND는 LG CNS의 개발 표준과 산출물을 직접 학습해 이 공백을 메우는 방식으로 설계됐다.
 생산·효율성을 극대화하고자 LG CNS는 글로벌 AI 코딩 에이전트 기업 클라인(Cline)과 손잡고 개발 과정 전반을 AI가 주도하는 에이전틱 솔루션 공동 개발에도 착수했다. 자연어 기반 요구사항 분석부터 설계, 코딩, 테스트, 품질 진단까지 AI가 직접 수행하는 방식이다.
 SK AX는 자체 개발한 ‘엑스젠틱와이어 소프트웨어 엔지니어링(AXgenticWire SW Engineering)’ 플랫폼을 대형 금융 프로젝트에 투입해 성과를 내고 있다. 이 플랫폼은 시스템 요구사항 분석부터 설계·소스코드 생성·테스트까지 개발 라이프사이클 전반을 AI 에이전트가 지원한다.
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 실제로 우리투자증권과 농협 등 대형 금융사의 AX 프로젝트에 적용돼 운영 체계 재편과 맞춤형 금융 서비스 강화에 활용되고 있다. 반복적인 수작업을 줄이고 개발 생산성을 높이는 동시에 시스템 구축 품질도 안정적으로 확보하고 있다.
 SK AX는 AI 코딩 에이전트 전략으로 고객 환경에 맞는 AI 개발 도구와 모델을 조합하는 멀티벤더 방식을 내세우고 있다. 단순한 ‘깃허브 대체재’를 넘어 기업 맞춤형 개발 플랫폼으로 고도화하는 것을 목표로 삼고 있다.
 아이티센엔텍은 올해 전체 프로젝트에 자체 AI 코드 자동화 솔루션 ‘인텔리센코드’를 확대 적용했다. 지난해 일부 프로젝트에 시범 도입한 데 이어 올해는 전면 적용으로 넓혔다.
 신장호 아이티센엔텍 대표는 “코딩 영역에서 생산성 향상 효과는 분명하다”면서 “인텔리센코드를 조달 등록해 중소 IT서비스 기업들도 구매해 쓸 수 있는 상품으로 출시하는 방안도 검토 중”이라고 말했다.
 ◆레거시·망분리·한국어…외산툴이 파고들지 못한 틈새
 국내 IT서비스 기업들이 AI 코딩 전장에서 먼저 성과를 보인 데에는 이유가 있다. 수십 년간 금융·제조·공공·통신 대형 시스템을 구축·운영해 온 IT서비스 기업들은 요구사항 정의서, 설계서, 인터페이스 명세, 테스트 케이스, 품질 점검표 등 방대한 개발 산출물을 쌓아왔다.
 이 산출물이 AI 코딩 에이전트의 효과를 결정짓는 핵심 변수다. 단순히 코드를 잘 쓰는 모델보다 기업별 개발 표준과 산출물을 이해하는 AI가 현장에서 더 큰 효과를 낸다.
 외산 AI 코딩툴이 글로벌 개발자 워크플로우에는 강하지만, 기업별 개발 표준과 수십 년치 산출물을 이해하는 데는 역부족이다. 망분리 환경·보안 규정·레거시 시스템·한국어 요구사항 문서 앞에서는 한계가 뚜렷하다.
 국내 IT서비스 기업들이 축적한 수십 년치 현장 경험이 무기가 되고 있는 셈이다.
 IT서비스 기업들 역시 한계는 있다. 이들 기업의 AI 개발 플랫폼은 내부 공정이나 고객사 프로젝트에 최적화돼 있다. 전 세계 개발자가 내려받아 쓰고 커뮤니티가 생태계를 키우는 커서나 깃허브 코파일럿식 범용 플랫폼과는 성격이 다르다.
 국내 IT서비스 기업들이 경쟁력을 가질 수 있는 영역은 분명하다. AI 코딩 에이전트가 코드 작성기를 넘어 요구사항 분석·설계·테스트·품질 관리까지 아우르는 AI 소프트웨어 엔지니어링 플랫폼으로 진화하고 있다는 점에서, 수십 년치 개발 경험과 산출물을 보유한 국내 IT서비스 기업들이 치고 나갈 공간은 있다.
 이 경험을 사내 도구에 가둘 것인지, 중견기업과 스타트업도 활용할 수 있는 생태계로 확장할 것인지가 다음 과제다.
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