What do professional software developers need to know to succeed in an age of Artificial Intelligence?
Created by
Haebom
저자
Matthew Kam, Cody Miller, Miaoxin Wang, Abey Tidwell, Irene A. Lee, Joyce Malyn-Smith, Beatriz Perez, Vikram Tiwari, Joshua Kenitzer, Andrew Macvean, Erin Barrar
개요
본 논문은 생성형 AI를 활용하는 21명의 최첨단 소프트웨어 개발자를 대상으로 연구를 진행하여, 개발자들이 AI를 업무에 활용하는 방식과 그에 따른 기술 및 지식, 그리고 성공적인 AI 기반 개발을 위한 필수 역량을 분석한 연구 결과를 제시한다. 12가지 업무 목표와 75가지 관련 작업을 분석하여 5가지 주요 통찰을 도출하고, 성공적인 AI 강화 개발자에게 필요한 기술 및 지식을 생성형 AI 효과적 활용, 핵심 소프트웨어 엔지니어링, 관련 엔지니어링, 관련 비엔지니어링의 4가지 영역으로 분류하였다. 6단계 작업 워크플로우 전반에 걸쳐 이러한 역량이 활용됨을 보여주며, AI 시대에 개발자의 역량을 강화하기 위해서는 직무 학습 및 컴퓨터 과학 교육과정에서 이 4가지 영역의 기술 및 지식과 소프트 스킬을 모두 다루어야 함을 강조한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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생성형 AI가 소프트웨어 개발 생산성 향상에 기여할 수 있음을 보여줌.
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성공적인 AI 기반 개발을 위한 4가지 핵심 영역(생성형 AI 효과적 활용, 핵심 소프트웨어 엔지니어링, 관련 엔지니어링, 관련 비엔지니어링)을 제시.
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AI 시대 개발자 역량 강화를 위한 교육 및 훈련 방향 제시 (소프트 스킬 및 기술적 스킬 모두 포함).
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6단계 작업 워크플로우를 통해 AI 활용 전 과정을 분석하여 실무적인 시사점 제공.
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한계점:
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연구 대상이 21명의 최첨단 개발자로 제한되어 일반화에 어려움이 있을 수 있음.
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특정 분야의 개발자에 국한된 연구 결과이므로 다른 분야 개발자에게의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
