A Case Study Investigating the Role of Generative AI in Quality Evaluations of Epics in Agile Software Development
Created by
Haebom
저자
Werner Geyer, Jessica He, Daita Sarkar, Michelle Brachman, Chris Hammond, Jennifer Heins, Zahra Ashktorab, Carlos Rosemberg, Charlie Hill
개요
본 논문은 생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 애자일 소프트웨어 개발에서의 에픽(epic) 품질 평가를 개선하는 방법을 연구한 업계 사례 연구입니다. 애자일 에픽은 제품 관리자가 이해관계자에게 요구사항을 전달하는 데 중요한 역할을 하지만, 실제로는 정의가 부적절하여 작업량 증가, 지연, 비용 초과 등의 문제를 야기합니다. 연구는 17명의 제품 관리자를 대상으로 한 사용자 연구를 통해 LLM을 이용한 에픽 품질 평가의 통합 가능성, 그에 대한 인식 및 활용 방안을 조사했습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM 기반 에픽 품질 평가의 높은 사용자 만족도 확인.
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애자일 에픽에 대한 새로운 AI 평가 활용 가능성 제시.
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제품 관리자의 업무 방식 개선에 LLM 활용 방안 제시.
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한계점:
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LLM 평가 통합 과정에서의 과제, 한계 및 도입 장벽 제시.
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향후 애자일 업무 방식에 LLM 평가를 통합하기 위한 실무자 및 연구자를 위한 정보 제공 필요성 제시.
