Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Impact of LLMs on Team Collaboration in Software Development

Created by
  • Haebom

저자

Devang Dhanuka

개요

LLM(Large Language Models)이 팀 워크플로우와 생산성을 변화시킬 수 있다는 관점에서 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC) 전반에서 팀 협업에 미치는 영향을 조사하는 논문. 2025년 현재의 발전을 반영하여 기존 연구를 재구성 및 업데이트하고, 문헌 검토, 산업 사례, 팀 설문 조사, 두 가지 사례 연구를 통해 LLM 기반 도구(코드 생성 보조 도구, AI 기반 프로젝트 관리 에이전트 등)가 협업 소프트웨어 엔지니어링 관행에 미치는 영향을 평가한다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM은 반복적인 작업 및 문서 자동화를 통해 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
LLM은 의사 소통의 명확성을 높일 수 있다.
LLM은 상호 기능적 협업을 지원할 수 있다.
한계점:
모델의 한계가 존재한다.
개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있다.
👍