A Research Roadmap for Augmenting Software Engineering Processes and Software Products with Generative AI
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저자
Domenico Amalfitano, Andreas Metzger, Marco Autili, Tommaso Fulcini, Tobias Hey, Jan Keim, Patrizio Pelliccione, Vincenzo Scotti, Anne Koziolek, Raffaela Mirandola, Andreas Vogelsang
개요
생성형 AI(GenAI)는 소프트웨어 공학(SE) 관행을 빠르게 변화시키고 있으며, SE 프로세스의 실행 방식뿐만 아니라 소프트웨어 시스템의 개발, 운영 및 진화에도 영향을 미치고 있다. 이 논문은 설계 과학 연구를 적용하여 GenAI 기반 SE를 위한 로드맵을 구축한다. 이 프로세스는 FSE 2025 "Software Engineering 2030" 워크숍의 공동 논의, 신속한 문헌 검토 및 동료 참여 외부 피드백 세션 등 여러 증거를 점진적으로 통합하는 세 가지 주기로 구성된다. 맥루언의 테트라드는 GenAI가 SE 프로세스 및 소프트웨어 제품에 미치는 변환 효과를 체계적으로 포착하기 위한 개념적 도구로 사용되었다. 결과 로드맵은 SE에서 GenAI 증강의 네 가지 기본 형태를 식별하고 관련 연구 과제와 기회를 체계적으로 특징짓는다. 이러한 통찰력은 일련의 향후 연구 방향으로 통합된다. 이 연구는 엄격한 다중 주기 프로세스에 로드맵을 기반으로 하고 독립적인 저자 팀과 동료 간에 교차 검증함으로써 GenAI가 SE 프로세스, 방법 및 도구에 미치는 영향을 분석하고 이 빠르게 진화하는 분야 내에서 향후 연구를 구성하기 위한 투명하고 재현 가능한 기반을 제공한다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이 논문은 최종적으로 2030년 SE에 대한 10가지 예측을 제시한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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GenAI 기반 SE를 위한 로드맵 제공
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GenAI가 SE 프로세스에 미치는 영향 분석을 위한 프레임워크 제공
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미래 연구 방향 제시
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2030년 SE에 대한 예측 제시
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투명하고 재현 가능한 연구 기반 제공
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한계점:
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FSE 2025 워크숍 논의, 문헌 검토 및 외부 피드백에 의존하는 제한된 증거 기반
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연구 결과의 일반화 가능성 제한 (특정 워크숍 및 피어 그룹에 기반)
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2030년 예측의 불확실성
