"AI로 소프트웨어를 80%까지 만드는 과정은 마법처럼 빠릅니다. 하지만 마지막 20%가 가장 복잡하고 어렵습니다.“
제이슨 베레스 인프라지스틱스 최고운영책임자(COO)는 지난달 30일 지디넷코리아와 인터뷰에서 AI가 코드 작성 시간을 줄여도 실제 업무에 필요한 성능과 안정성까지 확보하기는 어렵다고 밝혔다. 검증된 개발 도구와 코드 관리 체계를 함께 갖춰야 기업이 믿고 쓸 프로그램을 완성할 수 있다고 설명했다.
베레스 COO는 프로그램을 실제 업무에 쓸 수 있도록 완성하는 단계를 '마지막 20%'에 빗댔다. 기본 화면이 작동해도 대량 데이터를 빠르게 처리하고 복잡한 편집 기능을 구현하려면 추가 작업이 필요하다는 설명이다.
그는 "AI를 사용할 때는 처음 80%가 어떻게 만들어졌는지조차 모르는 경우가 있다"며 "개발을 마무리하는 과정이 오히려 더 복잡해질 수 있다"고 말했다.
인프라지스틱스는 프로그램 화면에 들어가는 표와 차트, 대시보드 등 사용자 인터페이스(UI) 부품을 공급하는 미국 개발 도구 기업이다. 1989년 설립돼 기업용 소프트웨어 개발을 지원해 왔다. 한국에서는 반도체와 제조업, 금융 분야를 주요 고객으로 두고 있다.
베레스 COO는 지난달 29일 열린 '인프라지스틱스 데이 2026'에서 한국 개발자와 AI 도입 및 기업용 프로그램 개발 방안을 논의했다. 인프라지스틱스 데이는 국내 개발자를 대상으로 소프트웨어 개발 기술과 현장 활용 사례를 소개하는 행사다.
화면은 금세 만들어도…대량 데이터 처리와 품질 검증은 과제
베레스 COO는 기업용 프로그램 개발이 어려운 사례로 데이터를 표 형태로 보여주는 '데이터 그리드'를 들었다. 단순히 숫자를 나열하는 화면과 달리 업무용 표에는 데이터 묶기와 열 고정, 실시간 수정 등 여러 기능이 필요하다. 데이터가 많아져도 화면이 느려지거나 멈추지 않아야 한다.
그는 "개발자가 자기 컴퓨터에서 작동하도록 만드는 일은 쉽다"며 "하지만 데이터 묶기와 열 고정, 실시간 편집처럼 복잡한 기능에서는 바이브 코딩으로 만든 프로그램이 한계를 드러낸다"고 말했다.
바이브 코딩은 원하는 기능을 말로 설명하고 AI가 코드를 작성하도록 하는 개발 방식이다. 베레스 COO는 원하는 결과가 나올 때까지 수정 요청을 반복하면 초기 개발에서 아낀 시간과 비용이 다시 늘어날 수 있다고 지적했다. 그는 이런 부담을 '프롬프트 피로'라고 표현했다.
경영진에게도 코드 검증은 부담이다. 베레스 COO는 AI가 만든 코드가 어떤 상태인지, 충분한 시험을 거쳤는지 파악하기 어렵다는 점을 이유로 꼽았다. 그는 2027년에는 바이브 코딩만으로 해결하기 어려운 문제가 더 뚜렷해질 것으로 내다봤다.
그는 "원하는 결과를 얻으려면 개발 도구 체계 안에 관리 기준이 필요하다"고 말했다.
검증된 부품과 사용법 제공…AI 재작업 줄이는 해법
베레스 COO가 제시한 해법은 검증된 UI 부품과 개발 틀에 AI를 결합하는 방식이다. 표와 차트처럼 반복해서 쓰는 기능은 기존 부품을 활용하고 AI가 정해진 사용법과 개발 규칙에 맞춰 프로그램을 만들도록 지원한다.
인프라지스틱스는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 에이전트 스킬을 통해 이런 개발 환경을 제공한다. MCP는 AI가 외부 도구와 자료에 연결되는 통로다. AI가 부품 사용법을 확인하고 필요한 개발 도구를 활용하도록 돕는다. 에이전트 스킬은 작업 절차와 규칙을 담은 지침이다.
개발자가 원하는 화면을 설명하면 AI가 관련 자료와 지침을 참고해 적합한 부품을 사용하도록 하는 구조다. 베레스 COO는 이미 시험을 거친 핵심 기능을 활용하면 개발팀이 직접 만들고 검증해야 할 범위를 줄일 수 있다고 설명했다.
한국 제조업 고객은 윈도 프레젠테이션 파운데이션(WPF) 기반 부품과 MCP 서버를 함께 활용한다고 소개했다. WPF는 윈도용 프로그램 화면을 만드는 개발 기술이다. 베레스 COO는 처음부터 요구에 맞는 결과를 얻으면 수정 요청과 토큰 사용량을 줄일 수 있다고 말했다. 토큰은 AI가 데이터를 처리하는 단위로 사용량에 따라 비용이 달라진다.
회사는 여러 AI 모델에 같은 작업을 맡기고 결과를 비교하는 도구도 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. 모델별 작업 성공 여부를 확인해 업무에 맞는 모델을 선택하도록 돕는 도구다.
베레스 COO는 비싼 모델이 모든 작업에 필요한지, 저렴한 모델로도 충분한지는 직접 시험해야 알 수 있다고 설명했다. 개발자가 모델을 일일이 비교할 시간을 내기 어려운 만큼 평가 도구로 선택을 지원하겠다는 취지다.
그는 "어떤 결과가 나오는지는 시험하기 전까지 알 수 없다"고 말했다.
한국 반도체·제조 현장에 적용…로봇 설비 관리 화면에도 활용
베레스 COO는 고성능 UI가 필요한 대표 시장으로 한국 반도체·제조업을 꼽았다. 대규모 생산 시설에서는 장비 한 대에서도 많은 데이터가 발생한다. 현장 담당자가 설비 상태를 빠르게 파악하려면 데이터를 실시간으로 표시하고 필요한 정보를 찾아볼 수 있어야 한다.
그는 과거 방한 당시 방문한 고객사에서 로봇 팔과 레이저를 갖춘 설비가 티타늄 케이스를 제작하고 측정하는 모습을 봤다고 소개했다. 해당 설비를 관리하는 시스템에도 인프라지스틱스 UI 부품이 쓰였다고 전했다.
베레스 COO는 "한국 주요 고객은 로봇 자동화를 제어하고 그 과정에서 나오는 데이터를 처리하는 데도 우리 부품을 사용한다"고 말했다. 일반 사무용 프로그램뿐 아니라 생산 현장을 운영하는 시스템에도 제품이 활용된다는 설명이다.
그는 금융과 제조업에서 요구하는 기능에도 공통점이 많다고 봤다. 금융 거래 정보를 빠르게 보여주는 화면과 대량 설비 데이터를 표시하는 화면 모두 높은 처리 성능이 필요하다는 이유다.
고객 지원 체계도 강점으로 꼽았다. 도쿄와 한국을 비롯해 미국, 유럽, 남미 등에서 고객을 지원하며 시차에 따른 불편을 줄이고 있다고 설명했다.
데이터 보안 대응…한국 고객 지원 기반 확대
베레스 COO는 한국 개발자와 논의한 주요 현안으로 데이터 보안을 꼽았다. 일부 기업은 데이터를 클라우드에 보내지 않고 내부에 보관하기를 원한다고 전했다.
그는 데이터 분석 제품 '리빌'을 통해 기업 내부 서버에서도 분석 기능을 운영할 수 있다고 설명했다. 리빌은 기존 업무 프로그램 안에 데이터 분석과 대시보드를 넣는 도구다. 기업이 데이터를 내부에 보관하면서 필요에 따라 일부만 클라우드로 보내도록 구성할 수 있다.
소형 AI 모델을 내부 서버에서 활용하는 방식도 지원한다고 밝혔다. 기업이 외부 반출을 원하지 않는 데이터를 직접 통제하면서 AI를 활용하도록 돕는다는 설명이다.
인프라지스틱스는 한국 사업 기반을 넓힐 방안도 검토하고 있다. 베레스 COO는 이번 방한 기간 한국 거점 설립을 깊이 논의했다고 밝혔다. 고객 지원뿐 아니라 정부 등과 관계를 강화하는 데도 현지 거점이 중요하다고 설명했다. 구체적인 설립 형태나 일정은 밝히지 않았다.
그는 한국 고객과 오랜 거래 관계를 이어온 만큼 꾸준한 지원이 중요하다고 강조했다. 이번 방문에서도 개발자 커뮤니티 관계자와 만나 내년 과제와 지원 방향을 논의했다.
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베레스 COO는 AI가 코드 작성 속도를 높일수록 개발팀이 같은 도구와 기준을 사용하는 원칙도 중요해진다고 강조했다.
그는 "한국 기업은 계속 AI를 도입해야 한다"며 "일관된 결과를 얻으려면 개발 도구 체계에 집중하고 AI 코딩 도구와 UI 부품, 개발 틀을 함께 활용해야 한다"고 말했다.
