"AI는 충분히 똑똑하다. 문제는 모델이 아니라 우리가 가진 컨텍스트다."

넥슨 데이터 엔지니어링팀 이승철 엔지니어가 AI 시대 개발자의 역할 변화와 실제 업무 적용 사례를 공유하며 이같이 강조했다.

이승철 엔지니어는 16일 넥슨이 주최하는 '넥슨 개발 콘퍼런스 (이하 NDC)'에서 진행된 세션 'AI와 함께하는 데이터 엔지니어링, 생산성을 확장하는 실전 이야기'를 통해 AI 활용 경험과 업무 방식의 변화를 소개했다.

 

그는 발표 초반 "매년 새로운 기술이 등장하는 가운데 최근에는 AI까지 업무에 들어오면서 무엇을 직접 해야 하고 무엇을 AI와 함께 할 수 있는지 고민하게 됐다"며 "특정 AI 도구 사용법보다는 실제 업무에서 AI를 활용하며 생산성을 확장한 경험을 공유하고자 한다"고 설명했다.

이승철 엔지니어는 최근 개발 환경의 가장 큰 변화로 AI의 보편화를 꼽았다. 스택 오버플로우의 개발자 설문조사에 따르면 개발자의 84%가 AI를 사용하거나 사용할 계획이라고 응답했지만, AI 결과를 신뢰한다고 답한 비율은 33%에 그쳤다. 반면 46%는 AI를 신뢰하지 않는다고 응답했다.

 

현업에서도 비슷한 상황을 자주 경험한다고 설명했다. 한 개발자는 직접 테스트한 결과를 근거로 "안 된다"고 말하고, 다른 개발자는 AI 답변을 근거로 "된다"고 주장하는 경우가 적지 않다는 것이다. 그는 이러한 상황에서 중요한 것은 AI를 맹신하거나 배척하는 것이 아니라 신뢰할 수 있는 검증 체계를 만드는 것이라고 강조했다.

실제 업무 사례도 공유했다. 첫 번째 사례는 스트리밍 데이터베이스 도입 검토 과정이다. 넥슨 데이터 엔지니어링팀은 대규모 데이터를 실시간으로 처리하면서도 비용 효율성이 높은 클라우드 저장소를 활용하고, 동시에 수백 밀리초 단위의 빠른 조회 성능을 확보해야 하는 과제를 안고 있었다.

 

기존 구조는 카프카(Kafka)로 데이터를 수집하고 플링크(Flink)로 처리한 뒤 별도 저장소를 거쳐 대시보드에서 조회하는 방식이었다. 안정적인 구조지만 처리 계층과 저장 계층이 분리돼 있어 실시간 조회 성능 측면에서는 한계가 존재했다. 이에 그는 "처리한 데이터를 저장소를 거치지 않고 바로 조회할 수는 없을까"라는 질문에서 출발해 스트리밍 데이터베이스 도입 가능성을 검토했다.

 

이 과정에서 AI는 핵심 도구로 활용됐지만, 모든 결정을 AI에게 맡기지는 않았다. 그는 전용 EKS 클러스터 사용, 넥스마크(Nexmark) 벤치마크 적용, 검증된 레퍼런스 기반 배포 등 세 가지 가드레일을 먼저 설정했다. AI가 다양한 방향으로 답변을 제시하더라도 검증 기준 자체는 흔들리지 않도록 하기 위한 장치였다.

이후 클러스터 구축과 벤치마크 환경 구성, 오류 수정 작업을 반복하며 AI와 함께 검증 환경을 완성했다. 그 과정에서 생성된 템플릿과 스크립트, 트러블슈팅 기록은 단순한 결과물이 아니라 이후에도 재사용 가능한 지식 자산으로 축적됐다. 그는 이러한 자산을 '스케폴딩(Scaffolding)'이라고 표현했다.

실제 벤치마크 결과 일부 쿼리에서는 기존 플링크 기반 구조 대비 최대 1.7배 높은 처리량을 기록했으며, 조회 지연 시간도 목표로 했던 수백 밀리초 수준을 만족했다. 이를 통해 스트리밍 데이터베이스가 요구사항을 충족할 수 있다는 결론을 얻었다.

이 과정에서 가장 중요한 성과는 성능 수치가 아니라 검증 체계 자체였다고 설명했다. 그는 "AI가 잘 작동했던 이유는 모델이 뛰어나서가 아니라 동일한 조건과 컨텍스트 안에서 작업했기 때문"이라며 "무엇을 검증할지 결정하는 주도권은 끝까지 사람이 가져야 한다"고 말했다.

 

두 번째 사례는 운영 데이터베이스의 데이터를 별도 ETL 파이프라인 없이 분석 환경에서 직접 활용할 수 있는지 검증하는 프로젝트였다.

 

그는 오픈소스 기술을 활용해 데이터 파이프라인을 단순화하는 실험을 진행했으며, 커밋·롤백·동시성 시나리오를 통해 데이터 정합성을 검증했다. 결과적으로 데이터 유실은 발생하지 않았지만 일부 주의해야 할 요소를 발견하며 기술 적용 가능성을 확인했다. 이승철 엔지니어는 "AI가 완벽해서가 아니라 어디까지 신뢰할 수 있고 무엇을 조심해야 하는지 명확히 알게 된 것이 성과였다"고 평가했다.

이승철 엔지니어는 "AI 덕분에 검증 속도는 빨라졌지만 신뢰성은 결국 검증 과정에서 나온다"며 "AI가 완벽하다는 의미가 아니라 어디까지 믿어도 되는지 명확하게 알 수 있게 됐다는 점이 중요하다"고 설명했다.

 

그는 발표를 마무리하며 AI 시대에도 엔지니어의 역할은 여전히 중요하다고 강조했다. 이 엔지니어는 "AI는 실력을 대체하는 도구가 아니라 실력을 증폭시키는 도구"라며 "시간이 지날수록 중요한 것은 프롬프트가 아니라 가드레일과 컨텍스트, 그리고 축적된 검증 경험이 될 것"이라고 말했다.

이어 "모델은 계속 발전하겠지만 AI가 일할 환경을 만드는 것은 결국 사람의 몫"이라며 "앞으로의 경쟁력은 얼마나 좋은 컨텍스트를 구축하고 관리할 수 있느냐에 달려 있다"고 덧붙였다.

 

[이시영 기자 banshee@chosun.com] [gamechosun.co.kr]