FYAI: 개발자가 기업 전체에서 AI 혁신을 주도하는 이유

개발자는 AI 채택을 주도하고 모든 산업 분야에서 변화를 주도하고 있습니다. 코드 작성부터 애플리케이션 관리까지, 그들은 사용하고 있습니다. 부조종사와 요원 제공을 가속화하고 수작업을 줄이며 더 큰 자신감을 갖고 구축할 수 있습니다. 자동화를 주도한 것처럼 개발자는 이제 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 고객 경험을 재구성하고 운영을 간소화하고 있습니다.

Microsoft 리더들과 함께 AI 동향을 조명하는 시리즈인 이번 FYAI 에디션에서는 기업 부사장 겸 제품, 앱 및 에이전트 책임자인 Amanda Silver의 이야기를 들어봅니다. Amanda의 리더십은 오픈 소스 협업을 향한 Microsoft의 진화를 형성했으며, AI가 개발자가 대규모로 구축, 배포 및 반복하여 지속적인 혁신을 추진하는 방식을 변화시키는 미래를 발전시키고 있습니다.

이 Q&A에서 Amanda는 개발자 주도 AI 도입이 중요한 이유, 에이전트 DevOps가 워크플로를 재정의하는 방법, 리더가 영향력을 극대화하기 위해 현재 할 수 있는 작업을 공유합니다.

AI 환경은 개발자 팀이 비즈니스에서 실행되는 앱을 제공하는 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?

AI는 소프트웨어 수명주기 전반에 걸쳐 핸드오프를 축소하고 있습니다. DevOps는 빌드, 테스트, 배포 및 운영을 성공적으로 통합했지만 초기 단계(검색, 요구 사항, 공유 비전, 초기 스캐폴딩)는 대부분 루프 외부에 있었습니다. 이제 부조종사는 자연어 아이디어를 사양과 발판으로 바꿀 수 있고 에이전트는 테스트, 업그레이드 및 런타임 작업을 맡을 수 있습니다. 그 결과 아이디어에서 영향까지 단일하고 더 빠른 주기가 생성됩니다. 즉, 반복하는 데 드는 비용이 낮아지고 전환이 빨라지며 제품이 비즈니스에 적합할 때까지 개선할 수 있는 자유가 늘어납니다. 퍼블릭 클라우드로의 전환과 같다고 생각하세요.: 퍼블릭 클라우드가 도입되기 전에는 팀이 하드웨어를 조달하고 자본을 선불로 투입하기 위해 몇 주를 기다렸습니다. 클라우드를 사용하면 환경이 몇 초 만에 가동되고 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. AI는 제품 정의 및 제공에 동일한 탄력성을 제공합니다.—라이프사이클 전면에서 마찰을 제거하고 팀이 실제 피드백을 기반으로 반복할 수 있도록 합니다. 간단히 말해서, 클라우드는 인프라의 마찰을 제거했습니다. AI는 의도에서 구현까지의 마찰을 제거합니다..

개발자가 일상 업무를 재구성하는 데 AI가 어떻게 도움이 되는지 보여주는 몇 가지 예는 무엇입니까?

AI는 소프트웨어 제공을 진정한 의미로 바꾸고 있습니다. 아이디어-운영 시스템. 개발자의 경우 이는 수동 정리에 소요되는 시간을 줄이고 창의적이고 영향력이 큰 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있음을 의미합니다. 이제 부조종사와 에이전트는 디버깅, 종속성 업그레이드, 보안 패치 등 반복적이고 눈에 띄지 않게 쌓였던 작업을 처리합니다. 분기별 “기술 부채 스프린트”를 기다리는 대신 에이전트 DevOps를 사용하면 팀이 백그라운드에서 지속적으로 부채를 상환할 수 있습니다.

좋은 예는 에이전트 AI가 마이그레이션과 현대화를 가속화하는 방법입니다. 과거에는 프레임워크를 업데이트하거나 새로운 플랫폼으로 이동하려면 몇 달 간의 계획과 수동 수정이 필요했습니다. 이제 에이전트는 .NET 및 Java 업그레이드를 자동화하고, 주요 변경 사항을 해결하고, 심지어 대규모 마이그레이션을 조율하여 일정을 몇 개월에서 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 이것은 단지 속도에 관한 것이 아닙니다. 기본적으로 코드베이스를 건전하고 현대적으로 유지하여 개발자가 새로운 기능을 구축하고 사용자 경험을 개선하는 데 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

순 효과: 개발자는 문제 해결에 소요되는 시간을 줄이고 혁신에 더 많은 시간을 할애합니다. 기술 부채는 다가오는 위기가 아니라 관리 가능하고 지속적인 프로세스가 됩니다. 그리고 AI 에이전트가 더 많은 일상적인 작업을 수행함에 따라 팀은 더 건강한 코드와 더 빠른 전달을 통해 보다 안정적인 흐름 상태에서 작업할 수 있습니다.

이는 앱에 무엇을 의미하나요? 점점 나아지고 있나요? 그리고 이것이 개발자의 역할에 어떤 영향을 미치나요?

앱은 더 좋아질 것입니다. 학습 시스템. AI가 루프에 포함되면서 팀은 배와 희망 연속적으로 관찰 → 가설 → 변경 → 검증 제품-시장 적합성을 지속적으로 개선하는 데 중점을 둔 사이클입니다. AI는 원격 측정(예: 퍼널, 드롭오프, 세션 재생 및 질적 피드백)을 합성하고 사용자가 어려움을 겪는 부분을 표면화하고 변경 사항(예: 복사, 흐름, 구성 요소 레이아웃 및 권장 사항)을 제안하고 연결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기능 플래그 또는 실험 변화가 효과가 있는지 증명하기 위해. 효과가 드라마틱하네요 학습 시간 단축—사용자가 중요하게 생각하는 것에 대한 더 빠른 수렴.

PreAI와 PostAI 사용자 상호 작용

• 대통령: 사용자는 조밀한 메뉴와 심층적인 정보 아키텍처를 탐색하고 화면을 스캔하여 원하는 정보를 찾습니다. 하나 필요한 작업을 수행하는 제어입니다. 모든 단계에는 막다른 골목이 있을 위험이 있으며, 페이지나 도구를 전환할 때 컨텍스트를 잃기 쉽습니다.
• 우편 엽서: 사용자 의도를 표현하다 자연어로(예: 텍스트, 음성 또는 다중 모드) 앱은 그 의도를 해석하고, 맥락을 유지하다사용자를 올바른 데이터, 작업 또는 워크플로로 라우팅합니다. 즉시 UI 구성 (예: 양식 초안 작성, 관련 기록 필터링, 차선책 제안) 이것을 “에서 이동하는 것으로 생각하십시오.어디를 클릭하나요?” 에게 “나에게 필요한 것이 있습니다. 나와 함께 하세요.”

개발자를 위한 변화

• 페이지 빌더부터 경험 있는 작곡가까지. 개발자 디자인 인텐트 라우터 그리고 오케스트레이션 모델, 에이전트, 데이터 및 서비스를 연결하므로 앱은 엄격한 클릭 경로를 강요하지 않고도 다양한 사용자 목표에 지능적으로 대응할 수 있습니다.
• 수동 분석부터 AI 지원 제품 루프까지. 수동 대시보드와 임시 조사 대신 AI는 기회 영역을 강조하고 실험 계획 초안을 작성하며 제안된 코드 및 구성 변경 사항이 포함된 풀 요청을 엽니다. 개발자는 검토, 제한 및 배송을 수행합니다.난간 있음.
• “부채 질주”에서 지속적인 현대화까지. 에이전트는 프레임워크(예: .NET 및 Java) 업그레이드, 종속성 드리프트 복구, 취약점 패치, 파이프라인 표준화 등을 통해 앱을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.기능 작업이 계속되는 동안. 이는 기술 부채를 정기적인 소방 훈련이 아닌 항상 관리되는 작업 부하로 전환합니다.

결론: AI가 사이의 루프를 강화합니다. 사용자가 원하는 것 그리고 앱은 어떻게 되나요?. 개발자는 메뉴 연결 및 수동 포렌식에 소요되는 시간을 줄이고 의도 정의, 에이전트 흐름 구성, 성공 지표 설정, 안전하고 측정 가능한 변경 감독에 더 많은 시간을 할애합니다. 앱이 더 빠르게 개선되는 이유는 단지 앱이 좋기 때문만은 아닙니다. 더 똑똑하게하지만 팀이 할 수 있기 때문에 실험하고, 배우고, 적응하세요 사용량이 늘어나면서.

AI 경쟁의 바다에서 마이크로소프트가 어디에서 우세하다고 보시나요?

Microsoft의 가장 큰 차별화 요소는 연결 능력입니다. AI 에이전트 실제 비즈니스를 지원하는 시스템, 데이터 및 워크플로에 적용됩니다. 우리는 방대하고 복잡한 코드베이스와 심층적인 운영 요구 사항을 가진 조직에 서비스를 제공하며, 우리의 도구는 현재 위치에서 이러한 조직을 충족하도록 설계되었습니다. GitHub, Visual Studio 및 Azure AI 파운드리를 통해 수백만 명의 개발자가 엔터프라이즈급 보안, 거버넌스 및 책임감 있는 AI 벤치마크를 통해 일상적인 워크플로에서 직접 최신 모델과 에이전트 기능에 액세스할 수 있습니다.

그러나 Microsoft를 진정으로 차별화하는 것은 통합의 폭입니다. 우리 플랫폼에 구축된 AI 에이전트는 ERP(전사적 자원 관리), CRM(고객 관계 관리자), HR(인적 자원), 재무, 맞춤형 LOB(기간 업무) 솔루션 등 비즈니스 앱, 데이터 소스, 운영 시스템으로 구성된 거대한 생태계를 활용할 수 있습니다. MCP(Model Connector Protocol)와 같은 개방형 표준을 통해 에이전트 간(A2A)를 통해 상담원은 이러한 환경 전반에 걸쳐 안전하게 연결, 조정 및 자동화할 수 있으므로 워크플로 자동화, 레거시 시스템 현대화, 지속적인 개선 추진 등 중요한 결과를 제공할 수 있습니다.

이나 아레나스의 에이전트 팩토리 시리즈에서는 Microsoft가 신속한 프로토타입 제작부터 프로덕션, 관찰 가능성 및 실제 사용 사례에 이르기까지 안전하고 안정적이며 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 위한 청사진을 구축하는 방법을 보여줍니다. 우리 플랫폼은 단지 에이전트 구축에 관한 것이 아닙니다. 이는 조직이 이미 의존하고 있는 시스템과 데이터로 작업할 수 있도록 지원하여 팀이 실험에서 전사적 규모의 영향으로 이동할 수 있도록 하는 것입니다.

결국 Microsoft의 장점은 규모에만 있는 것이 아닙니다. AI 에이전트를 비즈니스의 핵심에 연결하고 이를 수행하는 도구와 표준을 통해 AI 에이전트를 진정으로 유용하게 만드는 능력입니다.

개발자는 최대 효과를 위해 상담원에게 위임할 작업과 직접 처리할 작업을 언제 결정해야 합니까?

내 동료인 David Fowler는 “인간은 UI 스레드이고 에이전트는 백그라운드 스레드입니다. UI를 차단하지 마십시오!”라고 말했습니다. 개발자는 의도 설정, 아키텍처 결정, 제품 경험 형성 등 창의적이고 판단 중심의 작업에 집중해야 합니다. 에이전트는 코드 상태, 종속성 업그레이드, 원격 분석 분류, 빈 페이지 차단을 해제하기 위한 솔루션 스캐폴딩 등 백그라운드에서 조용히 실행할 수 있는 반복적이고 오래 실행되거나 교차 작업을 처리하는 데 탁월합니다.

핵심은 흐름을 늦추거나 영향력이 큰 작업을 방해하는 모든 것을 위임하는 것입니다. 작업이 일상적이거나 대기 시간이 허용되거나 쉽게 되돌릴 수 있는 경우 에이전트가 처리하도록 하세요. 심층적인 컨텍스트, 제품 판단이 필요하거나 앱의 방향을 근본적으로 바꿀 수 있는 경우 인간의 “UI 스레드”에 유지하세요. 이러한 방식으로 개발자는 응답성과 집중력을 유지하는 동시에 에이전트는 코드베이스와 작업을 동시에 지속적으로 개선합니다.

올바른 균형을 유지함으로써 개발자는 일상적인 작업에 소요되는 시간을 최소화하고 제품과 팀을 발전시키는 작업에 계속 집중할 수 있습니다.

AI 코딩 도구가 이렇게 많은 투자와 관심을 끄는 이유는 무엇일까? 지금 개발자 경험을 재구상해야 하는 이유는 무엇입니까?

소프트웨어 개발은 ​​이미 풍부하고 구조화된 신호 AI가 번성하는 것입니다. 코드 및 차이점, 풀 요청 검토, 테스트 결과, 빌드 로그, 런타임 및 성능 원격 측정, 문제 추적기 및 배포 결과가 모두 포함됩니다. 라벨이 지정되고 타임스탬프가 지정되며 추적 가능. 따라서 개발 환경은 응용 기계 학습을 위한 자연스러운 시험 기반이 됩니다. 모델은 실제 작업에서 학습하고, 객관적인 확인(예: 테스트, 린터, 정책)을 기준으로 평가할 수 있으며, 기존 피드백 루프(예: CI/CD(지속적 통합 및 지속적인 전달), 기능 플래그 및 카나리아) 내부를 개선할 수 있습니다. 즉, 데이터, 계측 및 검증 기능이 내장되어 있습니다.

문화적인 이유도 있습니다. 개발자는 마찰을 자동화하여 제거합니다.—컴파일러 및 빌드 시스템부터 버전 제어, CI/CD, 컨테이너 및 코드형 인프라까지. 생성적 AI(Generative AI)는 그 계보의 다음 단계입니다. 더 많은 작업을 손 저작 에게 의도를 명시하고 결과를 감독: 부조종사는 탐험과 가속을 돕습니다. 에이전트는 지속적인 코드 상태, 업그레이드, 안전하고 되돌릴 수 있는 변경을 처리합니다. 더 나은 개발자 경험이 처리량, 품질 및 가치 실현 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 투자 흐름이 여기에 있습니다.

그리고 그렇습니다. 미래는 개발자로부터 시작된다. 개발팀이 AI가 자체 워크플로에서 실제 지원을 제공하는 위치를 발견하면 이러한 패턴이 비즈니스의 나머지 부분으로 확산되어 모든 기능이 실험, 학습 및 제공되는 방식이 가속화됩니다.

AI를 통해 개발자의 역량을 강화하여 지속적인 영향력 제공

우리는 소프트웨어 제공의 새로운 시대로 진입하고 있으며 이는 능동적이고 적응적이며 인간 중심적입니다. 루프에 부조종사 및 요원이 참여하여 개발 Lopers는 비즈니스 요구에 지속적으로 적응하는 시스템을 구축하고 있습니다. Microsoft에서는 창의성, 제품 비전 및 신뢰할 수 있는 AI 구축에 중점을 두어 개발자가 아이디어에서 더 빠르게 영향력을 발휘할 수 있도록 지원하고 있습니다.

사실은, 프론티어 기업 이미 무엇이 가능한지 보여주고 있습니다. 그들은 소프트웨어를 원격 측정, 실험 및 AI 기반 통찰력을 통해 개선된 동적 시스템으로 취급합니다. 그리고 모든 유형의 조직에서 강력한 AI 사용 사례 고객 서비스에서 소프트웨어 엔지니어링에 이르기까지 최신 AI 도구로 가능한 일의 속도를 설정하고 있습니다.

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게시물 FYAI: 개발자가 기업 전체에서 AI 혁신을 주도하는 이유 처음 등장한 Microsoft AI 블로그.