LG CNS가 자체 인공지능(AI) 개발 도구를 앞세워 엔터프라이즈 시장 공략에 나선다. 금융·제조 등 분야에서 대규모 시스템을 구축·운영해온 경험과 역량을 바탕으로 AI 기반 개발 영역까지 기술력을 강화하며 시장 영향력을 확대한다는 목표다.
11일 LG CNS에 따르면 서강대학교 박현규 교수 연구팀과 공동으로 진행한 연구에서 자체 AI 개발 도구 '데브온 AI 네이티브 디벨롭먼트(AIND)'가 글로벌 범용 AI 코딩 도구보다 약 두 배 높은 개발 생산성 향상 효과를 보인 것으로 나타났다.
LG CNS는 약 1년 간 연구팀과 AI 개발 생산성을 검증하기 위한 공동 연구를 진행했다. 서강대는 LG CNS 개발 실무진들과 개념 정의부터 연구 설계 및 분석, 생산성 측정 도구 개발 등을 수행했다.
이번 연구에선 LG CNS의 실제 개발 프로젝트 26건에 대해 AI 적용 전후의 개발 생산성 변화를 정량적으로 분석했다. 그 결과 LG CNS의 AIND를 적용할 경우 개발 생산성이 평균 26.1% 향상되는 것으로 나타났다. 깃허브 코파일럿, 코디움 등 범용 AI 코딩 도구를 활용했을 때의 생산성 향상은 평균 14.1%를 기록했다. 범용 AI 개발 도구보다 AIND가 약 두 배 더 높은 효과를 보였다는 설명이다.
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관련기사링크 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20260211100416
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LG CNS가 자체 인공지능(AI) 개발 도구를 앞세워 엔터프라이즈 시장 공략에 나선다. 금융·제조 등 분야에서 대규모 시스템을 구축·운영해온 경험과 역량을 바탕으로 AI 기반 개발 영역까지 기술력을 강화하며 시장 영향력을 확대한다는 목표다.
11일 LG CNS에 따르면 서강대학교 박현규 교수 연구팀과 공동으로 진행한 연구에서 자체 AI 개발 도구 '데브온 AI 네이티브 디벨롭먼트(AIND)'가 글로벌 범용 AI 코딩 도구보다 약 두 배 높은 개발 생산성 향상 효과를 보인 것으로 나타났다.
LG CNS는 약 1년 간 연구팀과 AI 개발 생산성을 검증하기 위한 공동 연구를 진행했다. 서강대는 LG CNS 개발 실무진들과 개념 정의부터 연구 설계 및 분석, 생산성 측정 도구 개발 등을 수행했다.
이번 연구에선 LG CNS의 실제 개발 프로젝트 26건에 대해 AI 적용 전후의 개발 생산성 변화를 정량적으로 분석했다. 그 결과 LG CNS의 AIND를 적용할 경우 개발 생산성이 평균 26.1% 향상되는 것으로 나타났다. 깃허브 코파일럿, 코디움 등 범용 AI 코딩 도구를 활용했을 때의 생산성 향상은 평균 14.1%를 기록했다. 범용 AI 개발 도구보다 AIND가 약 두 배 더 높은 효과를 보였다는 설명이다.
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