AI 코딩 도입한 오케스트로, 사내 경진대회로 전사 확산
인공지능과 클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로가 사내 AI 활용 확산을 위한 경진대회를 열며 개발 문화 전환에 속도를 내고 있다. 오케스트로는 AI 코딩 도구를 전 개발 조직에 도입해 바이브 코딩 환경을 구축한 뒤 생산성과 서비스 배포 속도를 동시에 끌어올려 왔다. 이번 경진대회는 개별 조직에서 축적된 AI 기반 개발과 업무 전환 사례를 전사 수준의 실행 역량으로 끌어올리는 계기로 평가된다.
오케스트로는 전 개발 조직을 대상으로 AI 코딩 도구를 적용해 반복적인 코딩 업무를 줄이고, 코드 작성과 검토, 테스트까지 아우르는 바이브 코딩 방식의 개발 환경을 운영 중이다. 회사에 따르면 AI 코딩 도구 도입 이후 개발 생산성은 약 55퍼센트 이상 향상됐고, 자동화된 코드 리뷰와 테스트 체계를 통해 서비스 배포 주기는 기존 대비 두 배 이상 단축된 것으로 분석된다. AI 도입이 특정 팀이나 전문가 집단이 아닌 전사 업무 방식으로 확산된 점이 특징으로 꼽힌다.
오케스트로는 이러한 기반 위에서 사내 AI 경진대회 오케스트로 AI 시프트 2025를 개최했다. 그동안 축적된 AI 기반 개발 경험과 업무 전환 사례를 조직 전체가 공유하고, 개별 구성원의 시도를 회사 차원의 실행 역량으로 연결하기 위한 목적이다. 개발 부서뿐 아니라 기획, 운영, 관리 등 다양한 직무 구성원이 개인 또는 자율팀으로 참가해 실제 현업의 문제를 AI로 해결한 과제를 출품했다.
출품작은 개발 생산성 향상, 업무 자동화, 데이터 분석 및 의사결정 고도화, 고객과 서비스 경험 개선 등 영역을 포괄했다. 서류 심사를 통해 9개 과제가 본선에 올랐으며, 이 가운데는 쿠버네티스 설치 과정을 자동화한 설치 지원 도구, 운영 데이터를 기반으로 셉 스토리지 장애 징후를 분석하는 AI 시스템, 사내 업무 데이터를 구조화해 활용하는 AI 워크플로우 기반 플랫폼 등이 포함됐다. 오케스트로의 주요 솔루션과 내부 운영 환경 개선에 직접 연결된 과제들이라는 점에서 실제 상용화와 연계될 여지가 크다는 평가다.
과제들은 특정 개발 조직이나 단일 프로젝트에 국한되지 않고, 비개발 직군의 업무 개선 사례까지 포함됐다. 예를 들어 운영과 관리 영역에서는 반복 문서 작업과 데이터 정리 과정을 AI 도구로 자동화해 리드타임을 줄이는 방식이 시도됐다. 일부 과제는 실제 현업 적용을 위한 검증 단계에 있으며, 다수 과제는 이미 업무 현장에 적용됐거나 즉시 활용 가능한 수준으로 구현된 상태다.
이번 대회는 AI 활용이 사내 개발 문화와 업무 프로세스를 어떻게 바꾸고 있는지를 보여주는 자리로도 해석된다. 기존에는 팀 단위로 장기간 개발해야 했던 기능과 운영 모듈을 이제는 개인이 AI 코딩 도구와 워크플로우 자동화 도구를 활용해 짧은 기간 안에 설계하고 고도화하는 사례가 등장하고 있다. 오케스트로는 우수 과제를 실제 제품과 서비스 기능으로 구현하기 위한 개발 작업도 병행 중이다.
국내외 IT 업계에서는 개발자 보조형 AI에서 나아가 전사 업무 자동화와 데이터 기반 의사결정까지 아우르는 전사적 AI 도입이 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 오케스트로처럼 AI 코딩과 운영 자동화를 동시에 추진하는 기업은 서비스 출시 속도와 장애 대응 능력을 높여 클라우드·SaaS 시장에서 우위를 점할 여지도 있다. 다만 내부 데이터 품질과 보안 거버넌트, AI 결과에 대한 검증 체계 확보가 상용화 경쟁의 관건이 될 전망이다.
오케스트로는 이번 경진대회를 계기로 사내 AI 활용 영역을 개발 단계에서 운영, 고객 지원, 경영 관리까지 확장하는 방안을 모색하고 있다. 내부에서 검증된 AI 툴과 워크플로우를 표준화해 플랫폼 형태로 제공하고, 고객사 대상 솔루션으로 발전시키는 전략도 거론된다. 업계에서는 이 같은 사내 AI 활용 모델이 향후 국내 IT 기업 전반의 디지털 전환 방향을 가늠하는 선행 사례가 될 수 있다고 보고 있다.
오케스트로 김범재 대표는 AI 시프트 2025가 임직원 각자가 현장에서 축적해 온 활용 경험을 공유하는 자리였다고 강조했다. 김 대표는 AI를 일부 조직의 실험이 아닌 전사 개발 방식으로 정착시킨 만큼, 앞으로도 AI를 활용한 제품 기능 고도화와 개발 시스템 혁신을 병행하겠다고 밝혔다. 산업계는 이러한 사내 AI 확산 모델이 실제 시장 경쟁력으로 이어질지 주목하고 있다.
