Github Copilot이 바꾼 개발자들의 가치 사슬

지난 과제에서는 GitHub에서 제공하는 생성형 AI 서비스인 Github Copilot에 대해 다루었다. Copilot은 자연어로 된 주석이나 간단한 설명만으로도 코드를 자동 생성해주는 도구로, 프로그래밍 업계에 변화를 일으키고 있다. 이번에는 이 서비스를 고객 가치 사슬 관점에서 바라보고, 어떤 단계가 Decoupling 되었는지 분석해보았다.

소프트웨어 개발의 고객 가치 사슬은 일반적으로 문제 정의, 코드 구현, 내부 테스트, 배포, 유지 및 보수의 과정을 포함한다. 이 중에서도 '코드 구현' 단계는 가장 많은 시간이 투입되는 핵심 작업 중 하나로, 개발자의 경험과 숙련도가 크게 영향을 미치는 부분이다. 기존에는 개발자가 관련 문서를 탐색하거나 인터넷을 참고하며 직접 코드를 작성해야 했지만, Copilot은 이러한 작업을 실시간 코드 제안으로 대체한다.

즉, Copilot은 개발자가 일일이 코드를 작성해야 했던 작업의 일부를 분리해냄으로써, 반복적인 구현 과정을 자동화하는 데 기여했다. 간단한 함수나 알고리즘 구현뿐만 아니라, 특정 라이브러리의 사용 예시, 에러 처리 코드 등도 자동으로 제시해주며 개발자가 설계나 구조 고민에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕는다. 이는 결국 코드 작성 과정에서의 부담을 줄이고, 생산성을 향상시키는 결과로 이어진다.

이러한 분리는 실제로 많은 개발자들에게 긍정적인 영향을 주고 있다. 반복적인 작업이 줄어든 만큼 더 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 되었고, 그 결과로 프로젝트의 전반적인 품질 향상을 기대할 수 있다. 또한 빠른 프로토타입 제작이나 간단한 테스트 코드 작성 등에서 Copilot의 효용이 특히 두드러지며, 이는 시간 및 인건비 절감 효과로도 이어지고 있다.

결과적으로 Github Copilot은 기존 고객 가치 사슬 중 '코드 구현'이라는 핵심 단계를 효과적으로 분리함으로써, 개발 문화를 변화시키고 새로운 개발 방식의 가능성을 제시하고 있다. 생성형 AI가 가져올 변화가 단순한 보조를 넘어서, 작업 방식 자체를 재정의하고 있다는 점에서 Copilot은 유의미한 사례라 할 수 있다.

작은 변화로 혁신을 만들 수 있다면?

SCAMPER 기법으로 영감을 구체화하다

SCAMPER 기법이란, 생각의 방향을 정해서 창의적인 아이디어를 만들어내는 도구 중 하나다. 대체하기, 결합하기, 응용하기, 수정하기, 다른 용도로 활용하기, 제거하기, 재배열하기 중 하나의 방향으로 새로운 아이디어를 도출해내도록 하는 것이다.

보통 어떤 아이디어를 내고자 할 때, 아무 주제도 정해져 있지 않기에 막막한 경우가 있다. 하지만 이 기법을 활용해보니 팀원들과 유의미한 브레인스토밍을 할 수 있었다. 결과물이 실제로 활용 가능할지는 모르겠으나 어쨌든 무작정 회의만 하는 것보다 더 많은 내용을 주고받았다. 우리는 SCAMPER의 7가지 키워드 중 '대체하기'에 집중하여, Graph Rag에서 자료를 글이 아닌 '음악'으로 채우자는 아이디어를 냈다. 마치 문서를 벡터화하는 것처럼 음악의 각 음을 벡터화해보자는 것이었다. 물론 터무니 없지만, 이미 존재하는 것에 무언가를 계속해서 바꾸는 시도가 SCAMPER 기법의 핵심이다. 더 진지한 회의에서 충분한 시간을 갖고 이야기를 나누다 보면 불필요한 과정 없이 좋은 아이디어를 낼 수 있을 것 같았다.

생성형 AI - Github Copilot

떠올린 좋은 아이디어가 소프트웨어인데 개발자가 많지 않다면 현실화하기 어렵다. 그러나 최근 ChatGPT 등의 생성형 AI에게 프로그래밍을 시키면 대부분의 경우 곧잘 해주는 모습을 볼 수 있다. 이를 통해 개발 효율을 크게 올릴 수 있다.

이런 기류를 놓치지 않은 미국의 금융 회사 PGIM은 개발 보조 AI인 Github Copilot을 사용하고 있다. 회사 내부 개발자의 60%가 Github Copilot을 사용하며, 이 AI가 제안하는 코드의 70% 정도가 채택된다. 이는 주목할 만한 정도이며 개발자들의 생산성에 눈에 띌 만큼 긍정적인 영향을 준다. 기업 입장에서는 같은 인건비 대비 직원들이 많은 업무를 수행할 수 있기에 상당히 경제적이다.

이처럼 생성형 AI는 사람이 하는 업무의 효율을 전반적으로 올려주게 될 것이다. 이를 비관적으로 해석하면, 다양한 분야에서 점점 사람을 덜 필요로 하게 될 것이라고도 볼 수 있다. 시간이 지나면서 생성형 AI가 발전할수록 주어진 일을 효율적으로 수행하는 사람보다는 창의적인 비전을 제시할 수 있는 사람이 더 큰 가치를 만들어낼 수 있을 것이다. 언젠가는 유능한 사람을 고용하는 것보다 AI를 사용하는 게 항상 더 경제적이고 좋은 시대가 올 수도 있다. 이젠 AI 지식을 넓히는 것과 동시에, 이를 가지고 혁신적인 아이디어를 펼칠 수 있는 사람이 되도록 해야 한다.

아니 내가 상상한 걸 현실에서 그대로 만들어 준다고???

시작하기 앞서 이 영상 한 번 봐주시겠어요?

노래 홍보를 하는 건 아닙니다...믿어주세요

요즘 AI가 영상도 만들어준다는 것은 다양한 매체에서 많이 접하셨을 겁니다.

유튜브 등의 플랫폼에서 그 결과물을 실제로 보기도 하셨을 것 같아요.

그런데 대체로 흐름이 매우 부자연스럽거나, 특유의 끊기는 느낌이 심해서 아직 실제 작품에 적용하기에는 어려워 보였을 거에요.

하지만 오늘 분석할 Pika Labs라는 스타트업은 타사와 전혀 다른 방식으로 훨씬 개선된 영상 생성을 도와줍니다!

위 영상이 전부 '저'와 'AI'가 만든 클립이라는 게 믿겨지시나요? 물론 노래는 제가 만든 겁니다

전부 Pika의 도움을 제대로 받았기 때문에 가능한 일이었어요 (진심으로 이거 없었으면 어떻게 비주얼라이징을 했을까요?)

저는 기본적으로 그림을 잘 그리지 않습니다. 상상은 하는데, 수전증도 조금 있고 손이 잘 따라주질 않아요...ㅠㅠ

그럼에도 불구하고, 저에게는 꼭 표현하고 싶은 세상과 프롬프팅 능력이 있었고 덕분에 수 백만원 ~ 수 천만원 수준의 비용을 단 10만원으로 절감할 수 있었습니다.

Pika Labs는 어떤 스타트업?

이들의 궁극적인 목표는 간단합니다. 바로 누구나 자신의 이야기의 감독이 될 수 있게 하는 것입니다. 수많은 예술 분야 중에서도 특히 영상 제작 분야는 제작에 가장 많은 비용을 투자해야 하는데요. 이 업계에 종사하지 않는 사람이 접근하려 하면 터무니없이 큰 자본이 들어가기 때문에, 상상하는 멋진 아이디어가 있어도 작품으로 만들어낼 수 없는 사람들이 많았을 것입니다. 저같은 N들에게는 비극적인 소식이 아닐 수 없었습니다. 이런 상황 속에서 이 문제를 해결하기 위해 등장한 Pika가 타겟으로 삼는 고객은 영상을 만들고 싶은 사람이라면 누구나입니다.

더 유명한 서비스들 놔두고 굳이 Pika를 소개하는 이유(차별점)?

사실 AI 영상 생성 업계에서는 Runway, Stability AI 등과 같은 서비스가 훨씬 알려져 있습니다. 저도 다 사용해봤는데요. 사실은 현실 세계 같은 영상을 만들고 싶거나, 3D 모델링이 움직이는 어떤 영상을 만들고 싶다면 Pika가 완벽한 선택지는 아닐 것 같습니다. 우선 모든 영상의 길이가 한 클립당 3초씩이며, 최대 15초까지 연장할 수는 있지만 그러면 영상이 괴랄해질 때가 있더라고요.. 이건 타 서비스에 비해 명확하게 두드러지는 단점입니다.

그러나 2D 애니메이션 풍의 영상에 한해서는 Pika를 따라올 수 있는 서비스가 현재로서는 없습니다. 사용자가 의도한 카메라 무빙, 캐릭터의 움직임, 배경, 사물 등 모든 요소를 완벽하게 고려하면서 진짜 애니메이션 영상 수준의 퀄리티를 뽑아낼 수 있는 건 Pika가 유일합니다. 일반적으로 AI가 만든 영상이 아직 완벽하지 않다고 하지만, Pika의 2D 애니메이션은 실제 스튜디오에서 제작한 것과 크게 다르지 않은 수준인 것이죠.

진짜 홍보 아니에요

보시면 결함을 찾기 정말 힘드실 거에요. 물론 저는 제작자의 입장이라 언제 어떤 anomaly가 존재하는지 다 알고 있긴 합니다...ㅋㅋㅋ 하지만 '이거 인공지능이 그린 거니까 틀린 거 찾아야지'라는 생각을 접어두고 보신다면 정말 좋은 작품으로 보이실 거라고 믿습니다!

또한 위 사진처럼 깔끔하게 정리해놓은 UI는 사용자의 접근성을 대폭 높여줍니다. 타 서비스는 한 화면에 이렇게 정리해놓은 화면이 없어 불편했던 경험이 있습니다. 간편하게 영상 요소를 수정하며 작업할 수 있다는 건 큰 장점입니다.

그리고 프롬프팅을 잘 모르는 사람도 작업에 쉽게 적응할 수 있도록, 위와 같은 UI 뿐만 아니라 영상의 스타일을 선택하는 별도의 UI를 마련하는 등 노력을 기울인 모습이 보입니다.

Pika의 수익 모델은?

이들은 Free, Standard, Unlimited, Pro 총 4가지의 결제 플랜을 제공하고 있습니다. 매월 or 매년 구독 형태로 수금을 하고 있는 것입니다. 매월 결제 시 각각 무료, 10달러, 35달러, 70달러이며 연 단위로 결제하면 총 금액에서 20% 할인을 적용해주고 있어요.

더 좋은 플랜을 선택할수록 생성할 수 있는 영상의 개수가 늘어납니다. 하지만 Pro 플랜을 선택하면 영상을 무제한으로 만들 수 있게 해주고, 다른 플랜들보다 빠른 속도로 결과물을 볼 수 있게 됩니다. 그래서 저는 매달 70달러를 기꺼이 지불하며 여러 영상 작업을 함께하고 있습니다. 저 같은 사람들이 꾸준히 돈을 내고 있겠죠? Pika Labs에서 쓰는 전자레인지 하나 정도는 내 지분이다

Pika 서비스 플로우

서비스 자체가 복잡한 과정을 거치는 구조는 아니므로 간략하게 소개하겠습니다.

일단 로그인하고 나면 영상을 만들 수 있는 크레딧이 소량 주어집니다. 바로 보이는 프롬프트에 사용자가 영상에 대한 구체적인 키워드를 입력하면, 크레딧을 소모하여 영상을 만들어주는 구조입니다. 폴더를 만들어서 원하는 영상끼리 묶을 수도 있고, 즐겨찾기를 해놓을 수도 있습니다. 이미 만든 영상을 수정하거나 해상도를 바꾸는 작업 또한 가능하며 마음에 드는 영상은 고화질로 Upscale하여 다운로드 받고 사용하면 됩니다.

단점?

1. 가끔씩 내 프롬프트와도 관계가 전혀 없는 이상한 영상이 나옵니다.

2. 웹 페이지에서 영상 정리하는 게 매우 힘듭니다(여러 영상을 동시에 삭제하는 게 안 됩니다)

3. 개, 고양이같은 동물들은 아직 학습이 덜 되어 움직임이 괴랄합니다.

4. 2D 애니메이션만 괜찮고 나머지는 다른 영상 제작 서비스가 훨씬 낫습니다.

5. 기본적으로 영상 길이가 3초씩이기 때문에 원테이크로 긴 호흡의 영상을 만드는 것은 불가능합니다.

6. 가끔씩.. 수상할 정도로 특정 영화 캐릭터와 닮은 인물이 등장합니다. 특히 너의 이름은

이 서비스로부터 배울 점은?

사실 제가 지금 Pika Labs 수준의 영상 제작 서비스를 만들어내는 건 현실적으로 불가능합니다. 다만, 아까 Pika의 차별점에서 말씀드렸듯이 프롬프팅을 잘 모르는 사람도 쉽게 적응할 수 있게 만들었다는 점은 배울만 하다고 생각합니다. 또 타 서비스처럼 더럽고 복잡한 UI보다는 전체적으로 간단하고 핵심적인 UI를 내세운다는 점도 인상 깊습니다. 사용자 친화적이고, 누가 이 서비스를 이용하게 될지 정확하게 알고 있는 듯한 디자인은 AI의 기능을 떠나서 매우 좋았습니다.

저의 아이디어 자체와는 꽤나 거리가 있는 스타트업입니다. 그러나 제가 너무 잘 알고 많이 사용해보았기 때문에 이 스타트업을 소개하게 되었습니다. 이들의 기술 자체보다는, 이 기술이 타겟층에게 어떻게 다가가는지에 집중해서 분석하고 적용해볼 예정입니다.

수차례의 실패에서 발견한 공통점과 그 해결 방안

나는 개발자로서는 좋은 능력을 갖췄을지 몰라도, 창업 세계 속 한 팀의 대표자로서는 확실히 그렇지 않다. 분명 해커톤에서는 내 방식이 수상으로 직결되었던 것 같은데 왜 시장에 내놓으려고 하기만 하면 마음처럼 되지 않는지 답답한 순간들이 많았다. 욕심을 버리고 초심으로 돌아가서, 창업 아이디어를 얻고 구체화해가는 방법을 공부하였고 그중 특히 내가 보고 배울 만한 요소 몇 가지를 정리해보려 한다.

1. Existence of competition or proxies / Variants of of successful companies

   나는 늘 홍대병과 예술병에 심하게 걸려 있다. 이게 독창적인 무언가를 만들어내는 데 도움이 될 수도 있긴 하지만, 이 분야에서는 그렇지 않았다. 나는 competition이 존재하는 서비스는 '특별'하지 않아서, 그리고 우리가 질 게 뻔해 보여서 시도하지 않았다. 그러나 Dropbox의 예시가 그렇듯, 비슷한 서비스를 제공하는 회사가 여럿 있음에도 그들이 제시하지 못한 뚜렷한 해답을 찾아낸다면 좋은 아이디어가 될 수 있었다. 비슷한 맥락으로, 나는 proxies의 존재를 인식하면 피하려고 했다. '저들은 우리가 이겨야만 하는 상대'라는 강박을 버린다면 훨씬 넓고 잠재력 있는 아이디어 풀에 다가갈 수 있을 것이다.

   이미 성공한 아이디어에 변화를 주는 것도 마찬가지로 생각조차 하지 않았다. 다시 한 번 나 자신에게 강조하지만, 여긴 힙합 씬이 아니다. 힙한 아이디어가 아니라고 해서 우리 팀이 '가짜'가 되는 것은 아니다. 심지어 힙합 씬에서마저 그런 문화는 시간이 지날수록 퇴색되는 분위기인데, 왜 나만의 기준에 나를 가두려고 하는가?

1. Ideas that are hard to get started

   나의 또 다른 큰 문제 중 하나는, 아주 간단하고 기막힌 좋은 아이디어를 내면 개발 쪽에서만 큰 노력을 기울여 무언가를 해낼 수 있다고 믿어온 것이다. 그러니까 나에게 이상적인 아이디어는 아무도 생각해내지 못한 말도 안 되는 무언가이면서 지금 처한 상황에서도 바로 만들어낼 수 있는 것이었다. 그러나 어려운 일(예컨대 다른 회사에 연락해서 네트워크를 형성하는 것)은 생각보다 어려운 일이 아니며, 다른 이들도 어렵다고 생각하기 때문에 블루오션으로 남아있을 수 있다. 물론 내가 이상적이라고 생각했던 아이디어를 실제로 찾아낸다면 아주 행복한 일이겠지만, 꼭 그것만이 해답은 아니라는 것이다.

1. Find cofounders

   언뜻 보면 아주 기본적인 이야기고, 내가 그렇게 해왔던 것 같다는 착각이 든다. 그러나 객관적으로 나를 돌아보면 그렇지 않았다. 난 어떤 아이디어를 가진 채로 그 아이디어에 전혀 관심 없는 친한 친구들을 모아서 팀을 꾸렸다. 실력보다 팀워크가 중요하다고 생각해서였는데, 이것도 어느 정도의 경험과 실력이 뒷받침되어야 맞는 이야기였다. '팀원들이 못하는 일은 내가 나서서 처리한다'는 마음가짐은 나를 버스 기사로 만들 뿐이었고, 애초부터 이 일에 진심이 아니었던 친구들은 나에게 그다지 감사하지조차 않았다.

   내가 coworkers로 친구들을 모았던 이유에는 두 가지가 더 있다. 첫째로, 나는 나 혼자 해도 성공할 거라는 교만함에 가득 차 있었기 때문이다. 어차피 혼자 해도 될 건데 잡일을 대신 처리해줄 친구들만 모으면 되지 않을까라는 생각이었다. 이 생각은 완전히 틀린 것이었다. 혼자 할수록 성공과 멀어졌고 친구들은 잡일조차 제대로 처리해주지 않았다. 둘째로는, 당시에는 나의 방대한 꿈에 공감해줄 사람이 주변에 거의 없었기 때문이다. 당장 협업을 시작할 수 있는 사람이 친구들밖에 없었던 것이다. 그러나 이제는 그렇지 않기에 처음부터 배우면서 차근차근 내공을 쌓아갈 것이다.

Founder로서 나의 능력이 충분해지면 나는 사람들끼리 이어주는 무언가를 만들고 싶다. 현재는 Instagram, Thread나 Youtube같은 플랫폼이 주류를 이루고 있다. 그런데 이 플랫폼들은 사람과 사람을 이어주기보다는 각자의 자기 표현에 집중한 느낌에 가깝다. 심지어 Shorts, Reels가 등장하면서 사람들은 짧고 강렬한 자극에 중독되기 시작했고 이는 행복하지도, 건강하지 않은 상태라고 확신한다.

이 분야에 AI를 구체적으로 어떻게 적용할지, 내가 만들 것이 무엇인지는 아직 불투명하다. 그러나 나는 점점 불행에 잠식되어 가는 이 사회를 두고 볼 수만은 없다.