CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례

핵심 내용

• CJ올리브영이 AWS AI-DLC 방법론과 Kiro를 도입해 요구사항 정의부터 설계, 구현, 품질 검증까지 AI와 구조적으로 협업하는 개발 프로세스를 구축한 사례
• 바이브 코딩의 개인 의존성을 줄이고 팀 전체가 반복 가능한 AI 협업 구조를 따르도록 Steering, Custom Agent, 단계별 리뷰를 적용한 점이 핵심
• 3일 워크숍에서 대화형 검색, 채널 검수 자동화, 물류 시뮬레이션, 장애 대응 자동화, 레거시 현대화 PoC 등 5개 과제를 프로토타입 수준으로 구현
• Inception 단계의 요구사항·설계 정제와 인터페이스 계약 선확정이 Construction 단계의 구현·검증 효율을 높였다는 인사이트를 정리

적용해볼 점

• AI 활용을 개인 생산성 도구가 아닌 팀 공통의 개발 워크플로우로 설계
• 요구사항, 설계, 구현, 테스트 산출물을 다음 단계 AI 입력으로 연결하는 구조화된 프로세스 마련
• 레거시 현대화, 운영 자동화, 검색 고도화 같은 반복 업무에 AI-DLC식 접근 적용