전형적인 AI 도입 접근
Tool First- 좋은 모델과 도구를 먼저 고르고 나중에 프로세스를 맞춥니다.
- 기존 업무 흐름과 책임 경계는 그대로 둔 채 일부 작업만 실험합니다.
- 자동화 범위가 커질수록 검수 기준과 추적성이 불분명해집니다.
What It Changes
OpenSDLC는 기존 개발 프로세스를 바탕으로,
AI를 통제가 가능한 구조 안에 배치한 운영 모델입니다.
즉 새로운 운영 철학을 조직에 강요하기보다, 운영 조직이 이미 알고 있는 `분석 -> 설계 -> 개발 -> 테스트` 흐름을 AI가 다룰 수 있는 산출물(Artifact)과 검증 게이트 중심 구조로 전환(Transformation)합니다.
OpenSDLC 접근
Process First- 기존 개발 프로세스 단계를 먼저 구조화하고 그 위에 AI 역할을 배치합니다.
- 각 작업 전환은 대화가 아니라 공식 artifact와 검증 게이트를 통해 이뤄집니다.
- AI 도입 자체보다 운영 통제, 추적성, 재현성을 먼저 확보합니다.
핵심 전환 1: 대화 중심에서 artifact 중심으로
구두 요청
→
채팅 답변
↓
UseCaseModel
Artifact
Artifact
→
TestDesign
Artifact
Artifact
즉 기록이 남지 않는 대화보다, 작업 전환 가능한 공식 산출물을 중심에 둡니다.
핵심 전환 2: 자기 선언에서 검증 판정으로
X 자기 선언 기준
생산 역할
→
"잘 됐습니다"
↓
O 검증 결과 기준
ValidationReport
Artifact
Artifact
→
pass / warning / fail
즉 생산 역할의 주장보다, 검증 산출물의 판정이 다음 진행 기준이 됩니다.
핵심 전환 3: 한 번에 많이에서 작게 시작하고 반복으로
작은 파일럿
→
반복 확장
즉 처음부터 전면 자동화하지 않고, 검증 가능한 범위부터 시작해 점진적으로 넓혀 갑니다.