2026년 10월 26일, 넷이즈 지치는 정식으로 CodeWave SDD 「AI 소프트웨어 전달 팀」을 발표했으며, 이는 AI 코딩이 개별 개발자를 지원하는 도구에서 조직적이고 엔지니어링 기반의 전 과정 전달 시스템으로 전환됨을 의미합니다. 이 제품은 요구 분석가, 아키텍트, 개발 엔지니어, 테스트 엔지니어 등 다양한 전문 에이전트로 구성된 협업 팀을 통해, 원시 요구사항 문서의 이해, 구조화된 명세서 생성, 기술 설계, 코드 구현부터 자동화된 테스트와 배포·릴리스에 이르기까지 완전한 소프트웨어 전달 링크를 포괄합니다.
이러한 발전 배경은 업계의 현실적 한계에서 비롯된다. Faros AI가 1만여 명의 개발자와 1,255개의 엔지니어링 팀을 대상으로 실시한 데이터 분석에 따르면, AI 활용이 PR 합병 건수를 크게 증가시켰음에도 불구하고(+98%) 코드 리뷰 소요 시간은 동시에 91%나 늘어났으며, AI 도입률과 기업 수준의 전달 효율(예: 배포 주기, 결함률) 간에는 유의미한 정적 상관관계가 확인되지 않았다. 이는 단순히 코딩 과정을 가속화하는 것만으로는 요구사항의 모호성, 역할 간 협업의 비효율성, 기존 시스템에 대한 이해 부족 등 구조적 한계를 극복하기 어렵다는 점을 보여준다.
CodeWave SDD의 핵심 기술 설계는 두 가지 측면으로 구성된다. 첫째, 스펙 기반 개발(Spec-Driven Development)으로, 요구사항 분석 에이전트가 텍스트, 표, 순서도 등 다중 모달 정보를 능동적으로 식별하고 모호한 부분에 대해 인공적인 명확화를 요청하며, EARS와 같은 방법을 활용해 구조화된 스펙 문서(Spec)를 생성함으로써 이후 각 단계 간의 엄격한 일치를 보장한다. 둘째, 기업 수준의 Harness 엔지니어링 환경으로, 연구개발 자원의 약 70%가 이곳에 투입된다. 이 환경은 통일된 실행 제약 조건, 작업 시간 초과 모니터링, 에이전트 간 통신 보장 및 단계별 산출물의 일관성 검증 기능을 제공하여, AI 팀이 생산 환경에서 수십 시간에 걸친 복잡한 작업을 안정적이고 추적 가능하게 수행할 수 있도록 지원한다.
이 시스템은 넷이즈 사내 및 100여 개 기업의 실제 프로젝트를 통해 검증되었으며, 약 3~5배의 생산성 향상을 달성했다고 밝혔습니다. 이 중 약 80%의 고객은 소프트웨어 개발 서비스 제공업체로, 관리 시스템, 모바일 애플리케이션, 데이터 분석 등 다양한 활용场景을 포괄합니다. 플랫폼은 온프레미스 배포를 지원하며, 기업 지식베이스, 자체 모델 및 보안 검사 메커니즘에 연동할 수 있습니다. 기존 시스템의 리팩토링 시에는 AST 구문 트리와 LSP 의미 서비스를 활용해 코드 맵을 구축함으로써 반복 작업의 안전성을 확보합니다. 공개된 정보에 따르면, P0 등급 테스트 케이스의 일회 통과율은 약 90%, P1/P2 등급은 약 80%입니다.