2024년 말, 회의실에서 이 질문을 마주했습니다.
GitHub Copilot은 AI 기반 코딩 도구로 주목받았지만, 대부분의 평가는 개인적인 경험에 의존하고 있었습니다. 일부 개발자는 “코딩 속도가 빨라졌다”고 했고, 다른 이들은 “큰 차이를 못 느끼겠다”고 말했습니다. 그렇다면, Copilot이 실제로 개발 생산성을 높이는지, 데이터로 증명할 수 있을까?
이 질문에 답하기 위해 직접 실험에 나섰습니다. 단순한 파일럿 테스트가 아닌, 30명의 개발자가 참여하는 데이터 중심의 검증 프로젝트를 설계했습니다.
검증 방식은 두 가지였습니다.
첫째, Cycle Time, PR 머지 속도, 리뷰 시간 등 핵심 지표를 추적해 Copilot 도입 전후의 변화를 분석했습니다.
둘째, 개발자들의 실제 경험과 피드백을 수집하기 위해 심층 인터뷰와 설문조사를 병행했습니다.
단순히 ‘Copilot이 좋다’는 결론이 아니라, ‘어떤 면에서, 얼마나 효과적인지’를 명확히 입증하고자 했습니다.
이 글에서는 무신사에서 Copilot 도입을 어떻게 검증했는지, 어떤 데이터를 활용했으며, 다른 조직이 이를 어떻게 적용할 수 있는지 구체적으로 분석합니다.