FurtherAI는 AI 기술을 개발 프로세스 전반에 적용하여 엔지니어링 생산성을 혁신적으로 끌어올렸습니다. 지난 9개월간 코드 작성, 테스트, 리뷰, 지속적 통합(CI) 등 개발 전 단계를 AI 에이전트와 자동화된 규칙으로 재구축한 결과, 엔지니어 1인당 하루 코드 변경 병합 건수가 약 5배 증가했으며, 변경 되돌림(rollback) 비율은 0.5% 미만을 유지하는 놀라운 성과를 달성했습니다. 이는 단순히 코딩 에이전트를 도입하는 것을 넘어, 소프트웨어 출시 과정 전체를 단계별로 검토하고 개선한 결과입니다.
FurtherAI는 각 개발 단계를 AI로 자동화했습니다. 3월부터는 에이전트가 코드 작성의 거의 100%를 담당하고, 4월에는 에이전트가 테스트 코드까지 함께 작성하여 테스트 포함 변경 비율이 15%에서 91%로 급증했습니다. 5월에는 AI가 사람보다 먼저 코드를 리뷰하는 비율이 60%에서 99%로 올라, 사람은 중요한 판단에 집중할 수 있게 되었습니다. 6월에는 CI(지속적 통합) 과정에서 테스트를 병렬화하고 변경 영향 범위 내 테스트만 실행하여 동일 시간 내 20배 많은 테스트를 처리했습니다. 7월에는 ClaudeTag 에이전트가 Slack 버그 신고를 자동으로 분류하고 티켓을 생성하며, 8월에는 엔지니어의 암묵적 규칙을 파이썬(Python) 검사로 전환하여 자동 병합의 기반을 마련했습니다. 그 결과, 전체 변경의 최대 3분의 1이 사람의 개입 없이 자동으로 병합됩니다. 또한, 비엔지니어 직군(디자이너, 고객 대면 역할)도 Slack을 통해 직접 UI 수정 등 코드 배포에 참여하며 협업의 폭을 넓혔습니다.
이러한 변화는 새로운 병목 현상을 야기했습니다. 코드 작성 속도는 크게 빨라졌지만, '무엇을 만들지' 결정하는 과정이 상대적으로 느려지면서 새로운 병목이 된 것입니다. FurtherAI는 이 문제를 해결하기 위해 관리 계층을 늘리는 대신, 엔지니어의 책임 범위를 확장하여 계획, 실행, 리뷰를 더 많이 직접 맡도록 유도하고 있습니다. 엔지니어의 성장을 '문제의 처음부터 끝까지 책임지는 범위'로 정의하고, 관리자는 제품을 직접 사용하며 판단하고 엔지니어의 제품 판단력을 키우는 역할에 집중합니다. 이는 코드 작성 비용이 낮아질수록 '무엇을 만들지' 결정하는 일이 더욱 중요해진다는 인식에 기반합니다. 궁극적으로는 엔지니어의 속도에 맞춰 조직 전체가 움직일 수 있도록 하는 것이 FurtherAI의 다음 과제이며, 이는 코드 자동화보다 더 어려운 도전이 될 것이라고 보고 있습니다.