AI 방법론 고급

AI-DLC 테크리더 과정

4시간 테크리더, 아키텍트 (5년+)

과정 소개

AI 코딩 도구를 도입했는데 팀 생산성은 크게 달라지지 않았다면, 문제는 도구가 아니라 프로세스입니다.

AWS와 GitHub이 공동으로 제안한 AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)는 AI 시대에 맞는 완전히 새로운 개발 생명주기입니다. 이 과정은 테크리더와 아키텍트가 이 방법론을 깊이 이해하고, 자신의 팀에 성공적으로 도입하기 위한 전략을 수립하는 데 초점을 맞춥니다.

코드를 직접 작성하는 시간보다 AI의 출력을 검증하고 아키텍처를 설계하는 시간이 더 중요해진 지금, 테크리더의 역할은 근본적으로 변화하고 있습니다. 4단계 품질 검증 프로세스(기능 → 품질 → 보안 → 아키텍처)로 AI 출력의 품질을 체계적으로 관리하고, Mob 세션 운영으로 팀 전체의 AI 역량을 빠르게 끌어올리는 방법을 배웁니다.

과정 마지막에는 참가자 각자의 조직에 맞는 AI 도입 로드맵을 실제로 작성하는 워크샵을 진행합니다. 교육장을 나서는 순간 바로 실행할 수 있는 계획을 갖게 됩니다.

핵심 학습 내용

역할 전환 — 코드 작성자에서 AI 감독자 + 품질 설계자로의 변화 전략
AI-DLC 심화 — Discover-Develop-Deliver 3단계와 Bolt 사이클 마스터
4단계 품질 게이트 — 기능/품질/보안/아키텍처 검증 프로세스 체계화
Mob 세션 운영 — 팀의 AI 역량을 빠르게 성장시키는 협업 프레임워크
실전 워크샵 — 자신의 조직에 맞는 AI 도입 로드맵 즉시 작성

상세 커리큘럼

5개 모듈 · 총 4시간

AI 시대 테크리더의 역할

40분

역할 변화 트렌드새로운 역량 모델사례 연구

AI-DLC 심화

50분

3단계 상세 프로세스Bolt 사이클 실전팀 적용 전략

AI 개발 품질 관리

50분

4단계 검증 프레임워크코드 리뷰 기준테스트 전략

Mob 세션 운영 가이드

40분

세션 설계진행 기법팀 학습 촉진

워크샵: AI 도입 로드맵 수립

50분

현황 분석목표 설정실행 로드맵 작성

#AI-DLC#테크리더#팀관리#품질관리

과정 요약

소요 시간

4시간

대상

테크리더, 아키텍트 (5년+)

난이도

고급

모듈 수

5개 모듈

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