How AI Is Changing Software Engineering: Shopify's Real-World Experience preview image

Shopify, AI를 일상에 녹이다

Shopify는 AI 도구를 소프트웨어 engineering에 적극적으로 Introduction한 대표적인 기업. Farhan Thawar(파한 타와르) engineering 총괄은 이 팟캐스트에서 Shopify가 어떻게 AI를 활용해 일하는 방식을 혁신하고 있는지, 그리고 그 과정에서 겪은 시행착오와 배운 점들을 솔직하게 공유.

"Shopify는 '우리는 스윔레인(정해진 역할 구분) 회사가 아니다'라는 말을 자주 써요. 문제를 보면 역할에 상관없이 호기심 많은 사람이 직접 해결하러 나서죠."

In this way, Shopify는 역할에 얽매이지 않고, 문제 해결 중심의 문화를 지향. 실제로 Farhan 본인도 사내 행사에서 와이파이 문제를 직접 해결하며 '최고 와이파이 책임자'라는 별명을 얻기도 .


AI 도구 Introduction의 선구자, 그리고 실험정신

Shopify는 AI coding 도구의 얼리어답터. 2021년, GitHub Copilot이 공식 출시되기도 전에 CEO에게 직접 연락해 사내 전체에 Introduction을 요청했고, 2년간 무료로 사용하며 feedback을 제공.

"상업용으로는 아직 안 된다고 하길래, '그게 중요한 게 아니라, 가능한 한 빨리 Shopify engineer 모두가 쓸 수 있게 해달라'고 했죠."

이후로도 Cursor, Cloud Code, Devon 등 다양한 AI 도구를 적극적으로 실험하며, 무엇이 실제로 효과적인지 직접 써보고 평가. 특히 Cursor의 경우, engineering 부서뿐 아니라 재무, 영업, 고객지원 등 비개발 부서에서도 빠르게 확산되고 .

"Cursor의 성장세는 오히려 engineering 외부, 즉 R&D, 재무, 영업, 지원팀에서 더 두드러져요."


AI와 협업하는 새로운 업무 방식

Shopify는 AI 연구소와도 긴밀히 협업. For example, Anthropic의 engineer와 직접 페어 programming을 하며, 서로의 활용법을 공유하고 발전 방향을 모색.

"저희는 항상 업계의 최전선에 있고 싶어요. 새로운 게 나오면 직접 써보고, 만든 사람들과 함께 문제를 풀어보죠."

Such '페어링' 문화는 사내에서도 강조. 단순히 똑똑한 사람을 뽑아 '맡기고 방치'하는 게 아니라, 함께 문제를 풀며 배운다는 태도가 기본.


AI 도구의 확산과 '바이브 coding'의 등장

AI 도구의 확산으로 비개발자들도 직접 소프트웨어를 만들기 시작. For example, 영업팀이 Salesforce, Google Calendar, Gmail, Slack 등과 연동되는 개인화된 대시보드를 직접 구축.

"이제는 비개발자도 자신이 원하는 기능을 직접 '바이브 coding'으로 만들어내요. 안 되면 그냥 지우고 다시 시작하죠."

Such 변화는 과거의 WYSIWYG(위지윅) 에디터나 셀프서비스 툴의 확장판으로 볼 수 있지만, 실제 코드를 읽지 않고도 AI의 도움으로 기능을 구현하는 점이 다릅니다.


engineering과의 경계, 그리고 새로운 도전

비개발자의 '바이브 coding'이 늘어나면서, engineering 부서와의 경계가 흐려지는 현상도 나타납니다. 예전에는 engineering 리소스를 얻기 위해 경쟁이 치열했지만, 이제는 PM 등 비개발자도 직접 기능을 만들어 PR을 올릴 수 .

"PR은 누구나 올릴 수 있지만, 중요한 건 자신이 쓴 코드를 이해하고 있어야 한다는 거예요."

However, AI가 생성한 코드가 불필요하게 방대해질 수 있고, 코드 리뷰의 부담이 커질 수 있다는 점도 지적.


SaaS의 미래와 AI, 그리고 인간의 역할

AI로 인해 누구나 자신만의 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 만들 수 있는 시대가 오고 있지만, Farhan은 아직은 'platform'이나 'infrastructure' 수준의 소프트웨어는 인간의 깊은 이해가 필요하다고 .

"아직은 사람이 직접 구조를 이해하고, 필요하면 처음부터 다시 시작하는 '휴먼 인 더 루프' 단계예요."

Also, AI가 소프트웨어 산업을 위협하기보다는 소프트웨어의 총량을 폭발적으로 늘릴 것이라고 전망.

"세상에 필요한 소프트웨어는 지금의 1만 배, 10만 배는 더 많아요. 모두가 소프트웨어를 만들 수 있게 되는 건 환영할 일."


AI 도구 사용의 적극적 장려와 비용에 대한 관점

Shopify는 AI 도구 사용에 비용 제한을 두지 않습니다. 오히려 가장 많은 token을 쓴 사람을 사내 리더보드로 칭찬.

"AI 도구로 productivity이 10%만 올라가도, 월 1,000달러는 너무 싼 거예요. 5,000달러라도 아깝지 않죠."

실제로 어떤 engineer가 월 10,000달러를 쓴 사례도 있었는데, Farhan은 '정말 똑똑하게 쓰고 있는지, 아니면 뭔가 잘못된 건지 직접 만나보고 싶다'고 말.

"AI 도구에 돈을 아끼지 마세요. productivity 향상이 분명히 ."

Also, 더 강력한 모델(예: 01 Pro, 03 Pro, Gemini Ultra 등)을 적극적으로 쓰라고 권장.

"10~20달러짜리 기본 모델만 쓰는 건 진짜 손해예요. 200달러짜리라도 직접 써봐야 진짜 발전을 경험할 수 ."


AI와 함께 성장하는 인재, 그리고 인턴십의 중요성

Shopify는 AI에 익숙한 새로운 세대를 적극적으로 hiring. In particular, 1년에 1,000명의 인턴을 뽑는 대규모 인턴십 프로그램을 운영하며, 이들이 사내 문화를 바꾸는 데 큰 역할을 한다고 강조.

"인턴은 우리의 비밀 무기예요. 우리는 인턴에게서 더 많이 배웁니다. AI와 뇌, 둘 다 갖고 출근하라고 하죠."

인턴들은 AI를 자연스럽게 활용하는 'AI 센타우르'로, 기존 직원들에게도 신선한 자극을 줍니다. Shopify는 인턴을 정규직으로 적극 전환하며, 엔트리 레벨 hiring의 유일한 경로로 인턴십을 활용.

"인턴십은 단순한 사회공헌이 아니라, 우리가 배우기 위한 investment."


Shopify의 내부 도구와 AI automation

Shopify는 자체적으로 개발한 프로젝트 관리 도구(GSD: Get Shit Done)를 사용. 이 도구는 프로젝트의 진행 상황, 팀 구성, PR 활동 등을 한눈에 볼 수 있게 해주며, AI가 자동으로 주간 업데이트를 작성해줍니다.

"AI가 최신 PR과 슬랙 대화를 모아 주간 업데이트를 써줘요. 물론, 최종 책임은 사람이 집니다."

In this way, AI가 반복적이고 귀찮은 업무(documentation, 업데이트 등)를 automation해주고, engineer는 더 중요한 일에 집중할 수 .


AI 시대의 engineer, 그리고 leadership

Shopify는 모든 engineering 디렉터 이상 hiring 시 coding 인터뷰를 필수로 . 심지어 AI coding 도구 사용도 허용하며, 실제로 AI가 생성한 코드의 품질을 평가하는 능력을 중시.

"최고의 리더는 coding에서 도망치는 사람이 아니라, 기술을 사랑해서 더 큰 임팩트를 내기 위해 팀을 이끄는 사람이에요."

AI가 만들어낸 코드를 비판적으로 검토하고, 필요하면 직접 수정할 수 있는 역량이 중요해졌습니다.


AI Introduction을 고민하는 조직에 주는 조언

Finally,, Farhan은 AI Introduction의 핵심은 '롤모델링'이라고 강조.

"가장 효과적인 방법은 리더가 직접 AI를 쓰고, 그 과정을 공유하는 거예요. 내부에 prompt 라이브러리도 만들고, 성공 사례를 나누죠."

실패를 두려워하지 않고, 실험하고, 서로 배운 것을 공유하는 문화가 AI Introduction의 성공 열쇠임을 거듭 강조.


Conclusion: AI와 함께 성장하는 Shopify의 실험정신

Shopify의 사례는 AI가 소프트웨어 engineering을 어떻게 바꾸고 있는지, 그리고 조직이 어떻게 AI와 함께 성장할 수 있는지를 잘 보여줍니다.
실험, 개방성, 적극적 investment, 그리고 세대 간 배움이 어우러진 Shopify의 문화는, AI 시대에 조직이 나아가야 할 방향에 많은 시사점을 줍니다. 🚀


"아직 아무도 정답을 가진 사람은 없어요. 모두가 함께 실험하고, 배우고, 나누는 게 중요하죠."

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