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AI 시대의 Enterprise Software 생존 전략: Disposable Code를 넘어선 Domain Model 구축
AI and Enterprise Software Development
AI 요약
Context
구현 중심의 Procedural Development 관습으로 인한 비즈니스 로직의 파편화 및 도메인 이해도 상실 문제 발생. AI 도입으로 구현 속도는 비약적으로 상승했으나, 기반 모델 없는 코드 생성은 기술 부채의 누적 속도를 가속화하는 결과 초래.
Technical Solution
- Implementation 중심 사고에서 Domain Model 중심 설계로의 패러다임 전환을 통한 소프트웨어 내구성 확보
- 비즈니스 도메인의 본질적 복잡성을 단일 지점에 가시화하여 유지보수 시 Check-Act 사이클의 정합성 유지
- AI를 단순 코드 생성기가 아닌, 정교하게 설계된 도메인 모델을 바탕으로 한 Boilerplate 및 Adapter Code 구현 도구로 활용
- 기능적 동작(Working Software)과 논리적 정답(Correct Software)을 분리하여 시간 경과에 따른 시스템 엔트로피 증가 억제
- 도메인 모델을 기반으로 한 구조적 설계를 통해 요구사항 변경 시 수정 범위의 예측 가능성 및 정밀도 향상
실천 포인트
- 현재 시스템의 로직이 특정 서비스 클래스에 흩어져 있는지, 혹은 정의된 도메인 개념 내에 응집되어 있는지 검토 - AI 프롬프팅 시 단순 기능 구현 요청 대신, 사전에 정의된 Domain Model의 제약 사항과 관계를 먼저 주입하고 있는지 확인 - 신규 기능 추가 시 '동작 여부'뿐만 아니라 '기존 도메인 모델과의 논리적 일치 여부'를 검증하는 프로세스 수립
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