CI/CD AI 도입률 27% 정체와 신뢰 기반 Trust Layer의 필요성

Context

개발 단계의 AI 활용도는 90%를 상회하나 CI/CD 파이프라인 내 도입은 Non-deterministic 특성으로 인한 신뢰성 부족으로 정체된 상황. 검증과 릴리스를 담당하는 CI/CD의 특성상 일관된 Reproducible Signal 확보가 필수적이나 AI의 불확실성이 리스크로 작용함.

Technical Solution

• AI 생성 코드 증가에 따른 Pipeline 부하 분산을 위한 Testing 및 Build Stability 강화 구조 설계
• AI 에이전트의 자율적 변경 사항을 제어하기 위한 Approval 및 Policy Check 중심의 Governance 메커니즘 구축
• 폐쇄적 자동화 시스템에서 외부 AI Toolchain과 상호작용 가능한 Open API 기반의 CI/CD 컴포넌트 전환
• AI 기반의 변경 제안과 엄격한 Automated Validation 간의 분리를 통한 Trust Layer 계층 설계
• 대규모 AI 생성 변경 건 처리를 위한 Human-in-the-loop 기반의 효율적 감사 프로세스 도입