Instacart, 엔지니어 업무의 97%를 AI로 이행

식료품 배달 대형업체 Instacart의 엔지니어링 부문에서 코드를 스스로 읽을 기회가 거의 없어지고 있다. 동사 CTO인 아닐반 쿤두 씨가 이벤트 'VB Transform 2026'에서 밝힌 바에 따르면, 현재의 엔지니어 중 97%의 경우에 코드를 직접 읽지 않고 AI가 생성·관리를 담당하고 있다고 한다. 반복이 많고 량이 큰 정형적인 작업을 AI 에이전트가 맡음으로써, 인간은 판단이나 의도 해석, 예외 대응이 필요한 문제에 집중할 수 있는 체제로 이행되고 있다.

이러한 움직임은 하루아침에 일어난 것이 아니다. 소프트웨어 개발 현장에서는 오래전부터 정형 코드의 작성이나 기존 코드의 보수 같은 반복 작업에 엔지니어의 시간이 소비되어 왔다. 생성 AI의 대두로 코드 생성의 자동화가 현실적으로 가능해지자, 선진적인 기업들 사이에서는 '인간이 해야 할 것'의 정의를 재검토하는 시도가 확대되기 시작했다. Instacart는 그 한 예이지만, 실제 업무 흐름에까지 깊이 들어가서 체제를 재구축하고 있다는 점에서 업계 내에서도 구체적인 사례로 위치지어진다.

실무 면에서는 특히 새로운 프로젝트를 중심으로 코드가 주 단위로 생성·재생성되는 운영으로 이행하고 있다. 이로 인해 '기술적 부채'—낡은 코드나 사용되지 않는 처리가 쌓이는 문제—를 거의 신경 쓰지 않게 되었다고 쿤두 씨는 말한다. 사용되지 않는 코드는 자연히 제거되고, 필요할 때에 재구축되는 구조로, 과거 어셈블리 코드나 오브젝트 코드를 다루던 때의 개발 스타일과 유사한 감각이라고 한다.

한편, 나머지 3%에 대해서는 레거시 시스템(낡은 기술 기반으로 작동하는 시스템)이나 컴플라이언스 대응, 지연에 민감한 처리 등 인간의 신중한 판단이 필수적인 영역이다. 또한 사용되지 않는 코드나 불완전한 상태의 코드가 대량으로 남아 있는 부분도 해당된다. 이러한 부분에 대해 Instacart는 'Atoms'이라고 이름 붙인 프로젝트로 단계적으로 정리를 진행하고 있으며, 커다란 일체형 시스템을 세분화하여 더욱 간단하고 관리하기 쉬운 형태로 재구축하고 있다.

AI에 의한 코드 생성이 증가하면, 종래의 '코드 리뷰'의 의미도 바뀐다. 구문의 정확성은 AI가 보증하므로, 인간이 확인해야 할 것은 코드의 겉모양이 아니라 '의도'가 된다고 쿤두 씨는 설명한다. 이러한 생각에 기초하여, 개발자가 목적에 맞는 질문을 복수의 AI 모델에 대해 적절히 던질 수 있도록 육성하는 '인텐트 모델'로의 이행을 진행하고 있다. 평가 면에서는 월간 약 7000건의 자동 평가가 실행되며, 개발자로부터의 8000건 초과의 실시간 문의에 대해 약 99.9%의 정밀도로 회답하는 시스템이 가동 중이다.

신뢰성 관리에 있어서도 AI의 활용이 진행 중이다. Instacart는 자사의 서비스에서 실제로 발생한 장애나 원인 분석 기록을 학습 데이터로 사용한 AI 시스템을 구축했다. 일반적인 장애 패턴을 학습시키는 것이 아니라, 자사 특유의 실패와 대처의 역사를 제공함으로써, 본번 환경에서의 문제 검출·대응 정밀도가 약 60%에서 90% 초과로 향상되었다고 한다. 'Blueberry'라고 불리는 사내 도구는 200개 이상의 Slack 채널을 모니터링하며, 인간이 놓치기 쉬운 패턴을 검출하는 역할을 담당하고 있다.

Instacart의 사례가 보여주는 것은 AI의 도입이 단순한 효율화 도구의 추가에 머물지 않고, 엔지니어의 역할 그 자체를 바꾸고 있다는 점이다. 코드를 작성하는 능력보다는, AI에 무엇을 하게 할지를 설계하고, 그 의도를 적절히 전달하는 능력이 요구되게 된다는 관점을 가질 수 있다. 기술적 부채의 해소나 장애 대응 정밀도 향상 같은 구체적인 성과가 나타나기 시작한 지금, 이러한 체제의 변화가 소프트웨어 개발 현장에서 어디까지 확대될지, 다른 기업들이 어떻게 뒤따를지가 향후의 주목점이 될 것이다.