SDLC는 본질적으로 단계 중심 구조입니다.
요구사항 정의 → 설계 → 개발 → 테스트 → 배포로 이어지는 이 흐름은 각 단계가 명확하게 구분되어 있고, 그 사이를 사람과 도구가 이어주는 방식으로 작동합니다.

이 구조는 전통적인 개발 환경에서는 효과적이었습니다. 문제는 AI가 개입하기 시작하면서 이 방식이 점점 비효율적으로 작동하기 시작한다는 점입니다.

첫 번째 한계는 단계 간 단절입니다.
요구사항 문서는 별도의 시스템에 존재하고, 개발은 IDE에서, 테스트는 또 다른 도구에서 수행됩니다. 각 단계는 서로 연결되어 있는 것처럼 보이지만 실제로는 컨텍스트가 지속되지 않고 매번 재해석됩니다.

이 과정에서 발생하는 비용은 비효율을 넘어섭니다. 요구사항의 의도가 코드에 정확히 반영되지 않거나, 테스트가 설계 의도를 충분히 검증하지 못하는 문제는 결국 품질과 직결됩니다.

두 번째 한계는 도구 중심 구조입니다.
현재의 SDLC는 다양한 툴이 조합된 형태로 운영됩니다. 형상 관리, 이슈 트래킹, CI/CD, 코드 분석 도구 등 각각은 강력하지만, 이들을 연결하는 주체는 결국 사람입니다.

AI가 개입할 수 있는 지점 역시 이 구조에서는 제한적입니다. 각 도구는 서로 다른 맥락을 가지고 있고, AI는 그 맥락을 전체적으로 이해하지 못한 채 부분적으로만 활용됩니다.
결국 AI는 전체 흐름을 이해하고 실행하는 존재가 아니라, 각 단계에서 단편적인 작업을 돕는 수준에 머무르게 됩니다.

세 번째는 AI의 역할이 보조 수준에 머문다는 점입니다.
현재 대부분의 조직에서 AI는 코드 자동완성, 간단한 리팩토링, 테스트 케이스 생성 등 생산성 향상 도구로 활용됩니다. 하지만 이는 AI의 잠재력을 충분히 활용하는 방식이라고 보기 어렵습니다.

AI는 이미 요구사항을 해석하고, 코드로 변환하며, 테스트 전략까지 수립할 수 있는 수준에 도달했습니다. 그럼에도 불구하고 기존 SDLC 구조에서는 이러한 능력이 전체 흐름에 통합되지 못합니다.