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[IT뉴스][깃허브 2026] 셰린 APAC 부사장 “韓 자동차·제조업에 AI 기회… 대규모 활용 주목”

온카뱅크관리자

2026-11-02 06:07:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 셰린 맥밀런 네이피어 깃허브 아시아태평양 기업영업 담당 부사장 인터뷰 
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 차량 소프트웨어 개발·기존 시스템 현대화 수요 주목
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 [샌프란시스코(미국)=디지털데일리 구아현기자] “한국의 자동차와 제조업 분야에서 인공지능(AI)의 대규모 활용이 이뤄질 것으로 보고 이를 기회로 보고 있습니다”
 셰린 맥밀런 네이피어(Sharryn McMillan Napier) 깃허브 아시아태평양(APAC) 부사장은 미국 샌프란시스코 포트메이슨센터에서 열린 ‘깃허브 유니버스 2026’에서 &lt;디지털데일리&gt;를 만나 이같이 강조했다.
 네이피어 부사장이 주목한 것은 제조업에서 커지는 소프트웨어의 역할이다. 차량의 여러 기능을 소프트웨어로 구현하는 만큼, 이를 개발하는 과정에 AI를 접목할 기회도 크다는 판단이다. 그는 “한국 자동차·제조업 고객들의 활용 규모가 커지고 있는 만큼 깃허브에도 기회”라고 강조했다.
 깃허브는 지난해 여러 AI 에이전트를 한곳에서 관리하는 ‘에이전트 HQ’를 선보인 데 이어 올해는 작업에 맞는 AI 모델을 자동으로 선택하는 ‘코파일럿 퓨전’을 공개했다. 프로젝트 단위로 개발 업무를 관리하는 ‘코파일럿 프로젝트’와 코드 검토·업무 자동화 기능도 내놓으며 기업 고객 지원 범위를 넓혔다. 개발자가 코드 작성뿐 아니라 작업 계획과 검토 과정에서도 AI를 활용하고, 기업은 정책·보안 기준에 맞춰 에이전트의 작업을 관리하도록 지원하는 방향이다.
 네이피어 부사장은 “어떤 에이전트가 무슨 일을 하는지 파악하고, 필요하면 작업을 중단하거나 방향을 바꾸도록 돕는다”며 “정책·보안·관리 기능을 통해 기업 규정에 맞춰 개발하도록 지원한다”고 설명했다.
 ◆ 한국·일본은 기존 시스템 현대화…인도는 SI, 호주는 금융
 네이피어 부사장은 아시아태평양 각국의 AI 도입 양상이 다르다고 설명했다. 한국과 일본에서는 메인프레임 등 기존 시스템에서 사용하던 애플리케이션을 새로운 기술로 다시 개발하는 움직임에 주목했다. 두 나라 모두 기존 소프트웨어를 현대화하는 과정에서 AI를 활용할 기회가 있다는 것이다.
 인도는 해외 고객에게 서비스를 제공하는 글로벌 시스템통합(SI) 기업들을 중심으로 AI 활용이 진전됐다고 평가했다. 호주는 은행권의 AI 기반 디지털 전환을 주요 혁신 사례로 꼽았다. 각국이 서로 다른 방식으로 AI 활용을 확대하는 가운데 한국에서는 자동차와 제조업의 소프트웨어 개발 수요가 기회가 될 것으로 봤다.
 한국 시장의 빠른 성장세도 강조했다. 네이피어 부사장에 따르면 한국의 깃허브 플랫폼 이용자는 현재 약 350만명이다. 그는 “이 정도 규모의 시장에서 상당한 성장”이라며 앞으로도 성장세가 이어질 것으로 내다봤다.
 한국 시장에서는 업종별로 AI 도입 양상도 다르다. 게임업계는 새로운 기술을 빠르게 받아들이며 깃허브의 AI 기능에도 높은 관심을 보이는 분야다.
 반면 전통 제조업과 자동차 기업은 제품과 사업에 필요한 소프트웨어를 개발하는 과정에서 활용을 넓히고 있다. 그는 기술이 발전할수록 이들 산업이 AI를 더 적극적으로 받아들일 것으로 내다봤다.
 하지만 그는 “한국 시장에 여전히 클라우드에 대한 우려와 도입을 주저하는 영역이 있다”고 말했다. 새로운 기술을 적극적으로 받아들이는 기업과 신중하게 접근하는 기업이 공존한다는 것이다.
 ◆ “韓 기업들, 목표 설정 해야… 판단은 사람의 몫”
 한국 기업이 AI 에이전트 활용을 확대하기 위한 출발점으로는 ‘목표 설정’을 제시했다. 에이전트를 만드는 데 그치지 않고 실제 업무에서 어떤 문제를 해결할 것인지 정해야 한다는 설명이다. 그는 “초기에는 에이전트로 무엇을 할 수 있는지 실험했다면, 이제는 활용 목적과 결과를 구체화해야 한다”고 강조했다.
 기업의 도입 판단 역시 실제 성과에 맞춰져야 한다는 입장이다. 네이피어 부사장은 “이제 속도보다 사업 성과가 중요하다”며 “고객과 함께 투자수익률(ROI)을 입증하는 단계에 와 있다”고 말했다.
 자동화가 확대돼도 사람이 목표를 정하고 결과를 판단하는 역할은 남을 것으로 봤다. 그는 “무엇을 해야 하고 어떤 결과를 달성해야 하는지 AI를 조율하고 이끄는 사람은 항상 있을 것”이라고 말했다.
 개발자의 업무는 코드 작성에서 구조 설계와 사업 목표로 넓어질 것으로 전망했다. 다만 “개발자는 코드를 항상 이해해야 한다”며 “AI 활용과 별개로 코드를 이해하는 역량을 갖춰야 한다”고 강조했다.
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