데모를 만드는 데는 5분이면 충분하지만, 실전에 배포 가능한 수준의 AI 제품을 만드는 데는 5개월이 걸려도 모자랄 때가 많습니다. 그 이유는 우리가 그동안 익숙했던 소프트웨어 개발 방식이 AI 시대에는 더 이상 통하지 않기 때문입니다.

OpenAI의 제품 리더인 미셸 포크래스(Michelle Pokrass)는 이를 해결하기 위해 CC/CD(Continuous Creation & Continuous Control)라는 새로운 개발 프레임워크를 제시합니다. 전통적인 CI/CD가 코드의 안정성을 보장했다면, CC/CD는 모델의 불확실성을 통제하고 품질을 상향 평준화하는 핵심 엔진입니다.

왜 기존 방식이 무너지고 있는지, 그리고 2026년의 AI 팀은 어떤 루프 속에서 제품을 깎아내야 하는지 그 디테일한 가이드를 정리했습니다.

1. 기존 CI/CD의 몰락: 왜 '기획-개발-테스트' 순서가 먹히지 않는가?

전통적인 소프트웨어 개발은 '결정론적(Deterministic)'입니다. A를 입력하면 반드시 B가 나와야 하고, 이를 코드로 구현한 뒤 테스트 케이스를 통과하면 배포합니다. 하지만 LLM 제품은 ‘확률적(Probabilistic)’입니다. 똑같은 프롬프트를 넣어도 매번 결과가 미묘하게 달라집니다. 이런 특성 때문에 기존 방식대로 접근하면 다음과 같은 치명적인 병목 현상이 발생합니다.