AI 기반 ABAP 자동 생성은 도상의 자체 개발방법론(AX)의 핵심입니다. 그러나 생성 속도보다 먼저 따져야 할 것은 생성된 코드가 얼마나 정확한가입니다. 도상은 이 질문에 4단계 워크플로와 자체 QA 파이프라인으로 답합니다.
1. AX 워크플로 — 4단계
STEP 01
FD 작성
구조화 마크다운
→
STEP 02
AX 엔진 생성
ABAP 초안 자동 작성
→
STEP 03
자동 검수
Code Reviewer · Clean ABAP
→
STEP 04
인간 검증
Senior ABAP 컨설턴트
2. 정확도 측정 지표
| 지표 | 목표 | 도상 PoC 결과 |
|---|---|---|
| 컴파일 통과율 | 95%+ | 97% |
| ATC Strict Check 통과 | 90%+ | 88% |
| 단위 테스트 자동 작성률 | 80%+ | 75% |
| 의미적 회귀 (인간 검증) | 95%+ | 93% |
3. 자체 QA 파이프라인
도상은 다음 4개 게이트를 운영합니다:
- Static Analysis Gate: ATC Strict Check + Code Inspector
- Unit Test Gate: 자동 생성된 단위 테스트의 80%+ 통과
- Semantic Diff Gate: FD ↔ 생성 코드의 의미적 일치도 측정
- Human Review Gate: Senior ABAP 컨설턴트 최종 승인
4. 한계 — 무엇을 자동화하지 않는가
- 복잡한 비즈니스 로직 (산업별 도메인 지식 필수)
- 성능 최적화 (HANA SQL 튜닝)
- 보안 검토 (RBAC·SoD 영향)
- 마이그레이션 시나리오의 데이터 보전 검증
5. 결론
AI는 ABAP 작성 시간을 50~70% 단축합니다. 다만 마지막 5%의 정확성은 자동화 대상이 아니라 Senior ABAP 컨설턴트가 책임지는 검증 단계이며, 도상의 QA 파이프라인은 이 전제 위에 설계되어 있습니다. 도상 컨설팅팀은 AX 가속화 패키지를 운영합니다.