Codex로 문제를 두 배 더 빠르게 해결하는 Rakuten

Rakuten⁠⁠(새 창에서 열기)은 전자상거래, 핀테크, 모바일 통신 분야에서 사업을 운영하며 전 세계의 소비자와 판매자에게 대규모 서비스를 제공하는 글로벌 혁신 기업입니다. 전 세계 3만 명의 직원을 보유한 Rakuten은 속도와 안정성이 모두 중요한 대규모의 복잡한 제품 생태계 전반에 걸쳐 서비스를 제공하고 있습니다.

그래서 Rakuten의 비즈니스용 AI 총괄 책임자인 유스케 카지는 지난 1년 동안 팀이 소프트웨어를 기획하고, 개발하고, 검증하는 과정 전반에 에이전틱 워크플로를 더욱 깊이 도입해 왔습니다. OpenAI의 코딩 에이전트인 Codex⁠⁠는 특히 보안을 저해하지 않으면서 개발 속도를 높여야 하는 영역에서 Rakuten의 엔지니어링 스택을 구성하는 핵심 요소로 자리 잡았습니다.

지난 1년 동안 Rakuten의 엔지니어들은 운영 및 소프트웨어 제공 전반에서 Codex를 활용해 사고 대응 시간을 단축하고(MTTR(평균 복구 시간) 약 50% 감소 포함), 자동화된 코드 검토와 취약점 점검으로 CI/CD를 강화했으며, 복잡한 프로젝트에서 보다 자율적인 개발을 지원해 왔습니다.

Rakuten 엔지니어링 조직의 AI 전략은 명확하며 실제 운영에 초점을 맞추고 있습니다. 카지는 팀이 함께 집중하고 있는 세 가지 우선순위를 중심으로 이러한 노력을 설명합니다.

• 더 빠르게 구축하기('속도! 속도! 속도!'): 팀은 KQL 기반 모니터링 및 진단을 포함한 운영 워크플로에서 Codex를 활용해 근본 원인 분석과 문제 해결을 가속화함으로써 MTTR을 최대 50%까지 단축하고 있습니다.
• 더 안전하게 구축하기('일을 완수하기'): Codex는 CI/CD 과정에서 코드 검토와 취약점 점검에 활용되며, 내부 기준을 자동으로 적용해 팀이 적절한 안전장치를 갖춘 상태에서 빠르게 배포할 수 있도록 지원합니다.
• 더 스마트하게 운영하기('AI-nization'): Codex는 규모가 크고 요구사항이 명확하지 않은 프로젝트를 기획 단계에서 실제로 작동하는 구현 단계까지 추진합니다. 이를 통해 완벽하게 정의된 요구사항에 대한 의존도를 낮추고 보다 자율적인 실행을 가능하게 하며, 궁극적으로 몇 개월이 걸리던 작업을 몇 주로 단축합니다.

Codex는 더 넓은 툴킷 내에서 신뢰할 수 있는 에이전트로서 이러한 각 우선순위에 직접 기여하며, 속도, 안전성, 자율성이 누적적인 가치를 만들어내는 영역에서 활용되고 있습니다.

Rakuten이 말하는 속도는 단순히 개발 속도만이 아니라 복구 시간까지 포함합니다.

팀은 KQL(Azure의 로그 및 텔레메트리용 쿼리 시스템)을 사용해 API를 모니터링하고 신호를 분석합니다. Codex는 이러한 워크플로와 함께 작동하며 근본 원인을 식별하고 해결 방안을 제안해 경고 발생부터 문제 해결까지 걸리는 시간을 줄여 줍니다.

사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 관점에서 이는 문제 탐지부터 해결 조치까지의 과정을 단축합니다. 엔지니어는 쿼리, 로그, 패치를 수동으로 연결해 분석하는 대신 수정 사항을 검증하고 배포하는 데 집중할 수 있습니다.

Rakuten은 이 접근 방식을 통해 문제가 발생했을 때 MTTR을 약 50% 줄일 수 있을 것으로 보고 있습니다. 더 쉽게 말하자면, Rakuten은 문제가 발생했을 때 Codex를 활용해 문제를 두 배 빠르게 해결해 왔습니다.

배포 속도가 빨라질수록 검토와 배포 과정이 병목이 될 수 있습니다. Rakuten은 Codex를 CI/CD 파이프라인에 직접 통합해 이러한 문제를 해결하고 있습니다.

Codex는 변경 사항이 운영 환경에 반영되기 전에 코드 검토와 취약점 점검을 수행합니다. Rakuten은 이러한 워크플로에 내부 코딩 원칙과 기준을 반영해 검토 결과가 회사의 기대 수준에 부합하도록 하고 있습니다.

"우리는 내부 코딩 원칙을 Codex에 제공합니다."라고 카지는 말합니다. "Codex는 동일한 원칙을 바탕으로 코드가 우리의 기준에 부합하는지 검토합니다."

그 결과, 안전성 검사가 일관되게 자동으로 수행되어 팀은 기준을 낮추지 않으면서도 더 빠르게 작업할 수 있습니다.

Rakuten의 세 번째 우선순위인 'AI-nization'은 자율성에 초점을 맞추고 있습니다. Codex는 검토와 유지보수뿐 아니라 규모가 크고 요구사항이 명확하지 않은 프로젝트를 처음부터 끝까지 수행하는 데에도 활용됩니다. Codex는 완벽하게 정의된 요구사항이 없어도 부분적으로 정의된 요구사항을 바탕으로 작업을 진행해 실제로 활용할 수 있는 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

Kaji는 "최신 Codex 모델은 문맥 속에 담긴 의미까지 파악할 수 있습니다"라고 말합니다. "요구사항이 완벽하게 정의되지 않았더라도 우리가 무엇을 만들고자 하는지 이해하는 거죠."

한 가지 예로 기존 웹 기반 AI 에이전트 서비스를 모바일 앱으로 구현하는 프로젝트가 있었습니다. Codex는 사람의 단계별 지시 없이 Python/FastAPI 백엔드와 Swift/SwiftUI 기반 iOS 앱, 그리고 모든 백엔드 API를 포함하는 전체 스택 구현을 수행하며 전체 명세를 구현했습니다. Codex는 이 프로젝트의 개발 기간을 한 분기에서 몇 주로 단축했습니다.

Codex가 더 많은 코드 생성 작업을 맡게 되면서 Rakuten은 엔지니어의 역할을 무엇을 만들고자 하는지 더 명확하게 정의하고, 결과물을 측정 가능한 기준에 따라 검증하는 방향으로 전환하고 있습니다. 

카지는 "이제 우리의 역할은 코드 한 줄 한 줄을 확인하는 것이 아닙니다"라고 말합니다. "우리가 원하는 것이 무엇인지 명확하게 정의하고 이를 어떻게 검증할지 정하는 것이 우리의 역할입니다."

Rakuten은 엔지니어링, 제품, 비기술 조직 전반에서 실습 중심 워크숍을 운영하며 이러한 변화를 지원해 왔으며, 이를 통해 Codex는 팀이 더 빠르게 배포하고, 더 안전하게 운영하며, 조직 전반에서 자율적 개발을 확장하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.