기고 | 소프트웨어 개발자의 생산성을 측정하는 방법

소프트웨어 개발자의 효율성을 측정하는 것은 수십 년 동안 불가능한 것으로 여겨졌다. 두 명의 맥킨지 컨설턴트는 개발자가 개발자의 생산성을 측정할 수 있는 방법을 소개한다.

우리는 다양한 산업 분야의 많은 기업과 협력한 결과, 소프트웨어 개발자의 생산성을 측정할 수 있는 방법을 찾았다. 3년 전, 맥킨지는 440곳 대기업의 개발자 속도를 분석했다. 그 결과 소프트웨어 개발자의 성과와 회사의 성공 사이에는 분명한 상관관계가 있다는 사실이 밝혀졌다. 이는 IT 기업뿐만 아니라 다른 분야에도 적용된다. 전 세계 소프트웨어 엔지니어의 약 절반이 IT 산업이 아닌 다른 산업군에서 일한다.
 

현재 전 세계적으로 약 2,700만 명의 개발자가 있으며, 440만 명이 미국에 있다. 미국 노동통계국은 2021년부터 2031년까지 이 숫자가 25% 더 증가할 것으로 예측하고 있다. 생성형 AI의 급격한 확산을 고려하면, 개발자 수요는 훨씬 더 커질 것이다.
 

성과와 직결되는 개발자 생산성

이런 조사 결과를 종합하면, 관리자는 소프트웨어 개발 인재를 가장 잘 활용할 수 있는 방법을 정확히 알아야 한다는 결론에 도달할 수 있다. 오늘날의 소프트웨어 개발은 창의적인 과정일 뿐만 아니라 협업 과정이기도 하므로 이는 쉽지 않은 일이다. 노력과 수익 간의 합리적인 관계를 보장하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이미 많은 기업이 시스템, 팀, 개인의 생산성을 측정하는 데 실패했다.

배치 빈도와 같은 알려진 지표는 팀의 생산성을 추적하는 데 도움이 될 수 있지만, 개인의 생산성을 추적하는 데는 도움이 되지 않는다. 하지만 우리는 개발자의 생산성을 측정하는 일이 가능하다고 생각한다. 특히 맥킨지는 이미 이 작업을 수행하고 있는 20여 곳의 IT, 금융 및 제약 회사와 협력하고 있다. 아직 100% 신뢰할 수 있는 결과는 얻은 것은 아니지만, 유망한 결과이다. 맥킨지의 계산에 따르면, 이들 기업은 개발자의 생산성을 측정하고 개선해 오류율을 평균 20~30% 줄이고 고객 만족도를 60%까지 높일 수 있었다.
 

개발자의 생산성을 측정하는 방법

우선, 구글과 마이크로소프트에서 개발한 두 가지 지표, 즉 소프트웨어 배치 처리량과 안정성을 측정하는 DORA(DevOps Research and Assessment)와 개발자의 개별 생산성을 측정, 이해 및 개선하기 위해 설계된 프레임워크인 SPACE(Satisfaction, Performance, Activity, Communication/Collaboration and Efficiency)를 활용한다. 맥킨지는 이들 지표를 다음과 같은 네 가지 '기회 지향 지표'로 보완했다.

내부 루프 및 외부 루프에 소요된 시간. 내부 루프는 코딩, 빌드, 단위 테스트 등 소프트웨어 제품 개발과 직접 관련된 활동을 포함한다. 외부 루프는 코드를 프로덕션 환경으로 이전하는 것과 관련된 활동으로, 통합, 테스트, 릴리스, 배치 등을 말한다. 개발자가 내부 루프에 더 많은 시간을 할애할수록 생산성이 높아지는데, 상위 기업의 경우 이 비율이 70%에 달한다.

개발자 속도 지수(Developer Velocity Index, DVI) 벤치마킹. 사내 프랙티스를 다른 회사 또는 경쟁사의 프랙티스와 비교함으로써 개선해야 할 영역을 파악할 수 있다. 백로그 관리, 테스트 또는 보안 및 규정 준수 등이 이에 해당한다.

개발자 기여도 분석. 팀이 백로그에 어떤 기여를 하고 있는지 평가한다. 백로그 관리를 측정하는 지라(Jira) 같은 툴을 사용해 성과 향상을 방해하는 부정적인 흐름을 파악할 수 있다. 작업 환경을 개선하고 자동화 수준을 높이거나 팀원 개개인의 기술을 최적화할 방법을 보여줄 수도 있다. 예를 들어, 한 회사는 자사의 최고 개발자들이 코딩 이외의 활동에 너무 많은 시간을 소비하고 있다는 사실을 깨달았고, 모든 개발자가 자신이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있도록 운영 모델을 변경했다.

인재 관리. 인재 관리의 목표는 직원들이 각자의 재능과 선호도에 따라 배치하는 것이다. 업계 표준 역량 맵을 사용해 조직의 기존 지식, 기술 및 능력을 가시화할 수 있는 점수를 만들 수 있다. 이를 통해 격차와 약점을 파악할 수 있다. 예를 들어, 한 고객사는 경험이 부족한 개발자를 너무 많이 고용하고 있다는 사실을 깨달았다. 이 문제를 해결하기 위해 맞춤형 학습 프로그램을 제공했고, 개발자의 30%가 6개월 이내에 다음 단계의 역량에 도달했다.

이런 접근법은 DORA 및 SPACE와 함께 소프트웨어 생산성에 대한 차별화된 관점을 가능하게 한다. 또한 개발자에게 동기를 부여할 수 있는 방법, 적절한 툴와 전문 지식을 보유하고 있는지, 시간을 어떻게 사용하는지, 팀 구성이 최적화된 상태인지 등을 파악할 수 있다.
 

성공의 증거는 없지만 명확한 지표

개발자 생산성 측정은 여전히 논란의 여지가 있는 주제이며, 많은 전문가가 우리의 시도를 부정적으로 생각한다는 것도 알고 있다. 하지만 맥킨지와 긴밀하게 협력하는 20개 기업은 이에 동의하지 않는다. 우리는 소프트웨어 개발이 측정이 불가능할 정도로 복잡하고 신비롭다고 생각하지 않는다. 오히려 업데이트를 코딩하고 구현할 때 생성형 AI 도구를 사용하면 얼마나 개선되는지 꽤 잘 예측할 수 있다.

여기서 설명한 개발자 생산성 측정 시스템은 아직 완벽하지 않다. 우리는 개선해야 할 부분에 대한 건설적인 비판을 언제나 환영한다. 하지만 소프트웨어 개발의 중요성이 날로 커지고 인재 확보 경쟁이 치열해지는 상황에서 복잡하다고 미뤄두기에는 너무나 중요한 주제이다.

*Chandra Gnanasambandam와 Martin Harrysson은 맥킨지 실리콘 밸리 오피스의 수석 파트너이다.
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