SDV와 대규모 SW 전환
Automotive SW는 SDV, OTA, 커넥티드 서비스, ADAS 확대로 코드 규모와 변경 빈도가 계속 커지고 있습니다.
Consulting
Automotive 시스템/SW 개발
AI Agent 활용 컨설팅
SDV 시대의 대규모 Automotive SW 개발에서 Claude Code, Codex 같은 AI Agent를 A‑SPICE, ISO 26262, SOTIF와 기능 안전 제약에 맞게 적용하도록 설계하는 컨설팅입니다.
Overview
표준 준수 활동에 맞는 AI Agent/Skill 적용 구조를 설계합니다
컨설팅은 범용 AI 도구 도입이 아니라 요구사항, 설계, 코드, 검증, 안전 활동과 문서 산출물을 사람이 책임 있게 검토할 수 있도록 돕는 Agent/Skill 운영 구조를 만드는 데 집중합니다.
Why Now
SDV 시대에는 개발 속도와 안전 기준을 함께 다뤄야 합니다
Automotive SW는 OTA, 커넥티드 서비스, ADAS 확대로 수억 라인 규모의 복잡한 시스템으로 확장되고 있습니다.더 빠른 출시와 더 잦은 변경이 요구되지만, 기능 안전과 표준 준수 책임은 그대로 남아 있습니다.
Time to Market 압박
경쟁이 확대되는 상황에서 기존처럼 사람의 수작업만으로 모든 개발, 검토, 문서화 활동을 처리하기에는 일정과 품질 리스크가 커집니다.
범용 AI 적용의 한계
웹이나 모바일 개발에서 쓰는 방식으로 Claude Code나 Codex를 도입하는 것만으로는 Automotive SW 개발에 AI를 잘 적용했다고 보기 어렵습니다.
Overview
AI Agent를 쓰는 것과 Automotive에 맞게 적용하는 것은 다릅니다
Claude Code나 Codex를 사용한다고 해서 Automotive SW 개발에 AI를 잘 적용했다고 볼 수는 없습니다.A‑SPICE, ISO 26262, SOTIF를 고려해 어떤 활동을 AI가 보조하고, 어떤 결과를 사람이 리뷰하며, 어떤 증적을 남길지 함께 설계해야 합니다.
Framework
Agent 선택부터 Skill 운영 기준까지 함께 설계합니다
LLM을 사용할 수 있는 영역과 사용할 필요가 없는 영역을 구분하고, 서브에이전트, Skill, 규칙, 템플릿, 체크 리스트, 자동화 흐름으로 실무자를 보조할 재현 가능한 구조를 먼저 만듭니다.
Claude Code, Codex, Local LLM 등 후보 Agent를 프로젝트 보안 환경, 개발 언어, 표준 준수 범위에 맞춰 검토합니다.
요구사항, 설계, 코드, 테스트, 안전 분석, 리뷰 증적 흐름에서 Agent가 보조할 수 있는 활동과 사람이 책임져야 할 활동을 구분합니다.
A‑SPICE, ISO 26262, SOTIF 관점에서 AI 산출물의 사용 범위, 리뷰 기준, 추적성 확보 방식을 정의합니다.
서브에이전트와 Skill을 규칙, 템플릿, 체크리스트, 스크립트, 워크플로우 단위로 나누어 반복 가능한 적용 구조를 설계합니다.
조직의 도구 환경과 보안 기준에 따라 SaaS Agent, 사내 플랫폼, Local LLM 적용 방식을 비교하고 운영 가이드를 정리합니다.
Scope
소스코드와 문서 산출물 모두를 지원 범위로 봅니다
Automotive AI Agent 적용은 코드 작성 보조에만 머물지 않습니다.요구사항, 설계, 검증, 기능 안전, 리뷰 증적 등 표준 준수 산출물까지 함께 보조할 때 실제 개발 생산성과 품질 운영에 연결됩니다.
AI Agent 선택과 적용 전략
Claude Code, Codex, Local LLM, 사내 AI 플랫폼 중 무엇을 어떤 업무에 적용할지 보안, 표준, 개발 환경 기준으로 검토합니다.
소스코드 개발 보조 구조
AI가 작성하거나 수정한 코드에 대해 적용 범위, 금지 영역, 사람 리뷰 기준, 테스트와 증적 확보 방식을 함께 설계합니다.
문서 산출물 작성 지원
요구사항, 설계, 검증, 안전 활동 산출물의 초안 작성과 품질 점검을 지원하되 최종 판단과 승인은 실무자가 수행하도록 구조화합니다.
Sub-agent / Skill 구성
요구사항 품질 점검, 테스트 케이스 초안, 리뷰 체크리스트, traceability 정리처럼 반복 가능한 업무를 Skill 단위로 설계합니다.
Deliverables
프로젝트에 남는 운영 산출물로 정리합니다
컨설팅 결과는 개념 문서가 아니라 실제 개발 조직이 반복해서 사용할 수 있는 적용 구조와 운영 기준으로 남겨야 합니다.
Agent/Skill 적용 맵
A‑SPICE, ISO 26262, SOTIF 활동별로 적용 가능한 Agent/Skill, 입력 데이터, 산출물, 검토 책임을 정리합니다.
AI 코딩 Agent 운영 기준
Claude Code, Codex, Local LLM을 사용할 때의 허용 범위, 리뷰 기준, 금지 항목, 증적 관리 방식을 정의합니다.
문서 산출물 지원 템플릿
요구사항, 설계, 검증, 안전 활동 산출물을 AI 도움으로 작성하고 점검할 수 있는 프롬프트, 체크리스트, 템플릿을 제공합니다.
프로젝트 적용 로드맵
개발자, 품질 담당자, 안전 담당자가 같은 기준으로 Agent/Skill을 운영하도록 파일럿 범위와 전환 계획을 수립합니다.
AI Agent를 Automotive 개발 현장에 맞게 적용하고 싶다면, 표준 준수와 기능 안전, 보안 환경을 고려한 Agent/Skill 적용 구조부터 함께 설계합니다.