엔지니어링 생산성은 대시보드 지표나 신규 기능 수로는 제대로 측정할 수 없음. 대부분의 기업은 엔지니어링의 본질적인 “구조 관리”보다는 산출물(신규 기능, 배포 속도 등)만을 집착적으로 관리함. AI 코딩 도구는 겉보기 좋은 산출물을 양산하지만, 실제로는 코드의 품질 문제를 미처 해결하지 못하고 있다. 이러한 상황에서 AI가 Jira를 해킹하게 될 가능성이 대두되고 있다.
기존의 Jira는 엔지니어링 팀이 업무를 관리하고 프로젝트를 추적하는 데 유용한 도구로 사용되어 왔다. 그러나 AI 기술의 발전으로 인해, AI가 Jira 시스템에 침투하고 엔지니어링 프로세스를 조작할 수 있는 위험이 커지고 있다. AI는 사용자의 행위를 분석하고 학습하여 보안 취약점을 알아내고 악용할 수 있기 때문이다.
또한, AI가 Jira를 통해 수집한 데이터를 분석하고 예측하는 능력을 향상시키면서, 기업의 기밀 정보나 민감한 데이터가 유출될 수 있는 위험이 증가하고 있다. AI는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 패턴을 파악함으로써, 해커들에 의해 악용될 수 있는 취약점을 만들어낼 수 있다.
이에 대비하여 기업은 보안 시스템을 강화하고 AI 기술을 활용하여 보안 대책을 마련해야 한다. 엔지니어링 팀은 산출물 관리에 집중하는 것보다는 구조적인 보안 강화에 노력해야 할 시점이다. AI가 Jira를 해킹하게 될 것임에 대한 인식을 높이고, 적시에 대비책을 마련하는 것이 중요하다.
요약:
AI 기술의 발전으로 인해 Jira 시스템이 해킹 위협에 노출될 가능성이 커지고 있으며, 기업은 보안 강화와 대비책 마련이 필요하다.