KB국민은행, AI 코볼→자바 변환으로 개발자 100명→10명 — 한국 첫 AI 감축 계약
KB국민은행 2704억 원 코어뱅킹 사업에 'AI 코드 변환 성과 시 개발자 감축·예산 조정' 조항이 한국 대형 IT 프로젝트 최초로 등장했습니다. 개발자 100명이 10명으로 줄어드는 시대, IT 계약 관행이 어떻게 바뀌는지 분석합니다.
KB국민은행이 올해 최대 규모 차세대 사업인 '코어뱅킹 현대화 2단계'(2704억 원)의 입찰 공고에 AI 코드 변환(코볼→자바) 성과에 따른 개발자 감축이라는 전례 없는 조항을 넣었습니다. 한국 IT 업계에서 AI 자동화 성과를 인력 감축과 예산 조정에 직접 연동한 최초의 대형 계약입니다. 이 한 줄이 왜 업계를 긴장시키는지, 개발자와 기업에게 어떤 의미인지 정리했습니다.
KB국민은행 AI 계약 조항 — 무엇이 달라졌나
"AI 기반의 'C2J(코볼의 자바 전환)' 변환 성능에 따라 업무 개발 인력 투입이 감소할 경우, 공수 감소에 따른 변경계약이 가능해야 한다"
— KB국민은행 '코어뱅킹 현대화 2단계' 제안요청서
풀어서 말하면 이렇습니다. AI가 코드 변환을 잘 해내면, 투입하는 개발자 수를 줄이고 그만큼 사업비도 깎겠다는 뜻입니다. 지금까지 한국의 대형 금융 IT 프로젝트에서 이런 조항이 공식 계약 조건으로 등장한 적은 없었습니다.
코볼(COBOL)에서 자바(Java)로 — AI 코드 변환이란
여기서 '코볼(COBOL)'이란 1959년에 만들어진 프로그래밍 언어입니다. 67년이 지났지만, 전 세계 ATM 거래의 약 95%가 아직도 코볼로 돌아가고 있습니다. 한국 시중 은행의 핵심 전산 시스템도 대부분 코볼 기반입니다. 내가 은행 앱에서 송금 버튼을 누르면, 그 뒤에서 코볼 코드가 돌아가고 있을 가능성이 높습니다.
문제는 코볼을 다룰 줄 아는 개발자가 급격히 줄고 있다는 것입니다. 전 세계에서 아직 가동 중인 코볼 코드는 약 8,000억 줄로 추정되는데, 이를 유지보수할 수 있는 개발자는 점점 은퇴하고 있습니다.
그래서 은행들은 이 오래된 코드를 현대적인 언어인 '자바(Java)'로 바꾸는 작업을 하고 있습니다. 이 과정을 C2J(COBOL to Java) 변환이라고 부릅니다. 사람이 수작업으로 하던 이 변환을 이제 에이전틱 AI가 자동으로 처리하는 시대가 열리고 있습니다.
AI 코드 변환으로 개발자 100명이 10명으로
코볼에서 자바로 코드를 바꾸는 작업은 대표적인 '노동 집약적 과업'입니다. 수십만 줄의 코볼 코드를 사람이 한 줄씩 읽고, 자바로 다시 작성해야 합니다. 업계 관계자에 따르면 이런 규모의 프로젝트에는 "초·중·고급 등 총 100여 명의 개발자"가 투입되는 것이 일반적이었습니다.
하지만 최근 AI 코드 변환 기술이 급격히 발전하면서 상황이 바뀌었습니다. 아마존은 이미 AI를 활용해 내부 자바 애플리케이션 3만 개 이상을 최신 버전으로 업그레이드했으며, 약 4,500 개발자-년에 해당하는 작업량을 절약한 것으로 보고된 바 있습니다.
이제 KB국민은행도 같은 흐름에 올라탄 것입니다. "성능 좋은 AI 기술과 10여 명 내외의 중·고급 개발자면 충분히 해낼 수 있는 환경으로 바뀔 수 있다"는 것이 업계의 전망입니다.
AI 개발자 대체, 나머지 90명은 어떻게 되나
100명이 10명으로 줄어든다면, 나머지 90명의 자리는 어떻게 될까요? 업계에서는 두 가지 우려가 나옵니다.
우려 1: 과도한 예산 삭감
한 업계 관계자는 "사업자가 AI를 빌미로 사업 전체 예산을 대폭 삭감하는 등 불합리한 발주를 하지 않도록 정부나 업계에서 주의 깊게 봐야 한다"고 지적했습니다. AI가 코드 변환을 자동화하더라도, 변환된 코드의 검증·테스트·비즈니스 로직 설계는 여전히 사람이 해야 하기 때문입니다.
우려 2: 초·중급 개발자 수요 급감
AI가 단순 코드 변환을 맡게 되면, 남은 10명은 AI가 변환한 코드를 검증하고 전체 시스템을 설계하는 중·고급 개발자입니다. 코볼 코드를 자바로 옮기는 '손작업'을 담당하던 초·중급 개발자의 자리가 크게 줄어들 수 있습니다.
IT 계약 관행 변화 — 공수 기반에서 AI 성과 기반으로
이번 사례가 중요한 이유는 한국 IT 서비스 산업의 계약 관행이 근본적으로 바뀔 수 있다는 신호이기 때문입니다.
한국의 대형 IT 프로젝트는 오랫동안 '투입 공수'(몇 명이 몇 개월 일하는가) 기준으로 사업비를 산정해왔습니다. 개발자를 많이 투입할수록 비용이 올라가는 구조입니다. 하지만 AI가 개발자 수십 명의 작업을 대체할 수 있게 되면, 이 공식이 깨집니다.
전자신문 보도에 따르면 "전통적인 투입 공수 중심의 계약 관행은 점차 기술적 가치와 품질 중심의 체계로 빠르게 재편될 수밖에 없다"는 것이 업계의 관측입니다. KB국민은행의 이번 조항이 그 전환의 시작점이 될 수 있습니다.
이 변화가 나에게 미치는 영향
IT 서비스 업계 개발자라면 — 코드 변환, 마이그레이션 등 반복적 작업 위주의 역할은 AI로 대체될 가능성이 높습니다. 시스템 설계, 비즈니스 로직 이해, AI 결과물 검증 능력이 앞으로의 핵심 경쟁력이 됩니다. AI 코딩 도구를 직접 다뤄보고 싶다면 프롬프트 엔지니어링 가이드에서 시작할 수 있습니다.
IT 서비스 기업 경영진이라면 — AI 코드 변환 기술 도입을 서둘러야 합니다. KB국민은행 사례가 선례가 되면, 다른 금융사와 공공기관도 같은 조항을 넣을 가능성이 높습니다.
AI와 무관한 직장인이라면 — 은행 시스템이 바뀌는 것이 내 통장과 직접 관련은 없지만, "AI 성과에 따라 인력을 줄이겠다"는 계약 조건이 다른 산업으로 퍼질 수 있다는 점에서 주목할 만합니다.
KB국민은행의 이번 조항은 한국에서 AI가 단순히 '보조 도구'가 아니라 '계약의 변수'가 된 최초의 대형 사례입니다. 2704억 원짜리 프로젝트에서 시작된 이 변화가 어디까지 퍼질지, IT 업계 전체가 지켜보고 있습니다.
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