Shopify는 AI를 단순히 외부 도구의 채택을 넘어, 기업의 거의 모든 업무와 워크플로우에 깊이 통합하여 ‘반사적 AI 사용(reflexive use of AI)’이라는 독특한 문화를 구축했습니다. 이는 문제가 발생했을 때 AI를 우선적으로 활용하고, AI가 해결하지 못할 경우에만 수동으로 개입하는 방식입니다. 예를 들어, IT 지원의 경우 AI 봇이 대부분의 문제를 원활하게 해결하여 인간의 개입이 거의 필요 없는 수준에 이르렀습니다.
AI는 Shopify 내부 및 외부에서 다양한 방식으로 활용됩니다. 내부적으로는 개발자 도구에 AI를 통합하여 테스트 주도 개발(TDD) 과정에서 AI가 코드나 테스트를 자동으로 생성하는 데 기여합니다. 흥미로운 점은 개발자가 AI 에이전트와 의견을 교환하며 문제 해결 방안을 논의하는 등 AI를 ‘반대 의견을 제시하는 동반자’로 활용하는 사례도 있다는 것입니다. 외부적으로는 Shopify 플랫폼 고객들이 AI 기반 챗봇을 통해 스토어 운영, 재무 분석, 판매 전략, 웹사이트 구축 등 광범위한 분야에서 맞춤형 지원을 받을 수 있어, 이는 Shopify의 강력한 경쟁 우위로 작용합니다.
개발자 경험(DevX) 측면에서 Shopify는 수천 명의 엔지니어와 인간이 협업하는 대규모 모노레포(Monorepo)를 운영하고 있으며, 이는 세계에서 가장 큰 Ruby on Rails 애플리케이션 중 하나입니다. 과거 마이크로서비스 아키텍처의 배포 및 장애 문제를 해결하기 위해 단일 CI 파이프라인을 갖춘 모노레포로 전환했습니다. AI는 이 CI 파이프라인에서 코드 리뷰, 테스트 작성, 코드 품질 향상 등 개발 과정 전반에 걸쳐 ‘지속적인 동반자’ 역할을 수행합니다. 또한, dev라는 내부 개발 도구와 AI의 결합을 통해 비개발자조차도 코드 기여를 할 수 있는 환경을 제공하여, 디자인 변경 사항 등을 직접 코드로 구현하는 것이 가능해졌습니다.
Shopify는 AI를 통해 인간의 역량만으로는 해결하기 어려운 대규모 엔지니어링 문제에 집중합니다. 대표적인 예시로는 수십만 개의 테스트 코드베이스에서 빈번하게 발생하는 ‘flaky tests’를 해결하고, 누락된 테스트를 AI가 자동으로 생성하여 코드 커버리지를 획기적으로 향상시키는 것입니다. 이는 AI 에이전트가 코드베이스를 리팩토링할 미래를 대비하여 잠재적인 버그나 프로덕션 장애 위험을 최소화하기 위한 필수적인 단계로 간주됩니다.
AI의 발전은 관리자의 역할에도 변화를 가져왔습니다. Shopify에서는 모든 수준의 관리자가 직접 코드를 작성하거나 AI 도구를 활용하여 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 ‘Get Stuff Done (GSD)’ 문화를 장려합니다. 이는 관리자가 기술적 이해와 실무 능력을 갖춤으로써 팀원들의 신뢰를 얻고, 조직 전체의 생산성을 높이는 데 기여합니다. Daniel은 채용 과정에서도 AI 활용 경험을 중요하게 평가하여, AI를 효과적으로 사용하여 실질적인 성과를 내는 인재를 확보하는 것이 중요하다고 강조합니다.