엔지니어들이 일하는 방식 스포티 파이 모든 것이 위에서 아래로 바뀌고 있습니다. 불과 몇 달 만에 회사에서 가장 가치 있는 기술 인력은 코드 편집기 앞에서 몇 시간씩 보내던 것에서 벗어나, 대부분의 작업을 대신해주는 인공지능 시스템을 관리하는 역할로 바뀌었습니다.
플랫폼 관계자들에 따르면 스트리밍핵심 개발자들은 12월 이후로 직접 코드를 작성하지 않았습니다. 이는 단순한 과장이 아니라, 통합에 대한 확고한 의지의 결과입니다. 생성 적 AI 소프트웨어 개발 과정 전반에 걸쳐 이러한 노력이 반영되었으며, 이는 앱의 내부 작동 방식과 스페인 및 유럽 전역의 사용자들이 이용할 수 있는 새로운 기능에서 이미 확인할 수 있습니다.
“스포티파이의 최고 프로그래머들은 12월 이후 단 한 줄의 코드도 작성하지 않았습니다.”
결과 발표 중에 2025 년 XNUMX 분기스포티파이의 공동 CEO인 구스타프 쇠데르스트룀은 기술 업계 전반에 큰 반향을 일으킨 다음과 같은 말을 남겼습니다. "최고의 엔지니어들" "그들은 12월 이후로 단 한 줄의 코드도 작성하지 않았습니다."다시 말해, 최고의 성과를 내는 사람들은 더 이상 전통적인 방식으로 프로그램을 구성하지 않습니다.
같은 연설에서 쇠데르스트룀은 이 개발자들이 키보드를 훨씬 더 유사한 역할로 대체했다고 설명했습니다. 건축가와 감독관 자동화 시스템을 구축하는 데 사용됩니다. 명령어를 하나하나 입력하는 대신, 무엇을 만들어야 하는지, 시스템이 어떻게 작동해야 하는지를 정의하고, AI가 제안한 코드가 요구 사항을 충족하는지 검증합니다.
그 임원은 이러한 변화가 일회성 실험이 아니라 지속적인 변화라고 강조했습니다. 새로운 단계의 시작점 이 회사의 경우, 핵심 아이디어는 명확합니다. 엔지니어는 코드를 작성하는 "제작자"에서 벗어나 오케스트라를 지휘하는 지휘자가 되고, AI 모델은 반복적이고 대량의 작업을 처리하게 됩니다.
이 담론은 다음과 같은 맥락에 부합합니다. 인공 지능 몬트리올 대학교의 연구와 같은 여러 연구에 따르면, 프로그래밍 능력은 이미 인간의 평균적인 언어적 창의성을 능가하고 있습니다. 많은 전문가들은 이러한 능력이 프로그래밍으로 완전히 이전되어 전통적인 인간의 역할이 부차적인 것으로 전락할 것을 우려하고 있습니다.
하지만 스포티파이의 경우, 공식적인 입장은 엔지니어들이 여전히 작업을 진행 중이라는 것입니다. 마지막 단어AI는 코드를 제안하고 생성하지만, 이를 검토하고 수정하며 실제 서비스에 적용할지 여부를 결정하는 것은 사람입니다.
Honk와 Claude Code: Spotify의 자동화 시스템은 이렇게 작동합니다.
이러한 변화의 핵심은 다음과 같습니다. 기러기의 울음 소리이는 스포티파이가 자체적으로 개발한 시스템으로, 생성형 AI를 팀의 일상 업무에 통합하기 위한 것입니다. 단순히 일회성 도우미가 아니라, 고급 모델을 엔지니어의 표준 업무 도구와 연결하는 인프라입니다.
Honk 내에서 사용 클로드 코드새로운 기능을 생성하고, 버그를 수정하거나, 전체 모듈을 재작성할 수 있는 특수 프로그래밍 모델입니다. 흥미로운 점은 이 모델이 어떻게 다른 시스템과 통합되는지입니다... 느슨하게 또한 자동화 시스템(ChatOps)을 통해 개발자들이 평소의 소통 환경을 벗어나지 않고도 휴대폰이나 노트북으로 AI와 협업할 수 있도록 지원합니다.
소더스트룀은 이를 설명하기 위해 매우 생생한 예를 들었습니다. 스포티파이 엔지니어가 아침 출근길에 휴대전화로 슬랙을 열고 클로드에게 다음과 같이 질문했습니다. iOS 앱의 버그를 수정하거나 새로운 기능을 추가하세요.사용자가 지하철이나 버스에 탑승해 있는 동안, 모델은 변경 사항을 생성하고 애플리케이션의 업데이트된 버전을 빌드합니다.
프로세스가 완료되면 새로 제작된 제품이 다시 보내집니다. 느슨하게 그러면 엔지니어가 검토할 수 있습니다. 모든 것이 정확하면 사무실 컴퓨터를 켜지 않고도 생산 라인에 통합할 수 있습니다. 회사에 따르면 이러한 과정을 통해 비용이 크게 절감됩니다. "엄청난" 배포 시간 그리고 사용자에게 거의 실시간으로 변경 사항을 알려줍니다.
이 계획은 유럽 기술 생태계에서 점점 더 뚜렷해지는 추세와 일맥상통합니다. 즉, 인공지능이 보조 도구가 아닌 핵심적인 기술로 자리매김하고 있다는 것입니다. 개발 파이프라인의 핵심프로세스, 검토 및 출시 과정에 깊숙이 자리 잡고 있습니다.
AI 기반으로 1년 만에 50개 이상의 새로운 기능 추가
자동화에 대한 의지는 단순한 말뿐이 아닙니다. 스포티파이는 2025년까지 자동화 시스템을 구축했다고 밝혔습니다. 50개 이상의 관련 기능 및 설정 해당 플랫폼에서 이러한 속도가 나타나고 있으며, 회사는 이를 Honk와 Claude Code가 내부 워크플로에 도입된 속도와 직접적으로 연관 짓고 있습니다.
스페인을 비롯한 유럽 사용자들에게 가장 눈에 띄는 새로운 기능은 다음과 같습니다. 텍스트로 생성된 재생 목록이 기능은 프롬프트 재생 목록이라고도 합니다. 사용 방법은 간단합니다. 사용자가 듣고 싶은 음악을 자연어로 입력하면(예: "비 오는 오후에 공부하기 좋은 편안한 록 음악") 시스템이 해당 요청에 맞는 음악을 자동으로 추천해 줍니다.
오디오북 분야에서 해당 플랫폼은 다음과 같은 새로운 기능을 도입했습니다. 페이지 일치이 도구를 사용하면 실물 책의 페이지를 스캔하고 오디오 버전에서 동일한 지점으로 이동할 수 있습니다. 이 기능은 텍스트 인식과 AI 모델을 결합하여 두 가지 읽기 경험을 동기화합니다.
또 다른 추가 사항은 다음과 같습니다. 이 노래에 대하여이 옵션은 재생 중인 곡에 대한 맥락 정보(제작 세부 정보, 흥미로운 사실, 곡에 얽힌 이야기 등)를 제공합니다. 이러한 추가 기능은 이미 많은 유럽 사용자의 청취 경험에 통합되어 단순한 재생을 넘어 플랫폼에 깊이를 더하고 있습니다.
더 나아가 자동화 추진은 다음과 같은 최근 기능들과 함께 진행되어 왔습니다. AI가 생성한 플레이리스트검색 도구의 개선과 인터페이스의 지속적인 조정은 언어 모델과 변경 사항을 매우 빠르게 배포할 수 있는 기능을 모두 활용합니다.
Spotify의 새로운 기능: 채팅, ChatGPT 연동 및 오디오 품질 향상
프로그래밍 방식의 변화와 더불어 스포티파이는 앱의 일상적인 사용에 직접적인 영향을 미치는 다양한 기능을 출시하고 있으며, 이러한 기능 중 상당수는 해당 환경에서 개발 및 테스트되었습니다. AI 지원 프로그래밍.
가장 눈에 띄는 점 중 하나는 다음과 같은 요소들이 통합되었다는 것입니다. 애플리케이션 내 개인 및 그룹 채팅이 기능 덕분에 사용자는 WhatsApp이나 다른 플랫폼으로 이동하지 않고도 기본 채팅 공간에서 노래나 오디오북에 댓글을 달고 추천을 공유하거나 공동 목록을 논의할 수 있습니다.
이 시스템은 다음과 같은 제약 조건을 염두에 두고 설계되었습니다. 이전에 콘텐츠를 공유했던 사람들과만 채팅을 시작할 수 있습니다.예를 들어, 공동 작업 플레이리스트, 잼 또는 믹스를 통해 소통할 수 있습니다. 이를 통해 Spotify는 앱 환경 내에서 누가 누구와 소통할 수 있는지에 대한 통제권을 유지하려고 합니다.
또 다른 관련 참신함은 다음과 같습니다. ChatGPT에 Spotify 통합대화 중에 해당 서비스를 언급할 때 채팅 봇운동부터 업무 집중까지, 다양한 기분이나 상황에 맞춰 맞춤형 목록을 요청하고 거의 즉시 개인화된 추천을 받을 수 있습니다.
옵션 특정 노래를 Taste Profile에서 제외이 기능은 특히 백색 소음, 어린이 음악 또는 특정 소리가 추천에 영향을 미치지 않도록 하려는 사용자에게 유용합니다. 이렇게 하면 음악 추천이 청취자의 실제 취향에 더욱 잘 맞춰집니다.
무손실 오디오, 믹싱 및 새로운 주간 요약
오디오 분야만 보더라도 스포티파이는 사용자들을 위한 서비스를 강화해왔습니다. 스포티 파이 프리미엄 의 도착과 함께 무손실 오디오해당 서비스가 제공되는 모든 시장에서 최대 24비트/44,1kHz FLAC 음질로 이용 가능합니다. 이번 개선은 특히 오디오 애호가 문화가 강한 유럽 시장에서 높은 음질의 재생을 중시하는 사용자들을 위해 마련되었습니다.
이와 더불어, 회사는 기능을 향상시켰습니다. 혼합이 기능을 사용하면 곡 간 전환을 부드럽게 하고, 이퀄라이저를 조정하고, 볼륨을 조절하여 더욱 끊김 없는 재생을 경험할 수 있습니다. 목표는 트랙 간 전환을 최대한 매끄럽게 만드는 것인데, 이는 운동 중이나 집중력을 높이기 위해 구성된 플레이리스트를 들을 때 특히 효과적입니다.
최근 또 다른 베팅은 버전입니다. 매주 포장됩니다이는 전통적인 연말 결산의 축소판과 같습니다. 사용자는 매주 자신의 음악 감상 습관에 대한 개인화된 통계를 받게 되며, 가장 자주 듣는 아티스트, 노래, 장르에 대한 데이터를 확인할 수 있습니다.
이번 주 Wrapped에는 다음 내용이 포함되어 있습니다. 공유 가능한 이미지 소셜 미디어에서의 활용은 물론, 앱에서 바로 Spotify 내 친구들에게 또는 Instagram이나 WhatsApp과 같은 외부 플랫폼을 통해 이러한 통계를 전송할 수 있는 기능도 제공합니다. 이를 통해 Spotify는 특히 스페인을 비롯한 유럽 여러 국가의 젊은 사용자들에게 인기 있는 음악 감상의 소셜적인 측면을 강화합니다.
플랫폼 자체에 따르면, 이러한 기능들이 매우 빠르게 배포될 수 있었던 것은 코드 작성과 데이터 분석에 인공지능을 집중적으로 활용하여 개발, 실험, 최종 제품 간의 연결 고리를 완성했기 때문입니다.
코드를 작성하는 개발자부터 AI를 지휘하는 설계자에 이르기까지
Spotify에서 일어나고 있는 변화는 소프트웨어 엔지니어링 분야 전반의 더 광범위한 변혁을 반영합니다. 고전적인 프로그래머 역할 이 책은 유럽 대형 IT 기업에서 최고위직들이 하는 일을 제대로 설명하는 데에는 다소 부족한 점이 있습니다.
Honk와 같은 시스템을 사용하면 코드를 한 줄씩 작성하는 것이 더 이상 핵심 활동이 아닙니다. 가장 경험이 풍부한 엔지니어들이 그 역할을 맡게 됩니다. 문제점을 파악하고, 해결책을 설계하고, 품질을 모니터링합니다. 모델이 생성하는 결과물의 중요성이 커집니다. 기계적인 작업은 줄어들지만, 기술적 기준과 결과에 대한 책임은 증가합니다.
Spotify는 또한 하이브리드 접근 방식을 고수합니다. 고위급 개발자는 AI에 크게 의존하는 반면, 주니어 개발자는 지속적으로 학습합니다. “옛 방식대로”직접 코드를 작성하여 프로그래밍 언어의 구조, 알고리즘 및 모범 사례에 대한 기본 지식을 다지는 것 등입니다. 자바.
이 회사는 이러한 하이브리드 모델이 신세대가 인공지능의 이면을 이해하지 못한 채 맹목적으로 의존하는 것을 방지하는 동시에, 기계가 비교적 안정적으로 처리할 수 있는 반복적인 작업에서 숙련된 전문가들을 해방시켜 준다고 주장합니다.
Spotify 외에도 Ars Technica와 같은 전문 매체가 인터뷰한 다른 개발자들은 불과 몇 달 만에 AI 도구가 단순한 지원 수준에서 벗어나 상당한 역량을 갖추게 되었다고 인정했습니다. 혼자서 모든 과제를 해결하세요. 올린 사람 : 테스트 수정 전체 기능을 구현하지 못한 많은 사람들이 생산성 향상이 수 배에서, 경우에 따라서는 10배까지, 모든 작업을 수작업으로 처리했을 때보다 빨라졌다고 말합니다.
생산성, 불안감 및 일자리 대체에 대한 두려움
모든 사람이 이러한 변화를 환영하는 것은 아닙니다. 많은 전문가들이 AI를 긍정적으로 보고 있지만 말입니다. 지루한 작업을 없애주는 아군생성된 코드의 신뢰성에 대한 의구심이 커지고 있으며, 무엇보다도 중장기적으로 고용에 미칠 영향에 대한 우려가 제기되고 있습니다.
여러 언론 매체와 인터뷰한 개발자들은 현재 도구의 품질이 매우 높다는 점을 인정했습니다. 프로그래밍 및 디버깅비록 문학 창작과 같은 다른 분야에서 복잡한 창작 활동을 하기에는 아직 준비가 되지 않았지만, 소프트웨어 분야에서는 많은 사람들이 "이미 모든 것을 바꾸고 있다"는 데 동의합니다.
가장 큰 우려는 일자리에 미칠 영향에 대한 것입니다. 우선 일상적인 코딩 작업이 AI에 맡겨지고, 그 다음에는 아키텍처 설계의 일부, 그리고 나중에는 어쩌면 그 모든 것까지도 AI가 담당하게 될지도 모른다는 것입니다. 제품 관리일각에서는 이러한 도구들을 효과적으로 활용하는 데 적응하지 못하는 사람들은 시장에서 점점 더 많은 기회를 잃게 될 것이라고 주장합니다.
스포티파이의 공식 입장은 현재로서는 AI가 엔지니어를 대체한 것이 아니라 그들의 일상 업무를 변화시켰다는 것입니다. 경력이 풍부한 개발자들은 부가가치가 높은 작업에 집중하고, 신입 개발자들은 탄탄한 기술 지식 기반을 다져나가고 있습니다.
이 논쟁은 유럽에서 매우 활발하게 진행되고 있으며, EU 당국은 관련 작업을 진행하고 있습니다. 인공지능에 대한 규제 프레임워크 이는 이러한 기술의 내부적인 사용뿐 아니라 소프트웨어 산업을 포함한 전체 산업 분야에 미치는 영향에도 영향을 줄 것입니다.
Spotify의 AI에 유리하게 작용하는 독특한 음악 데이터 세트
스웨덴의 이 회사는 프로그래밍 방식 그 이상으로 인공지능을 자사의 가장 큰 자산을 활용하는 핵심 자원으로 보고 있습니다. 음악 소비 데이터 전 세계 수백만 명의 사람들, 스페인을 비롯한 유럽 대륙의 사용자들이 포함됩니다.
실적 발표에서 쇠더스트룀은 스포티파이가 구축하고 있는 것이 바로 그것이라고 강조했습니다. 독점적이며 복제하기 어려운 데이터 세트음악은 청취 패턴, 취향, 문화적 행동 양식을 기반으로 합니다. 위키피디아와 같은 공개 자료와는 달리, 음악 분야에서는 많은 질문에 대한 단 하나의 정답이 없는 경우가 많습니다.
“운동할 때 어떤 음악이 가장 좋을까요?”와 같은 예시는 이러한 다양성을 잘 보여줍니다. 미국에서는 상당수의 사람들이 힙합을 선호하는 반면, 수백만 명은 데스메탈과 같은 훨씬 더 극단적인 스타일을 선호합니다. 유럽에서는 상황이 훨씬 더 복잡합니다. EDM, 헤비메탈, 또는 라틴 팝 헬스장과 나이트라이프의 배경 음악을 놓고 경쟁하고 있다.
이 모든 모자이크는 Spotify에 따르면 매번 풍부해지는 데이터 세트에 포함됩니다. 그들은 모델을 재학습시킵니다.사용자가 음악을 듣고, 저장하고, 트랙을 건너뛸수록 AI는 더 많이 학습하고 개인 맞춤 설정이 더욱 정교해집니다. 결과적으로, 더욱 맞춤화된 경험은 사용자의 앱 사용 시간을 늘려 플랫폼의 경쟁 우위를 강화하는 선순환을 만들어냅니다.
엔지니어링 관점에서 볼 때, 이러한 방대한 정보는 새로운 기능을 신속하게 테스트하고 검증하는 데에도 유용하며, 이는 Honk의 자동화된 개발 모델과 완벽하게 부합합니다.
인공지능, 창의성 그리고 프로그래밍의 미래
스포티파이의 이번 조치는 다음과 같은 시점에 이루어졌습니다. 생성형 인공지능은 엄청난 속도로 발전하고 있습니다. 전통적으로 창의적인 분야로 여겨지는 영역에서도 마찬가지입니다. 몬트리올 대학교의 한 연구는 특정 모델이 언어적 창의성 면에서 일반인보다 뛰어난 능력을 보인다는 점을 시사하며, 글쓰기, 디자인, 프로그래밍 관련 직종의 미래에 대한 우려를 불러일으켰습니다.
심지어 언론인들조차도 엘론 머스크 인공지능이 복잡한 코드를 작성하고 유지 관리하는 능력을 갖추게 되면서 프로그래밍이라는 직업이 2020년대 말 이전에 심각한 영향을 받을 수 있다는 주장이 제기되면서 논쟁이 다시 불붙었습니다. 구글, 앤트로픽, 마이크로소프트와 같은 대형 기술 기업들은 이미 이러한 시스템을 활용하여 내부 프로세스 일부를 자동화하고 있습니다.
이러한 맥락에서 Spotify는 스스로를 다음과 같이 소개합니다. 실용적인 사례 가까운 미래의 모습은 다음과 같을 것입니다. 엔지니어들이 사라지는 것은 아니지만, 그들의 업무는 문제 정의, 감독 및 고위급 의사 결정으로 옮겨가고, 일상적인 실행은 AI가 담당하게 될 것입니다.
문제는 이러한 모델이 확산될 경우 유럽 및 기타 선진 시장의 노동 시장이 어떻게 재편될 것인가 하는 점입니다. 새로운 전문화된 직종이 등장할 가능성이 높습니다. AI 시스템 관리 및 감사현재 주니어 프로그래머들이 수행하는 일부 작업은 완전히 자동화되고 있습니다.
한편, 사용자들은 이미 이러한 변화의 효과를 체감하고 있습니다. 더 많은 기능, 더 빠른 실행 속도, 그리고 더 자주 업데이트되는 앱 등, 이 모든 것은 대부분 백그라운드에서 코드를 작성하는 기술 덕분에 가능합니다.
Spotify에서 벌어지고 있는 일은 이러한 상황이 얼마나 심각한지를 보여줍니다. 소프트웨어 개발이 새로운 단계로 접어들고 있습니다.이 회사의 최고 프로그래머들은 더 이상 손으로 코드를 입력하는 것을 거의 하지 않지만, 스페인과 유럽 전역에서 플랫폼을 구동하는 인공지능을 안내하고, 제어하고, 활용하는 데 있어 그들의 역할은 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
