AI가 쉬운 일은 더 쉽게, 어려운 일은 더 어렵게 만드는 이유

• AI 코딩 도구는 코드 작성 속도를 높이지만, 조사·맥락 이해·검증 같은 핵심 작업은 여전히 사람의 몫으로 남음
• 단순한 코드 생성에 의존하면 이해 없이 복사·붙여넣기하는 개발 문화가 생기며, 품질과 책임감이 약화됨
• AI가 만든 코드는 결국 ‘다른 사람이 쓴 코드’와 같아, 읽기와 검토가 더 어려워지고 개발자 피로도를 높임
• 관리자가 AI로 인한 일시적 속도를 새로운 기준선으로 오해하면, 지속적 과로와 번아웃으로 이어질 위험 존재
• AI는 조사와 원인 분석 단계에서 보조 도구로 활용될 때 가장 효과적이며, 개발자는 AI 생성 코드의 책임자로 남아야 함

AI가 개발자의 업무 구조를 바꾸는 방식

• AI는 코드 작성 같은 쉬운 부분을 자동화하지만, 맥락 파악·검증·문제 조사 같은 어려운 부분은 여전히 인간이 수행해야 함
  • 작성자는 “AI가 나를 대신해 했다”는 말이 늘고 있다고 지적함
  • 이는 개발자가 스스로 결론을 내리지 않았거나, 결과를 과신했음을 의미함
• ‘Vibe coding’ 이라 불리는 감각적 코딩은 개인 프로젝트에서는 유용하지만, 실제 서비스 코드에서는 위험 요소가 됨
  • AI가 파일을 잘못 수정하거나 삭제한 사례를 통해, AI의 오류가 복구 비용을 증가시킬 수 있음을 보여줌

AI 보조의 역효과와 책임 문제

• AI가 단순한 코드를 대신 작성하면, 개발자는 이해 없이 검토해야 하는 어려운 코드만 남게 됨
  • AI 생성 코드는 본질적으로 타인이 작성한 코드이므로, 읽기와 리뷰가 더 어려움
  • 개발자가 직접 작성하며 쌓던 맥락적 이해가 사라짐
• AI를 맹신하면 조사 단계를 생략하게 되고, 결과적으로 문제 원인 파악 능력이 약화됨
• 개발자는 자신이 작성하지 않은 AI 생성 코드에도 책임을 져야 하며, “AI가 썼다”는 변명은 통하지 않음

생산성 착시와 관리 문제

• AI로 인해 일시적으로 속도가 빨라지면, 조직은 이를 새로운 표준 속도로 오해함
  • 한 번 빠르게 낸 결과가 지속적 과속의 기대치로 굳어짐
  • 이는 테스트 생략·버그 증가·품질 저하로 이어짐
• “AI가 생산성을 10배 높였다”는 주장은, 실제로는 기존에 조사를 거의 하지 않던 개발자의 개선일 수 있음
• 번아웃과 품질 저하는 AI가 제공하는 생산성 향상을 상쇄함

AI의 올바른 활용 방식

• AI는 조사와 분석 단계에서 보조 역할을 할 때 가장 효과적임
  • 실제 사례에서, 작성자는 AI를 이용해 타임존 버그의 원인을 빠르게 찾아 해결함
  • AI가 반복적 조사 작업을 수행하고, 사람은 맥락 제공과 검증을 담당함
• 이러한 협업은 야근이나 긴급 대응 없이 문제 해결을 가능하게 함
• AI는 “시니어의 기술력, 주니어의 신뢰 수준”을 가진 존재로, 결과를 반드시 검토해야 함

개발 문화와 책임의 재정의

• AI는 도구이지 대체자가 아니며, 개발자는 여전히 코드의 주체적 책임자로 남아야 함
  • 비현실적인 속도 목표로 인해 AI 출력을 그대로 사용하는 것은 장기적 유지보수 문제를 초래함
  • 6개월 후 새 팀원이 코드를 이해하지 못하거나, 새벽 2시에 장애가 발생했을 때 “AI가 썼다”는 말은 도움이 되지 않음
• AI는 조사·검증·맥락 이해를 강화하는 방향으로 사용해야 하며, 그렇지 않으면 쉬운 일은 더 쉬워지고 어려운 일은 더 어려워지는 구조가 고착됨