라떼군 이야기
AI 코딩의 역설: 쉬운 일은 더 쉽게, 하지만 진짜 어려운 일은 더 꼬이게 만든다
TL;DR AI는 코드 작성이라는 ‘쉬운’ 작업을 자동화해주지만, 그로 인해 맥락 없이 남의 코드를 리뷰해야 하는 ‘어려운’ 작업을 개발자에게 떠넘깁니다. AI를 단순 코딩 셔틀이 아닌 조사와 분석 도구로 활용해야 하며, 생성된 코드에 대한 맹목적 신뢰는 결국 더 큰 비용을 초래합니다.
최근 “AI 덕분에 생산성이 10배 늘었다"는 말이 유행하지만, 현장의 개발자들은 묘한 위기감을 느낍니다. 단순히 코드를 빨리 짜는 것이 능사가 아니기 때문입니다. 이 글은 AI가 개발 프로세스에서 쉬운 부분(작성)은 돕지만, 정작 중요한 어려운 부분(검증, 맥락 파악)은 더 힘들게 만드는 현상을 날카롭게 지적하며, AI 시대에 개발자가 경계해야 할 함정을 다룹니다.
핵심 내용
핵심은 ‘작성’보다 ‘읽기’가 어렵다는 점입니다. AI가 생성한 코드는 본질적으로 ‘남이 짠 코드’이며, 개발자는 작성 과정의 맥락을 모른 채 이를 리뷰해야 합니다. 또한 ‘바이브 코딩(Vibe coding)‘은 프로토타이핑엔 좋지만 실무에선 위험하며, AI는 기술적 스킬은 뛰어나지만 프로젝트 맥락을 전혀 모르는 ‘똑똑한 신입’이나 ‘외부인’처럼 다뤄야 합니다. 무엇보다 경영진이 AI를 통한 일시적 속도 향상을 새로운 기준(Baseline)으로 삼으면 팀은 끊임없는 스프린트 압박과 번아웃에 빠지게 됩니다.
기술적 인사이트
소프트웨어 엔지니어링의 본질은 ‘타이핑’이 아니라 ‘문제 해결을 위한 맥락 구성’에 있습니다. AI에게 코딩을 전적으로 맡기면 개발자는 ‘작성’이라는 학습 과정을 건너뛰게 되어, 시스템에 대한 멘탈 모델을 구축할 기회를 잃습니다. 이는 단기적으로는 속도가 빨라 보이지만, 장기적으로는 유지보수 비용을 기하급수적으로 늘리는 ‘기술 부채’의 새로운 형태가 될 수 있습니다. 따라서 AI는 코드를 뱉어내는 ‘해결사(Solution Provider)‘가 아닌, 버그의 원인을 찾고 문서를 뒤지는 ‘수사관(Investigator)‘으로 활용될 때 기술적 트레이드오프 없이 가장 빛을 발합니다.
시사점
개발자는 “AI가 짰어요"라는 변명을 버리고, AI가 생성한 모든 라인에 대해 완전한 소유권을 가져야 합니다. 리더십은 AI 도입을 단순 속도 경쟁이 아닌 품질과 개발자 경험 개선의 도구로 바라봐야 합니다. 실무적으로는 코드를 바로 생성하기보다, 복잡한 로그 분석이나 레거시 코드의 의도를 파악하는 ‘조사 단계’에서 AI를 적극 활용하는 워크플로우 전환이 필요합니다.
AI가 당신을 10배 생산적인 개발자로 만들어주는 걸까요, 아니면 그저 생각하는 과정을 생략하게 만드는 걸까요? 도구에 종속되지 않고 도구를 지휘하며 ‘맥락’을 통제하는 능력이 그 어느 때보다 중요한 시점입니다.