개발자에게 AI를 던져도 문제가 해결되지 않는 이유

– AI 도입, 도구보다 중요한 건 조직 구조입니다

From “ On Fire ” by KC Green

The New Stack 기사에서는 요즘처럼 AI가 넘쳐나는 시대에도, 개발자 생산성이 잘 오르지 않는 이유를 짚고 있었습니다.
개발 현장의 문제는 단순히 "빠른 코드 작성"이 아니라, 더 깊은 곳에 있는 조직 시스템의 병목과 흐름이라는 점이 인상 깊었어요.

핵심 요약: 도구보다 시스템

• 개발자가 AI 덕분에 PR을 빨리 제출해도, 리뷰 대기나 테스트 실패 등으로 시간이 지연됨
• 실제 병목은 코드 작성 속도가 아니라, 테스트 전략 부재, 문서 부족, 팀 구조, 병렬성 부족
• 좋은 AI 도구를 써도, 이런 문제를 해결하지 않으면 본질적인 개선이 없다

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⚠️ ‘우리도 AI 써야 하지 않을까?’라는 착각

많은 조직이 “우리는 AI 도입 안 하면 뒤처질 거야”라는 심리로 도입을 강행하지만, 정작 어떤 문제를 해결하고 싶은지 명확하지 않은 경우가 대부분입니다.
도구를 비교하기 전에, 우리 팀이 뭘 잘 못하고 있는지를 먼저 살펴야 해요.

AI 도구 도입의 두 가지 접근 방식

1. 탑다운 도입 (비추천)
   조직 리더가 특정 벤더와 계약하거나 개인 취향으로 도입
   → 효과 미미, 빠르게 변화하는 시장에 대응 어렵고 불만 쌓임
2. 자율 실험 기반 도입 (권장)
   팀이 자율적으로 새로운 도구를 실험하고 피드백을 공유
   → 현장 중심의 개선, DevEx 실질 향상

복잡성은 줄어들지 않는다, 형태만 바뀔 뿐

AI가 모든 걸 자동화해준다고 해도, 결국엔 AI를 설계하고 운영하고 감시할 사람은 여전히 필요합니다.
오히려 복잡성은 다른 형태로 이동할 뿐, 사라지지는 않아요.

“이젠 브라우저 탭 20개 대신, AI 도구 50개를 돌리는 시대” → 잘못 도입하면 인지 부하만 늘어납니다.

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플랫폼 관점에서 DevEx 개선하기

개발자의 경험을 진짜 개선하고 싶다면, 플랫폼 수준에서 문제를 추상화하고, AI 계층을 정교하게 설계해야 합니다.
예: SRE 툴이 “가능한 원인 20개”를 던지는 게 아니라 정확히 중요한 한 가지를 요약해주는 구조가 되어야 해요.

 

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개인적인 생각

저도 AI 기반 도구가 점점 많아지고 있지만, 도입 이후 오히려 정리되지 않은 복잡성이 쌓이는 경우를 자주 경험했습니다.
툴이 많아질수록 작업 흐름이 빨라지는 게 아니라, 기존 문제를 덮고 있는 것 아닌가?라는 생각이 들기도 했어요.

이번 글을 통해 다시금 느낀 건, 진짜 중요한 건 “무엇을 쓰느냐”보다 “왜 쓰느냐”와 “어떤 흐름에 녹여낼 수 있느냐”라는 점이었습니다.

 

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마무리

AI는 개발 생산성을 끌어올릴 수 있는 도구이지만, 모든 문제를 해결해주는 만능 열쇠는 아닙니다.
오히려 기초 시스템의 구조적 병목이 그대로인 상태에서 AI만 더하면 복잡한 시스템에 더 복잡한 레이어를 쌓는 셈이 될 수도 있어요.

AI 전략을 세우기 전에, 먼저 우리 팀의 “문제 지도”부터 그려보는 건 어떨까요?