코드 작성은 쉬워졌지만, 무엇을 만들지는 여전히 어렵습니다

AI 요약

개발 도구는 오랫동안 아이디어를 작동하는 소프트웨어로 바꾸는 과정을 단축해 왔습니다. 에디터와 프레임워크, 라이브러리, 문서, 자동완성에 이어 AI가 코드까지 작성하면서 대시보드나 인증, API, 테스트를 갖춘 시제품을 예전보다 빠르게 만들 수 있습니다. 하지만 구현이 쉬워졌다고 좋은 제품을 만드는 판단까지 쉬워진 것은 아닙니다.

만들기 비용이 낮아지면 잘못된 아이디어도 빨리 구현합니다

과거에는 구현에 드는 시간과 노력이 걸림돌이었습니다. 그 비용이 쓸모없는 아이디어를 걸러내기도 했습니다. 이제는 AI의 도움으로 주말 사이 시제품을 완성할 수 있습니다. 글쓴이도 금요일에 떠올린 아이디어를 AI에게 초기 구조와 UI를 만들게 하고 API를 연결해 일요일에 작동하는 결과물을 얻었습니다. 하지만 정작 누가 필요로 하는지는 묻지 않았습니다. 몇 시간을 ‘어떻게 만들까’에 썼지만 ‘왜 만들어야 할까’에는 10분도 쓰지 않았고, 결국 자신을 포함해 아무도 필요로 하지 않는 시제품을 만들었습니다.

AI는 구현을 도울 수 있지만 기능이 필요한지 판단하지는 않습니다. 인증을 어떻게 구현할지와 이 제품에 인증이 필요한지는 다른 질문입니다. 사용자에게 기능이 필요한지, 대시보드를 실제로 확인하는 사람이 있는지, 수동 작업이 정말 자동화할 만큼 번거로운지 따져야 합니다.

첫 버전 뒤에는 유지보수 비용이 남습니다

‘몇 시간만 들이면 된다’는 판단은 코드를 처음 작성하는 비용에만 초점을 맞춥니다. 출시한 기능은 버그와 의존성, 보안, 문서, 지원, 후속 요청을 낳고 기술 부채도 남깁니다. 아무도 열지 않는 기능도 설정 화면에 계속 남을 수 있으며, 나중에 제거할 때 다른 기능을 깨뜨릴 수도 있습니다. 작동하는 소프트웨어와 가치 있는 소프트웨어는 같지 않습니다. 완성했다고 유지할 가치가 생기는 것도 아닙니다.

구현보다 문제를 고르는 판단이 중요해집니다

글쓴이는 앞으로 더 가치 있는 역량으로 문제를 정의하는 능력, 사용자 이해, 실제 제약 파악, 멈출 시점 판단, 만들지 않기로 결정하는 능력을 꼽습니다. 아이디어를 검토할 때는 다음 질문을 제안합니다.

1. 이 기능이 실제로 없애는 문제는 무엇인가요? 2. 그 문제를 겪는 사람은 누구인가요? 답이 ‘아마 개발자’라면 코드를 쓰기 전에 더 확인해야 합니다. 3. 만들지 않으면 어떤 일이 생기나요? 답이 ‘아무 일도 없다’라면 그 자체가 판단 근거입니다. 4. 아이디어를 검증할 가장 단순한 버전은 무엇인가요? 제품 전체를 만들기보다 배울 수 있을 만큼만 만듭니다. 5. AI가 쉽게 만들어 주지 않아도 이걸 만들까요? 구현이 싸다는 이유로 나쁜 아이디어에 끌리는지 점검하는 질문입니다.

AI는 시제품, 반복 코드, 테스트, 문서 작성, 익숙하지 않은 API 탐색에 유용합니다. 문제는 더 빨리 만드는 일이 아니라, 빠른 구현을 더 나은 결정과 혼동하는 데 있습니다. 코드 생산량을 생산성의 기준으로 삼기 어려워진 만큼, 불필요한 코드를 쓰지 않는 능력이 중요해집니다. 글쓴이는 AI가 만든 그럴듯한 시제품 앞에서 “인상적이지만 필요하지 않습니다”라고 말하는 것도 엔지니어링이라고 강조합니다.

dev.to 반응

• @ranjancse — 더 중요한 것은 비즈니스와 그 문제가 무엇인지 제대로 이해하는 일입니다. 그러려면 도메인 전문성이 필요하고, 현장 경험도 큰 역할을 합니다. ChatGPT나 Claude가 약을 검색한 사람에게 약품과 지침을 제안한다고 해서 그 사람이나 LLM이 의사가 되는 것은 아닙니다.
  • @harsh2644 — 좋은 지적입니다. 의사 비유도 잘 와닿습니다. AI가 제안을 만들 수는 있지만, 그 제안이 특정 상황에 맞는지 판단하는 것은 도메인 전문성입니다. 엔지니어가 AI에 더 의존하면서 전문성의 격차가 줄어들까요, 아니면 처음부터 판단력을 기르는 사람이 줄어 격차가 벌어질까요?
  • @ranjancse — AI는 지침과 사람의 개입을 조금 받으며 많은 일을 할 수 있지만, 사람마다 전문성과 경험은 다릅니다. 특히 올바른 제품을 적합한 아키텍처와 구성 요소로 만드는 핵심에서는 인간의 판단이 꼭 필요합니다. 사람이 모두 개입하지 않은 채 AI에 맡기면 AI가 만든 부실한 결과물이 쌓이고 제품 전체가 무너질 수 있습니다. 안타깝지만 지금 벌어지는 일입니다.
  • @harsh2644 — 날카로운 지적입니다. 판단을 건너뛸 때 AI 부실 결과물이 생깁니다. 위험은 AI가 틀리는 데만 있지 않습니다. 팀이 너무 빠르게 움직여 결과물이 제품에 정말 필요한지 아무도 묻지 않는 데도 있습니다. 인간의 판단은 생성기보다 필터 역할을 합니다.
  • @ranjancse — 맞습니다. 잘 정리하셨습니다. 인간이여, 인간의 판단력이 오래 살아남기를 바랍니다!
• @beusebiu — 비용은 애초에 대부분 구현에 들지 않았습니다. 출시하지 말았어야 할 기능도 계속 지원해야 하고 설정 화면에 남으며, 1년 뒤 제거할 때 다른 것을 망가뜨릴 수 있습니다. 만들기 쉬워진 탓에 그 문제가 더 심해졌습니다. 확신이 없는 기능을 더 많이 출시하게 되고, 각각의 기능은 누구도 대신 처리해 주지 않는 유지보수 부담을 남깁니다.
• @leob — 좋은 지적입니다.
  • @harsh2644 — 공감해 주셔서 감사합니다.

원문: dev.to / 번역·요약: Trawling