AI 코딩 툴, 정말 생산성이 올라갔을까?

AI 코딩 도구의 실효성에 대한 의심

최근 AI 코딩 툴이 엄청난 속도의 혁신을 가져올 거라는 기대가 많지만, 실제로는 오히려 개발 속도가 느려지는 현상도 나타나고 있습니다. 스스로의 작업 시간을 데이터로 측정한 결과, AI를 써도 눈에 띄게 빨라지지 않거나 오히려 평균적으로 20% 이상 느려진다는 점은 충격적입니다.

생산성 향상 주장과 현실의 온도차

많은 회사와 AI 도구들이 "비약적으로 생산성을 높인다"는 광고 문구를 내걸지만, 객관적으로 프로그램 출시 수나 새 프로젝트의 증가율을 분석해 보면 기대만큼의 변화가 없습니다. 만약 정말 10배 빨라졌다면, 소프트웨어의 수는 폭발적으로 늘어나야 하는데, 데이터는 일직선에 가까운 평탄함만 보일 뿐입니다.

개발자들의 경험, 데이터로 검증해보기

직접 작업 시간을 측정해서 AI와 비AI 작업의 속도를 비교했지만, 통계적으로 유의미한 차이가 나오지 않았습니다. 실제로 AI를 활용한 프로젝트가 급격히 늘어나는 현상도 없었고, 대다수 개발자는 이전과 크게 다르지 않은 속도로 일하고 있습니다.

AI 도구 도입이 가져온 산업 내 불안과 압박

기업들은 뭔가 뒤처질까 두려워 AI 도구 도입을 강요하기 시작합니다. 이로 인해 직원 해고, 낮은 연봉 책정 등 실제 생활에 영향이 미치고 있으며, 모든 사람이 새로운 툴을 익히지 못할까봐 불안합니다. 하지만, 데이터는 기존 개발 방식과 큰 차이가 없음을 보여주고 있습니다.

10배 개발자와 AI 퍼스트 회사에 대한 환상

생산성 증가를 외치는 목소리와 달리, 실제로 "AI 퍼스트"를 선언한 회사, 스스로 "10배 개발자"라고 하는 사람들 대부분은 구체적인 결과물을 보여주지 못합니다. 신뢰할 만한 증거나 다수의 완성된 프로젝트는 찾아보기 어렵습니다.

프로그래밍 툴의 제약과 진짜 문제점

프롬프트 실력만 키우면 된다는 이야기가 많지만, 실제로 몇 달 사용해도 AI가 제안하는 코드를 받아들이는 비율은 미미하게 늘어날 뿐입니다. 완성도 높은 코드를 많이 배송하는 개발자가 실제로 늘어나진 않았죠.

품질 향상 주장에 대한 반론

일부는 "속도는 별로지만 품질이 높아졌다"고 주장하지만, 최근 수년간 소프트웨어 품질이나 테스트 관행이 오히려 후퇴했다는 지적도 많습니다. 생산성과 품질 모두 AI에 의해 비약적으로 개선됐다는 증거는 부족합니다.

초보자도 가능했던 폭발적 제작 시대, 왜 안 오나?

만약 AI 코딩이 혁명적이었다면, 누구나 쉽게 앱이나 게임을 만들고 우리 주변엔 새로운 소프트웨어가 넘쳐나야 합니다. 하지만 그런 대량 생산 시대는 오지 않았으며, 오히려 AI 도구는 개발 공정에서 크나큰 벽이 되고 있습니다.

'프롬프트만 잘 짜면 된다'는 신화의 한계

AI를 다루는 커뮤니티에서는 모든 문제의 원인을 "프롬프트가 부족해서"라고 탓하지만, 실제로 프롬프트 연구나 연습을 거듭해도 엄청난 생산성 변화가 나타나지 않습니다. 진짜 원인은 프롬프트가 아니라 도구 자체의 한계일 수 있습니다.

개발자가 느끼는 압박에 대하여

만약 AI 도구를 써도 현실이 달라지지 않는다면, 불필요한 압박과 스트레스를 느낄 필요가 없습니다. 주변 사람들이 추상적인 "10배 생산성"을 이야기한다면, 그들에게 구체적인 성과를 보여달라고 요구하는 게 현명한 선택일 수 있습니다. 데이터가 당신의 감각을 뒷받침하고 있습니다.

출처 및 참고 : Where's the Shovelware? Why AI Coding Claims Don't Add Up