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모두의공원

유튜브) AI 도입했는데 팀이 더 느려졌습니다. 11

1
2026-05-01 09:15:07 수정일 : 2026-05-01 09:15:42 1.♡.233.238
dsl

한 캐나다 개발자 팀장이 그렇게 말하네요.

주된 이유는 작은 걸 개발할 때는 현재 AI만으로도 충분한데, 좀 큰 프로젝트를 진행하면, 코드는 AI가 금방 만들어 주는데, 그걸 다시 검증하는 건 AI 에이전트에 시키거나 인간의 도움을 받아야 해서 더 느려졌다고 합니다.

이건 AI가 문제가 아니라 AI를 잘 알고 쓰는 개발자가 부족하기 때문이라네요.

그래서, 현재 AI를 핑계로 개발자를 자르던 회사들이 뭔가 문제가 생기고 있답니다.

물론, 빅테크 기업은 제외라네요. 그들은 그런 점까지 잘 알고 나가고 있다는군요.

결국, 개발자 일자리를 빼앗고 있는 건 AI가 아니라, AI를 잘 쓰는 빅테크 기업의 AI를 잘 아는 개발자 자신이라고 하네요.

이게 한국에도 적용되는 이야기인지 궁금하긴 하네요.


자세한 건 출처 참고하세요.

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=Jkb325gkswc
dsl 님의 게시글 댓글
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댓글 • [11]
커피를줄여야할텐데
IP 175.♡.82.8
09:20 2026-05-01 09:20:21
·
아직 자리잡는 단계인것 같네요
dsl
IP 1.♡.233.238
09:29 2026-05-01 09:29:06
·
@커피를줄여야할텐데님

네, AI가 더 강력해 지기 전까지는 개발자가 더 필요할 거 같다는군요.
빡고양이
IP 14.♡.223.96
09:29 2026-05-01 09:29:05
·
지금 ai라서 그런거죠. 6개월후 1년후 2년후...
다 의미 없습니다.
오라질
IP 58.♡.112.223
09:29 2026-05-01 09:29:21
·
실제 빠르게 되는건 POC하고 바이브코딩으로 뭔가 테스트해보는 작업이고 전체 스케쥴은 개선된 티가 안납니다. 현실에서는 테스트 및 QA 시간도 상당하기 때문에 그런것도 있고 생산성 2배 3배라고 해도 전체 팀속도는 10% 오르는 느낌입니다. 그리고 날아오는 청구서가 막 인당 월 몇천불 되면 한국 기준으로는 사람이 싸고요
dsl
IP 1.♡.233.238
09:30 2026-05-01 09:30:52
·
@오라질님

네, 저분 말씀이 딱 말씀하신 내용입니다. 고객이 원하는 걸 적용하는 코드는 금방 만드는데, 그게 고객의 요구에 맞는지 확인하는 작업은 엄청 느려졌다는군요.
macman
IP 114.♡.154.99
09:58 2026-05-01 09:58:24 / 수정일: 2026-05-01 10:06:55
·
팀의 관점에서는 그렇지만

전체의 관점에서는
개발을 하는 팀과 개인이 수백배는 늘었습니다.

직렬의 관점이 아닌 병렬의 관점에서 업계 전반의 생산성을 생각 해 보세요ㅎㅎㅎ

그리고 팀과 개인의 생산성에 있어서도
남은건 검증과 유지보수 일 뿐입니다. 그것또한 최근 해결의 기미가 보이고 있죠

며칠전 오픈클로 유지보수 에이전트가 나왔거든요. 이런 형태가 전반으로 퍼질 거라 예상합니다.

지금 존재하는 문제는 일시적인 병목현상으로 생각되네요
솜브레로
IP 211.♡.170.168
10:03 2026-05-01 10:03:53
·
에이전트 튜닝이 굉장히 잘되어 있어야하고, AI slop이 발생하는 지점을 정확히 알고 대응하지 않으면 일정 규모 이상의 코드는 잠재적인 위협이나, 사람이 이해하기 어려운 코드체계가 발생하는 경우가 상당한 상태입니다.
gmethod
IP 114.♡.147.210
10:19 2026-05-01 10:19:16
·
좀 딴 얘기이긴 한데..
IT와 전혀 상관없는 회사인데,1층 사이니지를 총무팀 직원이 매번 퇴근할때 끄고 아침에 켜고 했습니다.
타부서에 바이브코딩 취미인 직원이 소위 말하는 딸깍으로
5분만에 주간에만 작동하는 스케쥴러를 만들어 주더라구요.
그리곤 얼마후에 영상 여러개를 원하는 시간대별로 재생되는기능도 추가해줬습니다.
비전문가가 보기에도 엄청 단순한 프로그램이지만 예전엔 시도조차 못하던 일이 쉽게 가능한거에 간접체감 제대로 느꼈네요.
0브라운0
IP 118.♡.65.220
11:02 2026-05-01 11:02:36 / 수정일: 2026-05-01 11:04:01
·
쓰기 나름입니다. 시행착오는 있을 수 있죠.
일반화하긴 무리라 봅니다.
푸풍푸
IP 222.♡.106.191
11:13 2026-05-01 11:13:19
·
ai로 a급 결과물은 좀처럼 쉽지 않죠.

참고하는 레퍼런스가 인터넷이라는 한계때문이죠.

다 어디서 본듯한 낡은? 것들만 만들어지죠.

최신 트렌드는 많지가 않으니 ai학습 특성상 많은게 정답으로 치니 어쩔 수 없는 부분이라 봅니다.

이 부분에서 ai를 다루는 사람이 잘 지시해야 하는데 쉽지 않죠.
게임오버
IP 117.♡.6.184
12:02 2026-05-01 12:02:33 / 수정일: 2026-05-01 12:02:53
·
Ai 는 업무에 책임을 지지 않기 때문이죠.
사람이라면 업무 퀄이나 속도 결과물에 따라
책임을 묻고 쪼고, 까고, 자를 수 있습니다.

하지만 Ai 의 결괴물을 보고
Ai 에게 책임을 전가할 수가 없기 때문입니다.
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