AI가 코드를 다 짜주는데, 왜 우리 프로젝트는 계속 터지는가
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한줄 요약
AI가 코드를 생성하는 시대일수록, 그 코드를 판단하는 사람의 역량이 프로젝트 성패를 가른다.
AI 코딩 도구가 외주 개발 시장에 빠르게 침투하면서, 개발 속도는 눈에 띄게 빨라졌다. 그런데 삼태연구소에는 요즘 이런 문의가 부쩍 늘었다. "이전 개발사가 AI로 빠르게 만들어줬는데, 런칭하고 나서 계속 문제가 터진다"는 것이다. 코드는 있다. 작동도 된다. 그런데 왜 자꾸 무너지는가.
AI가 만든 코드, 누가 책임지는가
자연어로 요구사항을 입력하면 AI가 코드를 뽑아낸다. 여기까지는 맞다. 문제는 그다음이다. AI가 생성한 코드는 표면적으로는 동작하지만, 그것이 실제 서비스 환경에서 안전한지, 확장 가능한 구조인지, 유지보수가 가능한지를 판단하는 건 결국 사람이다.
외주 개발에서 이 판단을 내리는 사람이 누구인지가 핵심이다. 발주사 담당자는 코드를 볼 수 없고, 개발사 내부에서 AI 결과물을 제대로 검토하는 사람이 없다면 아무도 그 판단을 내리지 않은 채 납품이 이루어진다. 겉으로는 완성된 것처럼 보이는 코드가 실은 아무도 이해하지 못한 채 배포된 상태가 되는 것이다.
이건 개발사의 도덕성 문제가 아니다. AI 기반 개발 방식이 만들어낸 구조적 공백이다.
빠른 납품이 오히려 위험 신호일 수 있다
발주자 입장에서 "2주 만에 앱을 만들어드릴 수 있습니다"라는 말은 솔깃하다. 실제로 AI 도구를 잘 활용하면 이전보다 훨씬 빠른 속도로 프로토타입을 뽑을 수 있다는 건 사실이다.
그런데 속도와 완성도는 다른 차원의 이야기다. 외주 개발에서 진짜 시간이 걸리는 건 코드를 타이핑하는 시간이 아니다. 요구사항을 정확하게 해석하는 시간, 예외 케이스를 설계하는 시간, 테스트하고 수정하는 시간이다. AI는 이 중 일부를 빠르게 처리할 수 있지만, 나머지는 여전히 사람의 판단과 경험이 필요하다.
빠른 납품을 내세우는 개발사일수록 이 과정이 생략되어 있을 가능성이 높다. 프로젝트를 의뢰할 때 "얼마나 빨리 되나요?"보다 "어떤 검토 과정을 거치나요?"를 먼저 물어야 하는 이유다.
경험 없는 팀이 AI에만 의존할 때 생기는 일
AI 도구의 보급으로 개발 진입 장벽이 낮아지면서, 실질적인 개발 경험이 부족한 팀도 외주 개발 시장에 들어오고 있다. 이 팀들이 공통적으로 겪는 문제가 있다. AI가 생성한 코드를 보고 좋은지 나쁜지를 판단하지 못한다는 것이다.
코드를 생성하는 건 AI가 한다. 그러나 그 코드가 요구사항에 맞게 작동하는지, 보안상 허점은 없는지, 나중에 기능을 추가할 때 구조가 버텨주는지는 경험에서 나오는 판단력이 있어야 알 수 있다. 이 판단력은 단기간에 생기지 않는다. AI 도구 사용법을 익혔다고 생기는 역량도 아니다. 수많은 프로젝트를 직접 설계하고, 실패하고, 수습해본 사람들에게만 있는 것이다.
외주 개발을 맡길 개발사를 고를 때, 그 팀이 AI 이전에 어떤 프로젝트를 어떻게 만들어왔는지를 확인해야 하는 이유가 바로 여기 있다.
발주사가 갖춰야 할 최소한의 감별 기준
발주사가 코드를 직접 볼 필요는 없다. 하지만 개발사의 작업 방식이 믿을 만한지는 확인할 수 있다. 다음 질문들이 그 기준이 된다.
첫째, 기능 개발과 함께 테스트 코드도 작성하는가. 테스트 없는 코드는 작동한다고 보장할 수 없다. 둘째, 코드 리뷰 프로세스가 있는가. 한 사람이 작성하고 한 사람이 검토하는 최소한의 구조가 있어야 한다. 셋째, 문서화가 이루어지고 있는가. AI가 만든 코드라도 왜 이렇게 설계했는지를 설명할 수 있어야 한다. 넷째, 유지보수 단계에서 문제가 생겼을 때 원인을 스스로 진단하고 설명할 수 있는가.
이 질문들에 명확하게 답하지 못하는 개발사라면, AI를 도구로 쓰는 게 아니라 AI에 의존하고 있을 가능성이 높다.
우리가 AI를 쓰는 방식
삼태연구소도 AI 도구를 적극적으로 활용한다. 반복적인 코드 작성, 초안 구조 설계, 문서화 등에서 AI는 분명히 효율을 높여준다. 그러나 AI가 생성한 결과물은 반드시 팀 내에서 검토하고, 테스트를 거치고, 실제 서비스 맥락에 맞게 조정한다.
AI는 요리사의 손이 될 수 없다. 재료를 다듬는 데 도움을 줄 수는 있지만, 무엇을 만들지, 어떤 맛을 낼지, 이 요리가 손님에게 맞는지는 요리사가 판단해야 한다. 외주 개발에서 그 요리사의 역할을 제대로 하는 팀인지를 구별하는 것이 발주사가 해야 할 가장 중요한 일이다.
자주 묻는 질문
Q.AI 코딩 도구를 쓰는 개발사에 외주를 맡겨도 괜찮은가요?
AI 도구 사용 자체가 문제는 아니다. 중요한 건 그 도구를 다루는 팀의 역량이다. AI가 생성한 코드를 검토하고 판단할 수 있는 경험이 팀 내에 있는지, 테스트와 코드 리뷰 같은 품질 관리 프로세스가 갖춰져 있는지를 확인해야 한다. 도구보다 팀의 작업 방식을 먼저 보는 것이 맞다.
Q.AI 덕분에 개발 비용이 낮아졌다는 개발사, 믿어도 되나요?
AI 도구 도입으로 일부 반복 작업의 효율이 높아진 건 사실이다. 하지만 이게 비용 절감으로 바로 이어지지는 않는다. 요구사항 분석, 설계, 테스트, 유지보수에 드는 시간은 AI가 줄여주지 못한다. 비용이 지나치게 낮다면 이 과정들이 생략되어 있을 가능성을 의심해봐야 한다. 런칭 후 추가 비용이 더 크게 발생하는 경우가 많다.
Q.외주 개발 결과물의 품질을 발주사가 직접 검증하는 방법이 있나요?
코드를 직접 보지 않아도 확인할 수 있는 방법들이 있다. 개발 중간에 실제 동작하는 빌드를 주기적으로 확인하는 것, 버그가 발생했을 때 개발사가 원인을 명확하게 설명할 수 있는지를 보는 것, 기능 추가 요청에 대해 구조적으로 설명하는지를 보는 것이 그것이다. 결과물뿐 아니라 개발사와의 소통 방식 자체가 품질 지표가 된다.
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