AI 코딩으로 인한 비용의 이동 발생

기존의 개발은 프로그래머가 요구사항이나 사양(Specification)의 미비한 부분을 흡수해 왔지만,

프롬프트(Prompt) 작성 → AI 코딩(AI Coding)이라는 흐름에서는 '요구사항·사양'을 사전에 명확히 해야만 한다.

모호함을 흡수해 줄 담당자가 없다고 생각하면 된다.

프로그래머는 만들면서 구체적인 예시가 눈앞에서 완성되어 가기 때문에, 요구사항이나 사양의 모호한 부분을 발견하는 속도가 빠르고, 실물을 만지고 있기 때문에 그 정밀도도 높았다.

AI 프롬프트를 경유하는 코딩은 가설 시스템을 만지지 않고 사전에 요구사항·사양을 명확히 해야 하며, 그 부분이 난관이 된다.

당연히 AI에게 만들게 하면 멋대로 설정이나 테이블 항목을 추가하거나, 애초에 지시가 부족하다며 답변을 돌려줄지도 모르기 때문에, 대화적으로 가설 시스템을 만지면서 요구사항을 명확히 하는 것은 가능할지도 모른다.

다만, 그것도 대화하는 인내심이나, 멋대로 추가된 설정 및 항목이 올바른지를 판단하는 능력이 필요하므로, 기술자가 불필요하다거나 안이하게 비용 절감으로 이어지지는 않을 것이다.

개발 비용 → 미증

검증 비용 → 증가

유지보수 및 운용 시의 비용 → 감소, 정밀도 향상

아마도 이렇게 될 것이라고 생각한다.

코딩 파트에 대해서는 전항에서 서술한 바와 같이 능력도 필요하며, 능력이 있는 상태에서 비용이 미증될 것이라는 이야기였지만, 중요한 것은 만든 것이 올바른지 확인하는 검증(Verification) 단계이며, 여기에서도 사람에게 맡겨 흡수해 왔던 부분을 언어화할 필요가 생기게 된다.

나쁜 점만 썼지만, AI 코딩이 본격화되면 유지보수·운용 단계는 다소 편해질 것이다.

검증으로부터 내용을 추정하게 하거나, 수정 사항으로부터 검증 내용을 추정하게 함으로써 누락을 줄일 수 있고,

코드를 유지보수할 필요가 없기 때문에, 객체 지향(Object-Oriented)이나 책임 분리(Separation of Concerns)와 씨름하는 비용이 없어지며,

AI에게 만들게 하고 검증은 확실히 수행한다는 흐름으로 운용할 수 있을 것이기 때문이다.

요약하면 다음과 같다고 생각한다.

• 요구사항, 사양의 명확화가 필요
• 요구사항별 검증의 언어화가 필요, 포괄성(Comprehensiveness) 또한 당연히 필요
• 유지보수, 운용 단계에서 정밀도 향상을 기대할 수 있음

'AI로 비용 절감'이라는 문구가 난무하여, 실제로 해보니 그렇지 않다고 생각했기에 글로 작성해 보았다.