AI가 이미 엔지니어링 팀의 생산성을 향상시켰으며, 향후 몇 년 동안 더욱 좋아질 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 하지만 일부 리더들은 완성된 기능(fully-baked features)이 프로토타입만큼 빠르게 만들어져야 한다고 생각합니다. 슬프게도, 프로덕션 기능(production features)을 구축하는 데는 여전히 예전만큼의 시간이 걸리는 것 같습니다. AI가 우리 모두를 초생산적인 10x 개발자로 만들어 줄 예정 아니었나요?

이 AI 생산성 격차(AI productivity gap)를 이해하려면, 개발자들이 실제로 하루를 어떻게 나누어 쓰는지 인정해야 합니다. 실제로 새로운 기능을 코딩하는 것은 그들의 시간 중 대부분을 차지하는 부분이 아닙니다. 특히 시니어 엔지니어들은 어떤 코드를 작성해야 하는지 파악하는 데 많은 시간을 소비하며, AI는 아직 그 부분을 더 쉽게 만들어주지 못했습니다.

때로는 AI가 코딩 외의 업무를 더 느리게 만든다고 느낄 때도 있습니다. 예를 들어, 제품 요구 사항 문서(product requirements document)나 AI가 작성한 Linear 티켓을 읽어야 할 때마다, 사람이 작성한 문서를 검토하는 것보다 더 오래 걸립니다. AI가 작성한 글은 지나치게 상세할 수 있으며, 이는 핵심 부분을 추출하는 것을 더 어렵게 만들 수 있습니다.

하지만 자신의 일을 쉽게 만드는 대신 타인의 일을 더 어렵게 만드는 데 AI를 사용하는 것은 또 다른 주제입니다. 일단은 AI가 도움만 준다고 가정해 봅시다. 그렇다 하더라도 상황이 생각만큼 낙관적이지는 않습니다. 먼저 시니어 개발자를 고려해 보겠습니다. 만약 그들이 빅테크 기업에서 근무한다면, 그들의 하루는 다음과 같을 수 있습니다:

따라서 AI가 코딩 속도를 3배 빠르게 만든다고 가정하더라도(그리고 더 많은 새로운 코드가 생성됨에 따라 테스트, CI/CD 및 배포에 약간 더 많은 시간을 소비한다고 가정할 때), 이 시니어 개발자는 하루에 단 1.25시간, 즉 약 15%만을 절약하게 됩니다.1

이제 이와 유사한 주니어 개발자를 고려해 보겠습니다:

AI는 이 주니어 개발자의 시간을 2시간 절약해주며, 약 25% 더 효율적으로 만듭니다. 이는 시니어 개발자보다 더 큰 차이인데, 주니어들이 AI가 가장 크게 향상시키는 업무 영역인 코딩(Coding)에 더 많은 시간을 소비하기 때문입니다.

AI가 주니어들에게 더 큰 향상을 제공한다는 점을 고려하면, 리더들이 "이제 AI가 주니어의 일을 대신하므로 시니어 엔지니어만 채용한다"와 같은 말을 하는 것은 아이러니합니다. 실제로 AI로부터 가장 큰 이득을 얻을 수 있는 사람은 주니어들입니다. 특히 그들이 AI를 단순히 단순 작업을 수행하는 의욕만 앞선 조수(sidekick)가 아니라, 학습 도구(learning tool)로 잘 활용할 수 있다면 더욱 그렇습니다.2

만약 위의 관찰 결과가 놀랍거나, 개발자들이 실제로 코드를 작성하는 데 하루에 몇 시간 이상을 소비한다고 생각한다면, 당신은 아마 이 업무의 진정한 복잡성을 이해하지 못하고 있을 가능성이 높습니다.3 다음과 같이 생각해 보세요. 코딩은 잘하지만, 시스템에 대해 추론(reasoning)하는 데 어려움을 겪고, 다른 사람과 함께 어려운 문제를 해결해 나가는 인내심이 없으며, 모호한 요구사항을 구체적인 실행 항목(action items)으로 분해하지 못하는 사람을 채용한다고 상상해 보십시오. 저는 이런 사람을 채용하지 않을 것입니다. 왜냐하면 그들이 결여된 기술들이 업무에서 가장 중요한 부분이기 때문입니다. 코딩을 잘하는 것은 기본(table stakes)일 뿐입니다.

물론 AI는 여전히 진화 중이며, 개발자 업무의 더 많은 부분에서 능력이 향상됨에 따라 개발자들을 점점 더 생산적으로 만들 것입니다. 하지만 지금 당장은, 특히 시니어 직원들에게서 급격하고 극적인 생산성 향상을 기대하지는 마십시오.

Notes

이 수치들에 대해서는 의견이 다를 수 있지만, 만약 이 수치가 터무니없다고 생각한다면 당신은 아마 시니어 개발자가 되어본 적이 없을 것입니다. ↩

Andrew Murphy는 "마치 불을 발견한 것처럼 '이제 AI가 주니어의 일을 한다'고 말하며 컨퍼런스에 갔다가 돌아온 잘못된 판단을 내리는 VP(부사장)들"에 대해 더 많이 기술합니다. ↩

이러한 이유로, 최근 많은 사람들이 도어맨 오류(doorman fallacy)에 대해 이야기하는 것을 들었습니다. ↩