서론

AI가 코드를 작성하는 시대가 되었습니다.

Claude Code나 Codex와 같은 도구를 사용하면,

한 명의 개발자가 병렬적으로 여러 프로젝트의 코드를 생산할 수 있습니다.

과거라면 며칠이 걸렸을 구현이 몇 시간 만에 완료되는 것도 드문 일이 아닙니다.

하지만 그 속도의 혜택을 받는 한편, 놓치기 쉬워진 것이 있습니다.

이 코드가 프로덕트(Product)의 가치를 훼손하고 있지는 않은가 하는 질문입니다.

AI 시대에 품질 보증의 중요성이 커지는 이유

AI에게 여러 지시를 병렬적으로 내리면, 개발자의 뇌 내에서 컨텍스트 스위칭 (Context Switching)이 이전보다 더욱 빈번하게 발생하게 됩니다.

코드의 영향 범위를 오판하거나, 의도한 사양 (Specification)을 달성했는지 파악하지 못할 리스크는 생산 속도가 올라갈수록 높아집니다.

실제로 필자가 Zenn에 게시한 아래의 기사가 트렌드에 오른 적이 있습니다.

고속으로 생산되는 코드의 품질을 어떻게 보증할 것인가라는 문제의식이 많은 개발자 사이에서 공유되고 있다는 방증이라고 해석하고 있습니다.

개발자와 사용자의 관심은 구조적으로 어긋나 있다

개발자의 심리로서, 자신이 새로 구현한 메서드 (Method)의 단위 테스트 (Unit Test)를 충실히 작성하려는 의식이나, 스스로 구현한 기능의 테스트를 수행하려는 의식은 자연스럽게 작동합니다.

자신이 작성한 코드가 사양대로 동작하는지 여부는 가장 직접적인 관심사이기 때문입니다.

반면 프로덕트를 사용하는 사용자는 어떤 기능을 누가 어떻게 구현했는지에는 관심이 없습니다.

자신의 생활이 편리해지는지, 업무가 수월해지는지 등의 사항에 관심이 있습니다.

AI가 인간의 역량을 넘어서는 기세로 생산한 코드가 예상치 못한 곳에서 결함을 일으켜 인시던트 (Incident)로 이어진다면, 아무리 폭속으로 신기능을 개발했다 하더라도 그 노력은 수포로 돌아갑니다.

가장 먼저 던져야 할 하나의 질문

그렇다면 무엇을 기준으로 개발의 우선순위를 판단해야 할까요.

필자가 가장 중요시해야 한다고 생각하는 관점은, 이 프로덕트가 사용자에게 제공하는 가장 큰 가치는 무엇인가 하는 점입니다.

바꾸어 말하면, 수익의 핵심이 되는 기능이 망가지는 것을 피하도록 개발·구현·동작 확인의 우선순위를 설계하는 것입니다.

이 사고방식은 필자가 테스트 자동화가 진행되지 않은 프로덕트에 자동화를 도입했을 때 실제로 판단의 축으로 삼았던 것입니다.

구체적으로는 어떤 회귀 테스트 (Regression Test)를 우선적으로 자동화해야 하는지에 대한 판단 기준으로 활용했습니다.

엔지니어의 리소스 (Resource)는 유한하며, 모든 것을 동일하게 커버하는 것은 현실적이지 않습니다.

그렇기에 지켜야 할 우선순위는 프로덕트의 가치를 축으로 결정할 필요가 있습니다.

구체적인 예시

이하에 프로덕트 유형별 대표적인 예를 나타냅니다.

toC 대상 서비스

toB 대상 서비스

요약

AI가 코드를 고속으로 생산하는 시대이기에 더욱, 엔지니어의 역할은 '코드를 빠르게 작성하여 기능을 빨리 개발하는 사람'에서 '프로덕트의 가치를 지키는 우선순위를 판단할 수 있는 사람'으로 변화하고 있다고 느낍니다.

저의 커리어는 QA에서 시작하여 그 후에 개발자로 전향했습니다.

QA였을 때보다 품질 보증에 관한 학습을 가속화해야 하는 시대가 되었다고 느끼며, 이는 QA 엔지니어에 국한된 이야기도 아니라고 생각합니다.