AI는 내 직업을 대체하지 않았다. 내 최악의 습관을 대체했다.

Source: Dev.to

매일 AI를 사용하기 시작하면서 바뀐 점

1년 전 나는 AI 도구가 나를 게으르게 만들 것이라 생각했다. 틀렸다.
AI는 내 작업 흐름이 실제로 얼마나 비효율적인지 드러냈다.

생산성이 타자를 빠르게 치는 것이라고 착각했지만, 그렇지 않았다. 내 시간 대부분이 다음에 낭비되었다:

• 반쯤 기억하고 있던 답을 찾는 데 시간 소비
• 수십 번이나 작성했던 보일러플레이트를 다시 쓰는 일
• 같은 파일을 오래 바라보다가 발생한 명백한 실수를 디버깅하는 일

AI가 내 업무에서 사고 자체를 없애는 것이 아니라 마찰을 없애 준 것이다. 그 차이가 중요하다.

AI가 도움이 되는 방법

코드 설명 및 요약

• 레거시 코드 설명
• 함수 요약
• 복잡한 로직을 쉬운 언어로 변환

이것이 이해를 대체하는 것이 아니라, 이해를 가속화한다.

문제 해결 지원

나는 AI를 다음에 활용한다:

• 가정 검증
• 놓친 엣지 케이스 발견
• 생각하지 못했던 대안 제시

대부분의 제안이 완벽하지는 않지만 괜찮다—여전히 더 나은 사고를 강요하기 때문이다.

반복적인 설정 코드 생성

AI는 다음을 만들어내는 데 뛰어나다:

• 설정 파일
• 타입 정의
• 목(mock) 객체
• 데이터베이스 마이그레이션

이 작업들은 핵심 로직, 즉 인간의 판단이 가장 중요한 부분을 건드리지 않으면서 시간을 절약한다.

AI가 서투른 영역

• 제품 의도 파악
• 아키텍처 트레이드‑오프 결정
• 복잡성을 추가하지 말아야 할 때 인지

무작정 복사‑붙여넣기만 하면 문제는 AI가 아니라 비판적 검토가 부족한 것이다.

실제 영향: 속도가 아닌 관성

마찰이 줄어들면 다음과 같은 효과가 있다:

• 컨텍스트 전환 감소
• 좌절감 감소
• 실제 문제 해결에 더 많은 에너지 확보

AI가 강력하게 느껴지는 이유는 당신보다 똑똑해서가 아니라, 동기를 서서히 소진시키는 사소한 불편함을 없애 주기 때문이다.

AI 사용 가이드라인

절대 AI에게 시키지 않는 일

• 시스템 설계
• 트레이드‑오프 결정
• 핵심 로직 직접 구현

AI에게 맡기는 일

• 코드 또는 개념 설명
• 대안 제시
• 주어진 제약 조건 내에서 리팩터링

결과를 내 스스로 설명할 수 없으면 절대 배포하지 않는다. 간단한 규칙이지만 큰 차이를 만든다.

결론

AI가 개발자를 대체하는 것이 아니라, 다음을 대체한다:

• 부실한 문서
• 반복적인 잡일
• “나중에 해결하겠다”는 변명

고군분투하는 개발자는 AI를 효과적으로 활용하지 못한다; 이해 없이 AI에만 의존하는 사람은 뒤처지게 된다.

AI가 나를 더 나은 개발자로 만든 것은 아니다. 오히려 내 작업 방식을 직면하게 만들었고, 그것이 가장 가치 있는 업그레이드였다.