AI를 사용해 6개월 동안 내 일을 했어요. 실제로 일어난 일은 이렇습니다.

Source: Dev.to

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AI를 활용해 6개월 동안 내 일을 대신하게 했을 때 실제로 일어난 일

요약
저는 6개월 동안 AI에게 제 업무를 맡겨 보았습니다. 여기서는 어떤 도구를 사용했는지, 어떤 작업을 자동화했는지, 그리고 그 결과가 어땠는지를 공유합니다.

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1️⃣ 배경

• 직무: 프론트엔드 개발자 (React, TypeScript)
• 팀 규모: 5명
• 주요 업무: 버그 수정, 기능 구현, 코드 리뷰, 문서 작성

AI가 급속히 발전하면서, 실제 업무에 적용해볼 수 있는 가능성이 눈에 띄었습니다. 그래서 저는 ChatGPT, Claude, GitHub Copilot 등을 조합해 일주일에 한 번씩 실험을 진행했습니다.

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2️⃣ 사용한 도구와 워크플로우

워크플로우 요약

1. 작업 할당: 매주 월요일에 이번 주에 해야 할 티켓을 리스트업합니다.
2. 프롬프트 작성: 각 티켓에 맞는 프롬프트를 만들고 AI에게 전달합니다.
3. 코드 검토: AI가 만든 코드를 직접 검토하고, 필요하면 수정합니다.
4. 테스트: 자동 생성된 테스트를 실행하고, 실패하면 프롬프트를 재작성합니다.
5. 배포: 최종 코드를 PR에 올리고, 팀 리뷰를 진행합니다.

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3️⃣ 실제 진행 상황

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4️⃣ 얻은 교훈

1. AI는 “보조자” – 완전 자동화는 아직 불가능합니다. 특히 비즈니스 로직이나 보안 관련 코드는 반드시 인간이 검증해야 합니다.
2. 프롬프트가 핵심 – 명확하고 구체적인 프롬프트를 만들면 결과물의 품질이 크게 올라갑니다.
3. 시간 절감 효과 – 평균적으로 30% 정도의 작업 시간이 단축되었습니다. 특히 반복적인 문서 작업과 테스트 코드 작성에서 큰 효과를 보았습니다.
4. 팀 커뮤니케이션 – AI가 만든 코드를 팀에 공유할 때는 “AI가 만든 초안”이라는 라벨을 붙여 투명성을 유지했습니다.

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5️⃣ 한계와 위험

• 코드 품질: AI가 만든 코드가 가끔 비효율적이거나 보안 취약점을 포함합니다.
• 저작권: 생성된 코드가 기존 오픈소스 라이선스를 침해할 가능성을 항상 검토해야 합니다.
• 과신 위험: AI가 “정답”이라고 주장하더라도, 반드시 테스트와 리뷰를 거쳐야 합니다.

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6️⃣ 결론

AI를 업무에 도입하면 생산성 향상과 반복 작업 감소라는 큰 장점을 얻을 수 있습니다. 하지만 현재 단계에서는 인간의 검증이 필수이며, 프롬프트 설계 능력이 성공의 열쇠가 됩니다. 앞으로도 AI와 협업하는 방식을 지속적으로 개선해 나갈 계획입니다.

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이 글이 여러분에게 AI를 실제 업무에 적용해볼 용기를 주었길 바랍니다.

소개

제가 곤란해질 수도 있는 이야기를 하려 합니다: 저는 지난 6개월 동안 프로그래밍 작업의 약 **70 %**를 AI를 사용해 수행해 왔습니다. 단순히 코드 완성이나 버그 수정만이 아니라, 실제로 전체 기능을 구축하고, 문서를 작성하며, 코드를 검토하고, 복잡한 문제까지 디버깅하고 있습니다.

그리고 저를 판단하기 전에 제 이야기를 들어 주세요. 제가 배운 것은 AI에 대한 생각, 여러분의 직업, 그리고 프로그래밍의 미래를 바꿔 놓을 것입니다.

시작은 이렇게

2024년 June 2024로 돌아가 보겠습니다. 저는 기술 스타트업에서 중급 개발자입니다. 우리는 항상 시간이 부족하고, 기술 부채에 빠져 있으며, 제품 로드맵은 점점 길어지고 있습니다. 익숙하시죠?

어느 날, 정말 짜증나는 버그에 막혔습니다—우리 API가 중첩된 JSON 객체에서 null 값을 처리하는 방식에 관한 문제였습니다. 두 시간째 바라보고 있었고, 머리가 완전히 지끈거렸습니다.

좌절감에 ChatGPT를 열고 전체 코드 파일을 붙여넣었습니다.

What's wrong with this?

30 seconds later it found the bug, explained why it was happening, and gave me three different ways to fix it. I sat there, stunned: two hours of my time versus 30 seconds of AI time.

그때 뭔가 깨달았습니다. AI가 이 정도를 할 수 있다면… 또 무엇을 할 수 있을까요?

Source: …

실험이 시작되다

나는 실험을 해 보기로 했다. 다음 한 달 동안 가능한 모든 일을 AI 도구를 사용해서 해 보겠다는 계획이다:

규칙: AI가 할 수 있다면, 내가 직접 하지 않는다. AI가 막히거나 실수를 할 때만 개입한다.

그 결과는 다음과 같다.

1주차: 모든 것이 부정행위처럼 느껴졌다

첫 주는 시험에서 부정행위를 하는 듯한 기분이었다. AI에게 React 컴포넌트를 만들라고 하면, AI가 코드를 내놓고 나는 그대로 복사‑붙여넣기만 했다.

보통 2~3시간 걸리던 작업이 20분 만에 끝났다.

나는 계속 뒤를 살피며 누군가 나를 잡아줄까 걱정했다. “진짜 개발자는 이런 식으로 하지 않아,” 라고 스스로에게 말했다. “고생해야 배우는 거야.”

하지만 아무도 눈치채지 못했다. 내 풀 리퀘스트는 승인받았고, 기능은 배포됐으며, 모든 것이 정상적으로 작동했다.

2~4주차: 나는 더 이상 코딩을 하지 않는다, 지시만 한다

3주 차가 되면서 이상한 현상이 나타났다. 나는 코드를 작성하는 사람이라기보다 코드를 지시하는 사람으로 변했다.

무언가를 구현하는 방법을 고민하느라 시간을 보내는 대신, 무엇을 만들어야 하고 왜 만들어야 하는지에 집중했다.

내 프로세스는 다음과 같다:

1. 문제를 깊이 이해한다.
2. 작은 조각으로 나눈다.
3. 각 조각을 AI에게 자연어로 설명한다.
4. AI가 만든 결과물을 검토하고 테스트한다.
5. 잘못된 부분을 수정한다.
6. 다음 조각으로 넘어간다.

나는 그 어느 때보다 빠르게 코딩했고, 코드 품질도 내가 직접 작성했을 때보다 더 좋았다. 왜일까? AI는 피곤하지 않으며, 금요일 오후 5시에 급하게 작업하지도 않고, 일관되게 모범 사례를 따르기 때문이다.

불편한 진실

여기서 상황이 불편해졌습니다.

나는 주간 업무를 화요일이나 수요일까지 끝내기 시작했습니다. 매니저는 내가 생산성이 높다고 생각하고 계속해서 더 많은 일을 주었습니다. 추가 업무가 있어도 나는 일찍 끝났고—그래서 정상적인 사람이라면 할 일을 했습니다: 아무에게도 말하지 않았습니다.

나는 평소 근무 시간을 유지했지만, 8시간 동안 코딩하는 대신 3~4시간 정도만 코딩하고 나머지 시간은 다음에 사용했습니다:

• 새로운 기술 학습
• 기술 문서 읽기
• 내부 도구 개선
• 실제로 점심시간 갖기
• 산책하기
• 내 삶을 살아가기

내 경력에서 처음으로 번아웃이 오지 않았습니다. 에너지가 넘쳤고 다시 프로그래밍에 흥미를 느꼈습니다.

하지만 동시에 죄책감이 들었습니다. 내가 부정직한 걸까요? 매니저에게 말해야 할까요? 그들이 알게 된다면 해고당할까요?

실제 AI가 할 수 있는 것 (내보다 더 잘하는)

• Writing Boilerplate Code – 기본 CRUD 작업이 포함된 REST API가 필요하신가요? AI는 2 분 만에 완벽히 만들어 줍니다 (저는 한 시간 걸리죠).
• Finding Bugs – AI는 논리 오류, 엣지 케이스, 잠재적 문제를 저보다 훨씬 빠르게 찾아냅니다. 마치 시니어 개발자가 즉시 코드를 검토해 주는 것과 같습니다.
• Explaining Complex Code – 지저분한 레거시 코드베이스를 AI에게 주고 “이게 뭐 하는 거야?”라고 물어보세요. AI는 명확한 설명을 제공해 며칠 걸리던 문서 읽는 시간을 절약해 줍니다.
• Writing Tests – AI는 제가 생각하지 못한 포괄적인 테스트 케이스를 작성합니다. 코드 커버리지가 약 60 %에서 90 %로 상승했습니다.
• Refactoring – “코드를 더 읽기 쉽게 만들어줘” 혹은 “이 함수 최적화해줘” 라고 하면, AI는 기능을 유지하면서 아름답게 처리합니다.
• Documentation – 저는 예전엔 문서 작성을 싫어했어요. 이제는 AI가 대신 해 주고, 솔직히 제가 썼던 것보다 더 좋습니다.

AI가 아직 할 수 없는 것

하지만 AI 할 수 없는 것이 있습니다:

• 비즈니스 로직 이해 – AI는 회사가 왜 특정 기능이 필요한지, 그 기능이 전체 그림에서 어떻게 맞춰지는지 모릅니다. 이는 여전히 여러분의 몫입니다.
• 아키텍처 결정 – 마이크로서비스를 쓸까, 모놀리스를 쓸까? GraphQL인가 REST인가? AI는 옵션을 설명할 수 있지만 전략적 결정을 내릴 수는 없습니다.
• 이상한 프로덕션 이슈 디버깅 – 시스템 간 기묘한 상호작용으로 프로덕션에서 문제가 발생하면 AI는 무용지물입니다. 실제 디버깅 능력이 필요합니다.
• 사람과 대화하기 – AI는 회의에 참석하거나, 사내 정치을 이해하거나, 이해관계자와 협상하거나, 비기술자에게 기술적 결정을 설명할 수 없습니다.
• 무엇을 만들지 알기 – AI는 사용자가 실제로 필요로 하는 기능을 알려줄 수 없습니다. 이는 공감, 사용자 조사, 인간 문제에 대한 이해가 필요합니다.
• 창의적 문제 해결 – 아직 아무도 해결하지 못한 완전히 새로운 문제에 직면하면 AI는 여전히 한계가 있습니다.

핵심 요점: AI는 강력한 보조 도구로서 소프트웨어 개발의 기계적이고 반복적인 작업은 물론 일부 분석 작업까지도 크게 담당할 수 있습니다. 하지만 전략, 공감, 커뮤니케이션, 그리고 진정한 창의적 사고와 같은 인간적인 측면은 대체될 수 없습니다. 도구를 활용하되, 오직 여러분만 할 수 있는 업무 영역을 대체되지 않게 하세요.

AI는 기존 솔루션을 그대로 되풀이할 뿐이다. 인간의 창의성이 필요하다.

죄책감이 깃든 비밀

4개월 차쯤, 나는 내 가장 친한 친구(동료 개발자)에게 내가 하고 있던 일을 털어놓았다.

“친구, EVERYONE 다 하고 있어,” 그가 말했다. “우리는 그냥 이야기하지 않을 뿐이야.”

그 말에 나는 충격을 받았다. 나만 그런 줄 알았는데, 알고 보니 대부분의 동료들도 AI를 사용하고 있었다. 우리는 모두 비밀리에 AI를 활용하면서 마치 사용하지 않은 척하고 있었다.

왜 이렇게 숨기나요? AI를 쓰면 “가짜 개발자”가 되거나 “진짜 코딩을 하지 않는다”는 이상한 낙인이 있기 때문이다.

하지만 내가 깨달은 건, AI를 사용한다고 해서 개발자가 덜 되는 것이 아니라 더 똑똑한 개발자가 된다는 것이다.

“부정행위”라고 여겨지는 다른 것들은?

• Stack Overflow를 이용해(다른 사람들의 솔루션을 검색)
• 처음부터 만들지 않고 프레임워크를 사용
• 메모장에서 직접 코딩하지 않고 코드 편집기를 사용
• 기계어를 직접 작성하지 않고 컴파일러를 사용

각 세대의 개발자들은 이전 세대가 “부정행위”라고 생각했던 도구들을 활용해 왔다. AI는 그 다음 단계의 도구일 뿐이다.

실제로 중요한 기술들

덜 중요해진 기존 기술들

• 구문 암기
• 코드를 한 줄씩 직접 작성하기
• 모든 알고리즘을 알고 있기
• 찾아보지 않고 코딩하기

더 중요해진 새로운 기술들

• AI에게 무엇을 물어볼지 알기
• AI가 만든 코드를 검토하고 테스트하기
• 시스템과 아키텍처 이해하기
• 사람과의 커뮤니케이션
• 올바른 질문하기
• 비판적 사고
• 복잡한 문제를 분해하기

계산기가 보편화되었을 때와 비슷합니다. 수학 교육을 중단했을까요? 아니요. 하지만 손으로 장기 나눗셈을 하게 하는 대신 수학적 개념을 이해하는 데 집중하게 된 것이죠.

아무도 듣고 싶어 하지 않는 부분

보세요, 솔직히 말씀드릴게요. 일부 프로그래밍 직업은 사라질 것입니다.

당신의 업무가 다음 중 하나라면:

• 기본 CRUD 애플리케이션 작성
• 간단한 웹사이트 구축
• 반복적인 코딩 작업 수행
• 디자인을 HTML/CSS로 변환
• 표준 API 엔드포인트 작성

…AI는 이미 그 대부분을 할 수 있으며, 매달 더 나아지고 있습니다.

하지만 이러한 직업들은 이미 가치가 떨어지고 있었습니다. 프로그래밍에서 진정한 가치는 코드를 입력하는 데 있지 않았습니다. 그것은 다음에 있었습니다:

• 비즈니스 문제 해결
• 사용자 이해
• 좋은 의사결정
• 올바른 제품 만들기
• 팀과 협업
• 복잡한 시스템 유지보수

AI는 당신이 잘하는 것을 증폭시킵니다. 문제 해결과 의사결정에 능숙하다면, AI는 당신을 10배 더 생산적으로 만들어 줍니다. 코드를 입력하는 것만 잘한다면, 어려움을 겪을 수 있습니다.

지금 제가 다르게 하는 일

저는 다르게 배웁니다

10시간짜리 강의를 듣는 대신, AI에게 가르쳐 달라고 요청합니다.

“React 훅을 10살 아이에게 설명하듯 알려줘.”

그 후에 추가 질문을 합니다. 마치 24시간 언제든지 인내심 있는 튜터가 있는 것과 같습니다.

저는 다르게 코딩합니다

원하는 것을 평이한 영어로 설명하는 것부터 시작합니다. AI가 시작점을 제공합니다. 저는 그것을 검토하고, 테스트하고, 수정합니다. 반복합니다.

저는 중요한 것에 집중합니다

“X를 어떻게 구현할지”에 드는 시간을 줄이고, “우리가 정말 X를 만들어야 할까?”와 “사용자에게 가장 좋은 해결책은 무엇인가?”에 더 많은 시간을 씁니다.

저는 새로운 기술을 두려워하지 않습니다

새로운 프레임워크를 시도하고 싶나요? AI가 몇 분 안에 작동하는 예제를 제공할 수 있습니다. 저는 지난 2년 동안 배운 것보다 6개월 만에 더 많이 배웠습니다.

저는 실제로 워라밸을 가지고 있습니다

업무 시간에 생산성을 높였기 때문에 실제로 오후 5시에 로그오프할 수 있습니다. 늦은 밤 디버깅은 이제 없습니다. 주말 코딩 세션도 없습니다.

논란

일부 개발자들은 ANGRY(화가 난) 상태로 AI에 대해 비판하고 있습니다. 다음과 같은 댓글을 본 적이 있습니다:

• “AI가 우리 모두를 대체할 거예요!”
• “AI를 사용한다면 진짜 개발자가 아니에요!”
• “이것이 프로그래밍의 종말입니다!”

이해합니다. 변화는 두렵죠. 하지만 제 생각은 다음과 같습니다:

AI는 개발자를 대체하지 않을 것입니다.
AI를 사용하는 개발자는 사용하지 않는 개발자를 대체할 것입니다.

예를 들어:

• Git을 배운 개발자들이 버전 관리를 사용하지 않던 개발자를 대체했습니다.
• 웹 개발자들이 Notepad로 HTML을 코딩하던 사람들을 대체했습니다.
• 고수준 언어가 어셈블리 프로그래머들을 대체했습니다.

산업은 진화합니다. 여러분은 그것과 함께 진화하거나 뒤처질 수 있습니다.

이것이 당신에게 의미하는 바

개발자이거나 되고 싶다면, 여기 내 조언이 있다:

오늘부터 AI 사용 시작

기다리지 마세요. 죄책감을 느끼지 마세요. 다른 사람들은 이미 사용하고 있습니다. 질문은 *“AI를 사용해야 할까?”*가 아니라 “경쟁자보다 AI를 어떻게 더 잘 활용할 수 있을까?” 입니다.

AI가 대체할 수 없는 기술에 집중

시스템 설계, 커뮤니케이션, 비즈니스 로직, 사용자 공감을 배우세요. 이것이 당신의 방어벽입니다.

AI를 주니어 개발자로 대하라

빠르지만 때때로 틀릴 수 있습니다. 모든 것을 검토하세요. 모든 것을 테스트하세요. 무조건 신뢰하지 마세요.

정직하게 (안전한 경우)

회사가 허용한다면 AI 사용을 공개하세요. 팀과 팁을 공유하세요. 모두를 더 생산적으로 만드세요.

계속 배우기

AI는 빠르게 진화하고 있습니다. 오늘 통하는 것이 내일은 통하지 않을 수 있습니다. 호기심을 유지하고, 실험하세요.

나의 예측

5년 후에는 코딩에 AI를 사용하는 것이 오늘날 구글을 사용하는 것만큼 일반적일 것입니다. AI 사용을 금지하는 기업은 큰 불리함을 겪게 될 것입니다.

성공하는 개발자는 다음과 같은 사람들입니다:

• AI를 효과적으로 활용하는 방법을 안다
• 고차원적인 사고에 집중한다
• 인간과 AI와 소통할 수 있다
• 코드뿐 아니라 비즈니스 문제를 이해한다

어려움을 겪는 개발자는 다음과 같은 사람들입니다:

• 변화에 저항한다
• 암기한 지식에만 의존한다
• AI 도구를 사용할 수 없다
• 솔루션보다 구문에만 집중한다

진짜 비밀

6개월 동안 배운 진짜 비밀을 알고 싶나요?

프로그래밍은 코드를 작성하는 것이 아니라 문제를 해결하는 것이었습니다. 코드는 우리가 사용한 도구일 뿐이었습니다.

이제 우리는 더 나은 도구를 갖게 되었습니다—우리보다 더 빠르게 타이핑하고, 구문을 더 잘 기억하며, 버그를 더 빨리 잡아내는 도구 말이죠.

그러니 그것을 활용하세요. 그 도구에 능숙해지세요. 그리고 그때 절약된 시간을 AI가 할 수 없는 일, 즉 생각하기, 창조하기, 인간을 이해하기, 의사결정하기에 투자하세요.

최종 생각

창조하고, 인간을 이해하며, 결정을 내리는 것.

그게 바로 미래다. 솔직히? 꽤 흥미롭다.

최종 생각

나는 아직도 대부분의 코딩 작업에 AI를 사용하고 있다. 생산성이 하늘을 찌른다. 코드 품질도 더 좋아졌다. 스트레스도 적다. 배우는 속도도 빨라졌다.

직업 안정성이 걱정되는가? 조금은. 하지만 나는 적응하지 못하는 개발자들이 더 걱정된다.

도구는 여기 있다. 무료이거나 저렴하다. 작동한다. 유일한 질문은: 당신은 그것들을 사용할 것인가?

6개월 전, 나는 회의적이었다. 이제는 그렇지 않다.