AI가 당신의 엔지니어링 팀에 미치는 실제 영향 측정
Source: Dev.to
몇 달 전, 기술 업계는 공포를 불러일으키는 헤드라인의 물결에 휩싸였습니다. CEO와 기술 리더들은 어디서든 무대에 올라 자신들의 코드 중 엄청난 비율이 이제 AI‑생성이라고 주장했습니다. 동참하지 않으면 기본적으로 실패한 것이었습니다.
이것은 제가 ‘지출 광란’이라고밖에 부를 수 없는 현상을 촉발했습니다. 기업들은 뒤처지지 않기 위해 AI 코딩 도구에 수십만·수백만 달러 규모의 계약을 체결하기 시작했습니다. 모두가 묻던 질문은 간단했습니다: “전체 팀이 AI를 사용하게 하려면 어떻게 해야 할까?”
지금은? 대화가 바뀌었습니다. 일찍 뛰어든 기업들은 이제 훨씬 더 어려운 질문을 던지고 있습니다: “이게 정말 가치가 있을까?”
우리는 과대광고 사이클을 지나 실행이라는 복잡한 현실에 도달했습니다. “우리가 AI를 쓰고 있나?” 대신 팀은 “우리가 AI를 잘 쓰고 있나?” 라고 묻고 있습니다. 그리고 문제는 이렇습니다: 수년간 엔지니어링 생산성을 측정해 온 기존 지표들은 이 새로운 세계에 전혀 맞지 않습니다.
현재 지표가 당신을 속이는 이유
오해를 불러오는 사이클 타임
사이클 타임이 50 % 감소하면 축하하게 됩니다. 하지만 실제로는 AI가 코딩 단계를 크게 단축시키는 반면, 생성된 코드는 너무 복잡해 리뷰 단계가 두 배로 늘어납니다. 실제로는 아무것도 얻지 못했으며, 병목 현상이 다른 곳으로 이동했을 뿐입니다. 전통적인 도구는 이 변화를 포착하지 못해, 팀은 검토 마찰에 시달리면서도 허울 좋은 지표만 축하하게 됩니다.
AI 영향을 진단할 수 없는 DORA 지표
DORA metrics는 전체 파이프라인 건강을 측정하는 데는 훌륭하지만, AI의 구체적인 영향을 알려주기엔 너무 추상적입니다. Change Failure Rate가 상승해도 DORA는 그냥 넘깁니다. 이는 증가가 AI 프롬프트 오류, AI 도구의 코드 품질 저하, 혹은 AI와 무관한 요인 때문인지 알려주지 못합니다.
코드 라인 수 (여전히 형편없음)
코드 라인 수는 언제나 형편없는 지표였지만, AI가 이를 완전히 터무니없게 만들었습니다. AI 도구는 몇 초 만에 수천 라인의 코드를 뱉어낼 수 있습니다. 이런 방식으로 생산성을 측정하는 것은 쓸모가 없을 뿐 아니라 잘못된 행동을 장려합니다.
AI ROI를 측정하기 위한 더 나은 프레임워크
엔지니어링 조직은 본질적으로 시스템입니다: 투입(인력, 도구, 클라우드 비용)과 산출(작동하는 제품)이 있습니다. AI ROI를 측정하는 실제 프레임워크는 이러한 투입과 산출을 의미 있게 연결해야 합니다.
Pillar 1: 실제 엔지니어링 속도 측정
간단히 시작 – 기본 산출량 추적
- 처리량 측정: 주당 머지된 풀 리퀘스트 수 또는 해결된 이슈 수. 이는 팀이 실제로 배포하고 있는 양의 기준이 됩니다.
좀 더 정교하게 – 작업 방식 이해
- AI Code Ratio를 추적해 머지된 코드 중 AI가 차지하는 비율을 파악합니다.
- 캘린더를 분석해 AI가 엔지니어를 집중 작업으로 자유롭게 하는지, 아니면 여전히 회의에만 시간을 쓰는지 확인합니다.
골드 스탠다드 – AI 사용량별 세분화
- 사이클 타임 지표를 각 풀 리퀘스트에서 사용된 AI 양에 따라 구분합니다. 이를 통해 가장 중요한 질문에 답할 수 있습니다: “AI‑생성 코드가 많은 PR이 인간이 작성한 코드보다 시스템을 더 빠르게 통과하고 있는가?”
Pillar 2: 품질 및 유지보수성 측정
간단히 시작 – Change Failure Rate 추적
- 배포 후 프로덕션에서 문제가 발생하는 비율을 보여주는 후행 지표입니다.
좀 더 정교하게 – 재작업 및 복잡도 살펴보기
- Rework Rate(머지 후 짧은 기간 내 재작성된 코드 비율)를 추적합니다.
- 코드 복잡도를 측정합니다. AI‑중심 PR이 인간이 작성한 코드보다 더 깨지기 쉬운가요?
골드 스탠다드 – AI 투여량별 결함 추적
- AI‑생성 코드와 인간이 작성한 코드의 Defect Escape Rate를 비교합니다. 의미 있는 패턴을 보려면 보통 배포 후 90 일 정도가 필요하지만, AI가 고객 경험을 개선하고 있는지 악화시키고 있는지에 대한 확실한 답을 제공합니다.
Pillar 3: 조직적 영향 측정
간단히 시작 – 도구 사용자를 추적
- 조직 전체의 주간 활성 사용량을 측정해 어느 팀이 적극적으로 도입하고 어느 팀이 보류하고 있는지 파악합니다.
좀 더 정교하게 – 온보딩 속도 측정
- 신규 엔지니어의 “10번째 PR까지 소요 시간”을 추적합니다. AI가 그들이 더 빨리 생산적인 팀원이 되도록 돕고 있나요?
골드 스탠다드 – 인재 파이프라인 위험 평가
- AI는 기존에 주니어 엔지니어가 훈련을 통해 습득하던 단순 반복 작업을 자동화합니다. 이는 장기적인 위험을 초래합니다: 주니어에서 시니어로 성장하는 경로를 없애고 있지는 않은가? 이를 정량화하는 것은 어렵지만, 진지한 ROI 논의에서는 필수적입니다.
Pillar 4: 총 비용 측정
간단히 시작 – 라이선스 비용을 인력 비용과 비교
- AI 도구에 연간 지출하는 금액을 추가 엔지니어 한 명을 고용하는 비용과 비교합니다.
좀 더 정교하게 – 토큰 사용량 추적
- 토큰 소비를 모니터링합니다. 어느 팀이나 엔지니어가 파워 유저인가요? 가장 빠르게 크레딧을 소모하는 곳은 어디인가요?
골드 스탠다드 – R&D 자본화 자동화
- AI를 활용해 엔지니어링 작업을 “신규 기능”, “유지보수”, “인프라” 등으로 자동 분류합니다.
- 이를 통해 재무 부서를 위한 자동화된 R&D 비용 자본화 보고서를 생성하고, 엔지니어링 데이터를 전략적 비즈니스 자산으로 전환합니다.
지표 주변에 올바른 문화 구축
프레임워크는 팀이 신뢰하지 않으면 의미가 없습니다. 엔지니어링 지표는 매우 유용할 수 있지만, 잘못 구현하면 두려움과 불신만 만들게 됩니다.
측정 대상에 대해 투명하게 공개하기
“왜”가 “무엇”보다 중요합니다. 팀에게 무엇을 측정하고 왜 측정하는지 솔직히 알리세요. 이를 개인을 감시하기 위한 것이 아니라 시스템적 문제를 찾아 고치기 위한 도구로 프레이밍하세요.
사람보다 시스템에 집중하기
지표는 개발 프로세스의 건강을 이해하기 위한 것이지, 개인 성과 순위를 매기기 위한 것이 아닙니다. 질문은 언제나 시스템을 개선하는 데 초점을 맞추어야 하며, 엔지니어를 평가하기 위한 랭킹이 되어서는 안 됩니다.