왜 AI는 개발자를 대체하지 못할까 (실제 프로덕션에 사용해 본 후)
Source: Dev.to
지난 1년 동안 전 세계 개발자들은 같은 경고를 들어왔습니다:
“AI가 프로그래머를 대체할 것이다.”
일부는 프론트엔드 개발자는 이미 운명이라고 말합니다.
일부는 주니어 개발자는 2년 안에 사라질 것이라고 합니다.
일부는 “프롬프트만 하면 코딩이 필요 없다”고 말합니다.
그래서 저는 트위터에서 논쟁을 그만두고 실제로 AI를 프로덕션에 적용해 보았습니다.
AI를 사용한 작업:
- 프론트엔드 컴포넌트 작성
- 백엔드 API 생성
- SQL 쿼리 최적화
- 기존 코드 리팩터링
- 버그 디버깅
실제 기능을 실제 사용자에게 배포한 뒤, 솔직한 진실은 명확합니다: AI는 강력하지만 개발자를 대체할 정도는 아닙니다.
왜 AI를 충분히 신뢰하고 프로덕션에 사용했는가
저는 AI에 반대하는 입장이 아닙니다. 오히려 AI가 성공하기를 바랐습니다. Angular, Node.js, 데이터베이스, 클라우드를 다루는 풀스택 개발자로서 AI는 완벽한 생산성 파트너처럼 보였습니다:
- 더 빠른 전달
- 반복 작업 감소
- 더 깔끔한 코드
작은 실험에 그치지 않고 실제 마감일, 실제 사용자, 그리고 문제가 발생했을 때의 실제 결과를 가지고 전면에 뛰어들었습니다. 그때 현실이 다가왔습니다.
AI가 놀랍게 잘해낸 것
보일러플레이트 코드 (엄청난 시간 절약)
AI는 반복적인 스캐폴딩을 생성하는 데 뛰어납니다:
- CRUD APIs
- 기본 Angular 컴포넌트
- DTO, 인터페이스, 모델
- 간단한 폼 검증 로직
3040분 걸리던 작업을 23분 안에 끝낼 수 있었고, 생산성 면에서 명확한 승리를 가져왔습니다.
코드 리팩터링 & 정리
AI는 다음을 도와줬습니다:
- 변수 이름 바꾸기
- 큰 함수 분할
- 콜백을
async/await로 변환 - 가독성 향상
이러한 개선은 기본 로직이 이미 올바른 경우에만 유용했습니다. AI는 구조를 개선하지만 이해를 대체하지는 못합니다.
알 수 없는 코드 설명
문서가 없는 레거시 코드베이스를 다루고 있나요? AI는 다음에 강합니다:
- 함수가 무엇을 하는지 설명
- 파일 요약
- 높은 수준의 이해 제공
이것만으로도 AI를 사용할 가치가 있습니다.
AI가 실패한 부분 (그리고 거의 프로덕션을 망친 경우)
“맞아 보이는” 코드를 쓰지만 실제로는 틀린 경우
가장 위험한 점: AI는 종종 엣지 케이스를 놓치고, 이상적인 입력만 가정하며, 실제 사용자 행동을 무시합니다. 예시:
- 테스트에서는 완벽히 동작했지만 실제 사용자에게는 조용히 실패해 데이터베이스에 일관성 없는 데이터가 생김.
- AI는 비즈니스 로직을 이해하지 못하고, 오직 문법만 파악함.
AI는 책임감이 없다
AI가 잘못된 코드를 제공하면:
- AI는 죄책감을 느끼지 않는다.
- AI는 해고되지 않는다.
- AI는 새벽 2시 프로덕션 콜을 받지 않는다.
반면 개발자는 회사 평판, 사용자 신뢰, 데이터 손실, 법적 영향을 모두 떠안게 됩니다.
보안 사각지대는 현실이다
AI가 생성한 코드는 종종:
- 인증 체크를 누락
- 토큰을 잘못 처리
- 안전하지 않은 기본값 사용
- 레이트 리밋을 놓침
결제, 사용자 데이터, 금융 거래를 AI에만 맡기겠습니까? 정답은—아니다.
성능? AI는 추측하고, 개발자는 측정한다
AI는 다음을 제안했습니다:
- 비효율적인 DB 쿼리
- 잘못된 인덱싱 전략
- 부적절한 캐싱 가정
AI는 트래픽 패턴, 인프라 한계, 비용 제약을 이해하지 못합니다—오직 경험만이 알 수 있습니다.
가장 큰 신화: “AI는 컨텍스트를 이해한다”
AI는 패턴을 인식할 뿐, 컨텍스트는 알지 못합니다. AI는 모릅니다:
- 왜 해당 기능이 존재하는지
- 실패했을 때 어떤 일이 일어나는지
- 어떤 트레이드오프가 더 중요한지
- 비즈니스가 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지
개발자는 제품, 비즈니스, 사용자, 기술을 연결합니다. AI는 단지 텍스트를 연결할 뿐입니다.
AI가 절대 대체할 수 없는 것
의사결정
단순함 vs. 확장성, 속도 vs. 안전, 비용 vs. 성능 사이의 선택은 판단이 필요합니다. AI는 이를 소유할 수 없습니다.
실제 문제 디버깅
로그가 의미가 없거나, 버그가 프로덕션에서만 나타나거나, 재현이 어려운 경우 AI는 고군분투합니다. 경험 많은 개발자가 빛을 발합니다.
아키텍처 & 시스템 설계
AI는 아키텍처를 제안할 수 있지만, 다음을 할 수 없습니다:
- 미래 성장 예측
- 변화하는 요구사항 처리
- 알려지지 않은 문제에 대비한 설계
이러한 작업은 인간의 판단을 요구합니다.
그렇다면 AI가 개발자를 대체할까?
짧은 답변: 아니다.
솔직한 답변: 적응하지 못하는 개발자는 어려움을 겪을 수 있다.
AI가 개발자를 대체하는 것이 아니라, AI 활용을 거부하는 개발자를 대체합니다.
AI를 잠들지 않는 초고속 주니어 개발자라고 생각하되, 끊임없는 검토가 필요합니다.
새로운 현실: AI > AI 없는 개발자
- ❌ 개발자 vs. AI – 패배하는 조합.
- ✅ AI를 활용하는 개발자 – 승리하는 접근법.
승리하는 사람들은:
- 프롬프트 엔지니어링을 학습
- AI를 활용해 작업 속도 향상
- 아키텍처와 문제 해결에 집중
- 더 빠르고 높은 품질로 배포
2025년 개발자를 위한 실전 조언
직업이 걱정된다면 이렇게 하세요:
- AI를 매일 사용 — 두려워하지 말 것.
- AI가 만든 모든 코드를 검토.
- 기본기 강화 (DSA, 시스템 설계, 데이터베이스).
- 비즈니스 로직을 깊이 이해.
- 데모가 아닌 실제 프로젝트 구축.
AI는 스킬을 증폭시킬 뿐, 대체하지는 못합니다.
최종 진실 (실제 프로덕션 경험 후)
AI는 나를 대체하지 못했습니다. 대신:
- 더 빠르게
- 더 생산적으로
- 중요한 작업에 더 집중하게 만들었습니다
내 경험이 없었다면 앱은 깨졌을 것이고, 사용자는 고통을 겪었으며, 비즈니스는 신뢰를 잃었을 것입니다. AI는 코드를 쓸 수 있습니다. 개발자는 제품을 배포합니다. 그 차이가 그 어느 때보다 중요합니다.