AI를 사용하는 개발자들이 더 오래 일하는 이유
Source: Hacker News
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소프트웨어 엔지니어링에서 AI
소프트웨어 엔지니어링은 인공지능이 가장 쉽게 성공할 수 있는 분야라고 여겨졌습니다. 오늘날 OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google 등은 코딩을 위해 특별히 설계된 AI 제품을 모두 출시했습니다.
구글의 DevOps Research and Assessment (DORA) 팀이 지난해 발표한 5,000명에 가까운 기술 전문가들을 대상으로 한 설문 조사에 따르면:
- **90 %**의 응답자가 업무에 AI를 사용하고 있다고 답했습니다.
- 80 % 이상이 AI가 생산성을 높였다고 보고했습니다.
“우리는 최소한 어느 정도는 AI에 의존해 일을 수행하는 사람들이 대다수라는 점을 보고 있습니다. 이는 정말 흥미로운 일입니다.”라고 DORA 팀을 이끄는 Nathen Harvey가 말했습니다.
개발자를 위한 AI가 할 수 있는 일
- 웹·모바일 앱, 데이터 관리 도구 등 코드 생성
- 테스트 인프라 구축, 새로운 디바이스·시스템에 대한 소프트웨어 업데이트 등 지루한 작업 자동화
- 경험이 부족한 개발자가 AI 시스템에 의도만 설명하면 작동하는 프로토타입을 만들 수 있게 함—이를 흔히 **바이브 코딩**이라고 부르며, 이는 OpenAI 공동 창립자이자 연구원 Andrej Karpathy가 만든 용어입니다.
인간의 역할은 여전히 중요
AI 지원이 있더라도 개발자는 여전히 다음을 수행해야 합니다:
- 생성된 코드가 의도대로 동작하는지 검증
- 발생한 문제를 디버깅하고 수정
AI는 소프트웨어 개발의 많은 측면을 가속화할 수 있지만, 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 인간의 감독은 여전히 필수적입니다.
Source: https://www.scientificamerican.com/article/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it/
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DORA 보고서의 또 다른 발견은 개별 코더의 효율성이 AI 사용에 따라 상승하는 것처럼, “소프트웨어 배포 불안정성”도 증가한다는 점이었습니다. 이는 릴리스 후 예기치 않은 문제를 해결하기 위해 코드가 롤백되거나 패치되는 빈도를 평가한 것입니다.
“AI를 더 많이 사용할수록, 프로덕션에 배포한 변경 사항을 롤백할 가능성이 높아집니다,”라고 Harvey가 말합니다. “그리고 이는 분명히 피하고 싶은 일입니다.”
AI가 점점 더 능숙하게 코드를 작성하더라도 인간 소프트웨어 엔지니어링의 필요성을 없애지는 못합니다. 개발자는 여전히 특수한 경우나 AI 학습 데이터에 반영되지 않을 수 있는 구체적인 비즈니스 요구를 처리하기 위해 맞춤형 코드를 작성하거나 최소한 AI 도구의 출력을 조정해야 합니다. 또한 머신‑생성 프로그램이 정확히 의도한 대로 동작하고 회사 기준을 충족하는지 신중히 확인해야 합니다(https://www.scientificamerican.com/article/can-one-chatbot-catch-anothers-lies/).
AI 도구가 자동으로 근무 시간을 단축해 주지는 않습니다. 일부 직장에서는 연구 결과에 따르면 AI가 오히려 이전보다 더 빠르게 일하도록 압박을 강화하고 있습니다.
고용주가 그 영향을 관리하지 않으면 AI는 소프트웨어 엔지니어들의 스트레스와 번아웃을 악화시킬 수도 있습니다. [Harvard Business Review] 2월 호에 발표된 보고서(https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it)에서 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스 하스 경영대학의 연구원들은 한 미국 기술 기업의 직원들이 AI를 도입한 뒤 더 많은 작업을 맡고, 더 빠른 속도로 일하며, 근무 시간을 늘렸다고 밝혔습니다. 회사가 기술 사용을 강제하지 않았음에도 불구하고, 직원들은 점심시간, 휴식시간, 회의 중에도 AI를 활용하기 시작했으며, 일부는 이전의 여유 시간이 덜 상쾌해졌다고 느꼈습니다. 연구진은 초기 흥분과 생산성 상승이 피로, 낮은 품질의 결과물, 그리고 높은 직원 이직률로 이어질 위험이 있다고 경고했습니다.
이러한 압박은 진공 상태에서 발생하는 것이 아닙니다. 업계 전반에 걸친 대규모 해고와 효율성 강령이 이어진 뒤, AI는 남아 있는 인력이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 해야 한다는 기대와 함께 도입되는 경우가 많습니다.
또한, 뉴질랜드 기반 기업 Multitudes가 지난해 말 발표한 500명 이상의 개발자를 평가한 보고서에서는 AI가 작업 생산성을 높일 수 있지만 근무 시간도 늘릴 수 있다는 징후를 발견했습니다.
- 평균적으로 엔지니어는 27.2 % 더 많은 “pull request”(기존 프로젝트에 삽입 승인을 받은 코드 패키지)를 병합했습니다.
- 또한 19.6 % 증가한 “out‑of‑hour commit”(정규 근무 시간을 벗어난 코딩 작업 제출)을 경험했습니다.
“야근 작업이 증가한다면, 이는 개인에게 좋지 않습니다,”라고 Multitudes의 설립자이자 CEO인 Lauren Peate가 말합니다. “번아웃으로 이어질 수 있습니다.”
Multitudes 보고서는 AI가 직접적으로 측정된 변화를 일으켰다고 확정적으로 증명하지는 않지만, Peate는 인터뷰를 통해 엔지니어들의 근무 시간 증가가 AI 시대에 기업이 직원에게 더 높은 생산성을 기대한다는 신호일 가능성이 높다고 설명합니다.
“사람들은 더 많은 작업을 수행해야 한다는 추가 압박을 느꼈고, 이는 그들이 더 많은 시간을 일하게 만든 것으로 보입니다,”라고 그녀는 말합니다.
일부 연구(https://arxiv.org/pdf/2302.06590)는 경험이 적은 개발자들이 AI 지원으로 가장 큰 혜택을 받을 수 있다고 제시했으며, “vibe coding”과 같은 접근 방식도 논의되고 있습니다.
](https://www.scientificamerican.com/article/how-one-mom-used-vibe-coding-to-build-an-ai-tutor-for-her-dyslexic-son/) can let people with a minimal programming background build programs that run, a recent assessment from Anthropic suggests that over‑reliance on AI may affect the development of coding skills.
In a report released in January, Anthropic researchers found that software engineers working with a new software library saw a small, statistically insignificant boost in speed when they solved a task with AI assistance compared with a control group working without AI. When the coders were quizzed about the library after the task, however, the AI‑assisted group scored 17 % lower than the AI‑free group.
- Coders who asked questions of the AI rather than simply relying on it to generate code generally performed better.
- The biggest gap in quiz performance was on debugging questions—the process of finding and fixing flaws that make code malfunction.
In other words, junior developers who rely too much on AI might have a harder time not only writing code on their own but also understanding and polishing the code they generated in the first place. In a statement to Scientific American, Anthropic researcher Judy Hanwen Shen said the goal “shouldn’t be to use AI to avoid cognitive effort—it should be to use AI to deepen it.”
Already, the UC Berkeley researchers noted, engineers can find themselves helping co‑workers who have created incomplete software solutions through vibe coding.
Open‑Source Projects and AI‑Generated Code
Open‑source projects have reported a rise in low‑quality, AI‑driven submissions that sap core developers’ time. See the recent article on TechBuzz AI coding tools flooding open source with low‑quality code and the discussion on Scientific American about AI‑generated scientific publishing.
That comes after a 2025 Harvard Business School working paper indicated that AI can lead to open‑source developers shifting their time from handling project‑management tasks—such as reviewing code contributions and maintaining issue lists for contributors—to generating code themselves. The paper can be accessed here.
“You can do it by yourself now, so there’s not a lot of need to interact much with others,” says Manuel Hoffmann, a co‑author of the paper and an assistant professor of information systems at the University of California, Irvine’s Paul Merage School of Business. “And that’s not necessarily a bad thing.”
Still, such use of AI may limit another channel for less‑experienced programmers to hone their skills, develop professional networks, and expand their résumés.
As AI redefines what productivity means, workplace structures that prevent burnout, keep workloads manageable, and provide avenues for advancement and training may be more important than ever.
“When you’ve got great things happening, and you add some AI to the mix, they’re probably going to get better,” Harvey says. “And when you have painful things that are happening, [and] you add some AI to the mix, [you’re] probably going to feel that pain a little bit more acutely.”