AI로 코딩은 빨라졌는데, 왜 팀은 더 빨라지지 않는가

개발자 한 명이 AI를 쓰면 코드가 빠르게 나옵니다. 30분 걸리던 작업이 10분으로 줄기도 하고, 어떤 작업은 정말 100배 빠른 것처럼 느껴지기도 합니다. 혼자 일할 때는 AI가 정말 마법처럼 느껴집니다.

그런데 팀 전체로 보면 어떤가요? 조금 빨라진 것 같긴 한데, 기대했던 것만큼은 아닙니다. 어떤 때는 오히려 더 복잡해진 것 같습니다.

코딩 속도는 빨라졌는데 기능 개발 속도는 그대로입니다.

왜 그럴까요?

코드를 작성했다고 그게 곧 완성된 기능인 건 아니기 때문입니다. “지난 달 영업 성과를 보여주는 대시보드를 만들어줘”라고 하면 AI는 뭔가를 만들어 줍니다. 어떤 기준으로 정렬할까요? 데이터가 없으면 뭘 보여줄까요? 목표 대비 성과를 함께 표시해야 할까요? 요청에 없었습니다.

AI가 만든 걸 실행해 보고, 아니다 싶어서 다시 요청합니다. 고쳐줍니다. 다른 데가 이상해졌습니다. 다시 고쳐달라고 합니다. 이 루프가 반복됩니다.

결국 코드는 더 많이 만들지만 완성되는 기능은 별로 없습니다. PR이 쌓입니다.¹ 리뷰가 밀립니다. 코딩 속도가 빨라졌다고 생각했는데, 기술 부채도 함께 빨리 쌓이는 역설적인 상황에 처하게 됩니다.

팀의 속도는 가장 빠른 곳이 아니라 가장 느린 곳이 결정합니다.² 공장의 생산 라인을 예로 들어보죠. 어느 한 부분이 빨라진다고 전체적으로 생산량이 늘까요? 아닙니다. 그 다음 부분에서 이걸 처리할 수 없으면 앞에서 아무리 빨리 만들어도 소용이 없습니다.

소프트웨어 팀도 마찬가지입니다. 코딩이 병목이었을 때는 코딩이 빨라지면 전체가 빨라졌습니다. AI가 코딩을 빠르게 만들자, 그 뒤에 숨어 있던 병목이 드러났습니다.

1. 무엇을 만들지 결정하는 것.
2. 만든 것이 맞는지 검증하는 것.

이 둘은 AI가 대신해 주지 않습니다. 이 둘이 느리면 코딩을 아무리 빠르게 해도 기능 개발 속도는 그대로입니다.

개발자를 더 투입하면요? 여러 개발자가 AI로 코드를 빠르게 찍어내면 각자 만든 코드가 더 자주 충돌합니다. 조율하는 데 더 많은 시간이 들어갑니다.

그럼 어떻게 해야 할까요?

첫째, 판단을 빠르게 해야 합니다. 무엇을 만들지, 어떻게 만들지, 지금은 만들지 않을지. AI에게 요청하기 전에 “이 기능이 어떻게 동작해야 하는가”를 먼저 정리합니다. 이 과정에서 모호함이 구체화됩니다.

둘째, 검증을 자동화합니다. 테스트를 먼저 작성합니다. “이 기능이 이렇게 동작하면 성공”을 코드로 정의해 두면 AI가 만든 결과를 자동으로 확인할 수 있습니다. 테스트가 통과하면 됩니다. 눈으로 하나하나 확인할 필요가 없습니다.

AI가 하루에 만드는 코드를 사람이 하루에 다 검토할 수 없습니다. 검증의 기준을 사전에 정의해 두는 것 외에 방법이 없습니다.

이렇게 일하는 팀은 다릅니다.

코딩 전에 스펙을 명확히 합니다. 완료 기준을 테스트로 정의합니다. AI에게 코딩을 맡기고, 테스트로 확인합니다. 테스트가 통과하면 다음으로 넘어갑니다.

코딩이 빠른 팀이 이기는 게 아닙니다. 판단이 빠르고 검증이 자동화된 팀이 이깁니다.

AI는 코딩 속도를 높여줍니다. 기능 개발 속도는 판단과 검증의 질이 결정합니다.