AI NATIVE DEVELOPMENT CONSULTING
AI를 도입하려 하지만
어디서 시작해야 할지
모르겠습니까?
도구의 문제가 아닙니다. 일하는 방식의 문제입니다.
DAL-LAB은 1주 만에 개발 조직이
AI와 일하는 방식을 바꿉니다.
PROBLEM
AI를 제대로 활용하지
못하고 있습니다.
“AI를 도입해야 할 것 같은데, 뭐부터 해야 하지?”
AI가 개발을 바꾸고 있다는 건 압니다. 경쟁사는 이미 AI로 프로세스를 바꿨다고 합니다. 채용 공고에도 AI 활용 경험이 올라옵니다. 우리만 아직 시작도 못 했습니다.
그런데 뭘 해야 하는지 모르겠습니다. Cursor가 좋다길래 도입했더니 이번엔 Claude Code가 낫다고 합니다. Gemini도 써봐야 한다고 하고, Codex도 나왔다고 합니다. 매달 새 도구가 나옵니다. 주변에 물어봐도 “우리도 아직 고민 중”이라는 답뿐입니다.
세미나도 보냈습니다. 외부 교육도 들었습니다. 돌아온 건 “AI가 좋다”는 감상뿐입니다. 구체적으로 뭘 바꿔야 하는지는 여전히 모릅니다. 시간이 지날수록 격차는 벌어집니다. 가장 비싼 비용은 아무것도 안 하는 것입니다.
“나아졌다고는 하는데, 뭐가 달라졌는지 모르겠다.”
AI 도구를 도입했습니다. 개발자들에게 물어보면 “편해졌다”고 합니다. 편해진 건 맞는 것 같습니다. 그런데 그게 전부입니다.
빨라졌는지는 모르겠습니다. 품질 관리가 되고 있는 건지도 모르겠습니다. 코드 리뷰가 제대로 작동하는 건지도 모르겠습니다. 도입 전과 뭐가 달라졌는지 물어보면 아무도 명확하게 대답하지 못합니다.
비용은 매달 나갑니다. 효과가 있느냐고 물으면 “편해졌다”가 전부입니다. 편해진 것과 나아진 것은 다릅니다.
“잘 쓰는 사람만 잘 쓰고, 나머지는 안 쓴다.”
팀에 개발자가 열 명이면, AI를 쓰는 방식이 열 가지입니다. 어떤 개발자는 잘 씁니다. 어떤 개발자는 자동완성 정도만 씁니다. 어떤 개발자는 아예 안 씁니다.
문제는 이걸 팀의 역량으로 만들 방법이 없다는 것입니다. 잘 쓰는 사람에게 “공유해 달라”고 하면 “프롬프트를 잘 써야 한다”는 이야기가 나옵니다. 그건 공유가 아니라 개인기입니다. 표준화할 수 있는 프로세스가 없습니다.
잘 쓰는 한두 명이 퇴사하면 원래대로 돌아갑니다. 조직의 역량이 아니라 개인에게 의존하고 있는 것입니다. 이건 도입이 아닙니다. 방치입니다. 투자했는데 관리가 안 되고 있습니다.
세 가지 문제의 원인은 같습니다.
AI 도구를 도입한 것뿐이지, AI로 개발하는 방식으로 전환하지 않았기 때문입니다.
AI가 200줄짜리 코드를 30초 만에 만들어 줍니다. 개발자가 그걸 검증하는 데 30분이 걸립니다. 수정하면 또 검증해야 합니다. AI가 빠르게 만들수록, 사람이 확인해야 할 양은 늘어납니다.
“맞다”의 기준이 사람 머릿속에만 있기 때문입니다. 기준이 코드로 정의되어 있지 않으면, 매번 사람이 직접 판단해야 합니다. 개발자 한 명 한 명이 병목이 됩니다. AI를 아무리 잘 써도, 이 구조에서는 빨라질 수 없습니다.
필요한 건 AI Native Development입니다.
SOLUTION
AI Native Development로
전환합니다.
더 좋은 AI 도구를 도입하는 게 답이 아닙니다.
도구는 이미 충분히 좋습니다.
부족한 건 도구가 아니라, 도구를 쓰는 방식입니다.
도구를 얹는 게 아니라, AI를 전제로 한 개발 구조로 바꿔야 합니다.
사람의 역할을 재정의합니다.
지금은 AI가 코드를 만들고, 사람이 그걸 검토합니다. 사람이 AI의 검수자가 된 것입니다. 이러면 AI가 빨라질수록 사람의 일이 늘어납니다.
AI Native Development에서는 역할이 바뀝니다. 사람은 “뭘 만들지” 정의하고, “맞는지” 기준을 세웁니다. AI는 그 기준에 맞춰 코드를 작성합니다. 검증은 자동화합니다.
개발자가 AI의 검수자에서 의사결정자로 바뀝니다. 이렇게 되면 AI가 빨라질수록 전체가 빨라집니다.
“맞다”의 기준을 코드로 정의합니다.
AI가 만든 코드가 맞는지 사람이 매번 읽어서 판단하는 건 한계가 있습니다. 열 줄이면 가능합니다. 백 줄이면 어렵습니다. 천 줄이면 불가능합니다.
“맞다”의 기준을 테스트 코드로 먼저 정의합니다. 테스트가 통과하면 맞는 것이고, 실패하면 틀린 것입니다. 사람이 200줄을 읽는 대신, 테스트가 200줄을 검증합니다.
측정도 가능해집니다. 숫자로 보여줄 수 있습니다. 경영진이 물어봤을 때 대답할 수 있게 됩니다.
스펙으로 계약하고, 결과를 검증합니다.
스펙이 있으면 AI에게 정확한 지시를 할 수 있습니다. 스펙이 있으면 결과를 객관적으로 검증할 수 있습니다. 스펙이 없으면 “대충 이런 느낌”으로 요청하고, “대충 맞는 것 같다”로 판단하게 됩니다.
스펙 작성 → 테스트 작성 → AI 코드 작성 → 테스트 실행 → 검증. 개인기가 아니라 프로세스가 됩니다. 누가 하든 같은 방식으로 일하고, 같은 기준으로 검증합니다.
조직의 프로세스로 정착시킵니다.
AI를 잘 쓰는 사람 한두 명에 의존하면 그 사람이 빠지는 순간 원래대로 돌아갑니다. 개인의 요령이 아니라 조직의 프로세스로 만들어야 합니다.
스펙 작성, 테스트 작성, AI 코드 생성, 검증. 이 흐름이 조직의 기본값이 되면 누가 하든, 어떤 도구를 쓰든 같은 방식으로 일합니다.
PROCESS
1주. AI Native Development로
전환합니다.
긴 교육이 아닙니다.
3개월짜리 컨설팅 보고서도 아닙니다.
1주 동안 팀이 실제로 일하는 방식을 바꾸고,
바뀐 방식으로 직접 일해 봅니다.
현재 개발 프로세스를 진단합니다.
지금 팀이 어떻게 일하고 있는지 봅니다. 코드를 어떻게 작성하는지, 리뷰를 어떻게 하는지, AI 도구를 어디에 어떻게 쓰고 있는지. 문제가 어디에 있는지 정확하게 찾습니다. 진단 없이 처방하지 않습니다.
팀에 맞는 워크플로를 설계하고 적용합니다.
진단 결과에 따라 팀에 필요한 것을 조합합니다.
File-based Planning Workflow
스펙과 계획을 파일로 정의하고, AI의 작업 과정을 추적합니다. 개발자가 결과를 확인하고 피드백하면서 함께 배우는 구조입니다.
Claude Code 실전 활용
스펙 작성부터 코드 생성, 테스트, 검증까지 개발 전 과정을 다룹니다. 사내 업무 워크플로 자동화까지 활용 범위를 넓힙니다.
Slack 기반 프로세스
대화 중 바로 개발을 요청하고, 피드백도 Slack으로 주고받습니다. AI 코딩 에이전트를 동료처럼 활용하는 구조를 만듭니다.
DAL-LAB은 AI Native Development에 필요한 도구와 방법론을 계속 만들고 있습니다. 팀의 상황에 따라 필요한 것을 진단하고, 맞는 조합을 제안합니다.
팀의 진짜 문제를 바로 풀기 시작합니다.
장난감 프로젝트에 적용하는 건 누구나 합니다. 지금 돌아가고 있는 프로젝트에 바로 도입할 수 있어야 의미가 있습니다. AI Native Development는 지금 바로 시작할 수 있습니다.