저희도 비슷한데 결국 도구를 쓰는 방식의 문제더라고요. 시니어가 방향 잡아주고 주니어가 초안을 AI로 빠르게 만들고, 시니어가 다시 검수하는 방식으로 바꾸니까 효율이 나아졌어요. AI를 완전히 믿고 쓰려니까 문제가 생기는 거 같습니다.
회사 AI 도구 도입했는데 생각보다 별로네요
우리 회사가 최근에 AI 코딩 어시스턴트를 전사 도입했어요. 처음엔 기대가 컸는데 써보니까 생각보다 답답하더라고요. 자동완성은 좋은데 복잡한 로직 짤 땐 오히려 시간이 더 걸려요. 맨날 엉뚱한 제안을 해서 코드 리뷰만 늘어나는 거 같고요.
물론 간단한 보일러플레이트나 테스트 코드 짤 땐 쓸만합니다. 근데 마케팅에서 과대포장한 거 아닌가 싶을 정도로 현실과 기대값이 달라요. 결국 시니어들은 그냥 안 쓰고, 주니어들만 의존하다가 실수하는 패턴이 반복되네요.
개발자들 사이에서도 반응이 극단적인데 신뢰하고 쓰는 사람, 불신하는 사람 딱 나뉘어요. 혹시 비슷한 경험하신 분 있으세요? 실제로 제 팀처럼 겪은 분들이 많을 것 같은데요.
물론 간단한 보일러플레이트나 테스트 코드 짤 땐 쓸만합니다. 근데 마케팅에서 과대포장한 거 아닌가 싶을 정도로 현실과 기대값이 달라요. 결국 시니어들은 그냥 안 쓰고, 주니어들만 의존하다가 실수하는 패턴이 반복되네요.
개발자들 사이에서도 반응이 극단적인데 신뢰하고 쓰는 사람, 불신하는 사람 딱 나뉘어요. 혹시 비슷한 경험하신 분 있으세요? 실제로 제 팀처럼 겪은 분들이 많을 것 같은데요.
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완전 공감돼요. 우리 팀도 똑같은 상황이거든요. 시니어분들은 손도 안 대고 주니어들이 AI 제안을 그대로 박아놨다가 버그 생기면 나중에 수습하느라 힘들더라고요.
결국 보일러플레이트나 단순 반복 코드에만 쓸만한데, 마케팅에서 기대치를 너무 올려놨어요. 저희는 지금 팀 규칙을 정해서 AI는 참고만 하고 반드시 리뷰 거친다고 하니까 좀 나아졌습니다. 신뢰/불신으로 나뉘는 거 맞네요.
결국 보일러플레이트나 단순 반복 코드에만 쓸만한데, 마케팅에서 기대치를 너무 올려놨어요. 저희는 지금 팀 규칙을 정해서 AI는 참고만 하고 반드시 리뷰 거친다고 하니까 좀 나아졌습니다. 신뢰/불신으로 나뉘는 거 맞네요.
저희도 비슷한데 결국 팀 문화가 중요한 것 같아요. 무조건 믿고 쓰거나 무조건 안 쓰는 게 아니라 검증하면서 써야 하는데 그게 쉽지 않네요.
정확하게 집은 지적이네요. 저희 팀도 비슷했거든요. 처음엔 생산성 향상을 기대했는데 실제론 주니어들이 AI 제안을 무비판적으로 받아들여서 코드 리뷰가 더 복잡해졌어요. 결국 시니어들이 더 봐야 하니까 시간이 더 걸리는 악순환이었어요.
저희는 지금 "간단한 반복 작업은 AI, 핵심 로직은 직접"이라고 역할을 나눠서 써보고 있습니다. 완벽한 도구라기보다 보조도구로 생각하니 조금 나아진 것 같아요. 마케팅 기대치를 낮추고 현실적으로 활용하면 쓸만하더라고요.
저희는 지금 "간단한 반복 작업은 AI, 핵심 로직은 직접"이라고 역할을 나눠서 써보고 있습니다. 완벽한 도구라기보다 보조도구로 생각하니 조금 나아진 것 같아요. 마케팅 기대치를 낮추고 현실적으로 활용하면 쓸만하더라고요.
우리 회사도 똑같아요. 처음 도입할 때 마케팅 자료는 마치 개발자를 대체할 것처럼 했는데 ㅋㅋ 현실은 시니어들만 스킵하고 주니어들이 AI 제안을 다 믿다가 나중에 코드리뷰에서 걸러지는 식이네요. 결국 검증 비용만 늘어난 것 같아서 회의적이에요.
저도 정확히 같은 경험이네요. 주니어들이 AI 결과를 맹신해서 코드 리뷰가 늘어나는 게 제일 문제더라고요.
저희 팀도 똑같아요 ㅠㅠ
저희도 비슷해요. 시니어분들은 안 쓰시고 주니어들이 결과물 검증 안 하고 쓰다 보니 버그만 늘더라고요 ㅠㅠ
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