AI가 개발자 일을 빼앗은 게 아니라, 탐욕이 개발 조직을 망가뜨렸다는 글

AI가 무서운 게 아니라, AI를 핑계로 한 비용 절감이 무서운 글

• 글의 출발점은 생일파티에서 나오는 뻔한 질문임. “AI가 네 일자리 뺏을까 봐 걱정 안 돼?”

  • 필자는 겉으로는 “조금은 걱정하지, 안 그러면 바보지” 정도로 넘김
  • 하지만 진짜 하고 싶은 말은 다름. 기술 업계 일은 원래부터 생각만큼 깔끔하지 않았고, 지금의 문제도 단순히 AI 때문만은 아니라는 것임

• 바깥에서 보는 개발 조직 이미지는 꽤 판타지에 가까움

  • 리더가 완벽한 계획을 세우고, 팀이 박수치고, 모두가 타이핑해서 완벽한 소프트웨어를 찍어내는 그림
  • 실제로는 아무도 전체를 완전히 모르고, 이미 불이 난 시스템 위에서 방향과 수습책을 동시에 찾는 쪽에 가까움

• 글에서 가장 세게 때리는 지점은 경영진의 AI 생산성 환상임

  • CEO가 “어떤 팀은 AI 덕분에 절반을 해고하고도 생산성이 올랐다더라” 같은 이야기를 믿고 돌아옴
  • 보드 앞에서는 “2분기까지 엔지니어링 30% 감축 가능” 같은 숫자가 목표가 됨
  • 그러면 누군가는 그 리스트에 사인해야 하고, 그 순간 개발 조직의 장기 체력이 깎임

주니어를 없애면 미래의 시니어도 같이 사라짐

• 필자는 주니어 개발자의 가치를 “지금 당장 내는 산출물”로만 보면 안 된다고 말함

  • 주니어는 시간이 지나 시니어가 되는 파이프라인임
  • 첫 코드 리뷰에서 털리고, 이유를 듣고, 시스템의 냄새를 배우는 과정 자체가 조직의 미래 자산임

• 그런데 2024년 전후의 분위기는 그 파이프라인을 잘라내는 방향으로 움직였다는 문제의식이 깔려 있음

  • “AI가 주니어가 하던 일을 더 싸게 한다”는 논리가 등장함
  • 하지만 주니어가 진짜로 만들던 건 오늘의 티켓 몇 장이 아니라, 몇 년 뒤 레거시와 장애를 감당할 사람임

• 이 대목이 한국 개발자에게도 꽤 뼈아픈 이유가 있음

  • 채용 시장이 얼어붙으면 신입과 주니어 자리가 먼저 줄어듦
  • 단기적으로는 비용이 줄어 보이지만, 몇 년 뒤 “시니어가 없다”는 말을 조직 전체가 하게 될 수 있음

지표와 도구는 판단력을 대신 못 함

• 글은 Goodhart's Law를 끌고 와서 개발 조직의 지표 집착도 같이 비판함

  • 속도 지표, 스토리 포인트, 테스트 커버리지 같은 숫자는 관리자가 보기엔 깔끔함
  • 하지만 그 숫자가 목표가 되는 순간, 실제 품질보다 숫자를 맞추는 게임이 되기 쉬움

• DORA metrics도 언급됨. 배포 안정성과 리드 타임 같은 지표는 이미 경고를 보내고 있었을 수 있다는 얘기임

  • 도구를 늘리는 속도가 판단력을 늘리는 속도보다 빠르면 시스템은 흔들림
  • 코드베이스에서 오류를 잡아내던 사람들이 잘리거나, 더 이상 잡으려 하지 않게 되면 지표 뒤의 현실이 무너짐

• AI agent가 만든 “14분 만에 기능 구현” 데모 같은 것도 문제의 촉매로 나옴

  • 데모는 멋있지만, 실제 제품은 요구사항, 운영, 레거시, 장애 대응, 코드 리뷰까지 붙어 있음
  • 경영진이 보고 싶은 것만 보면 데모가 조직 설계의 근거가 되어버림. 이게 제일 위험함

레거시를 버틴 건 코드가 아니라 사람일 수 있음

• 글 후반부의 핵심 비유는 아무도 정확히 모르는 새벽 3시 cron 작업임

  • 2016년부터 돌고 있고, 중요한 일을 하지만 정확히 뭘 하는지 조직 대부분은 모름
  • 주석에는 “건드리지 마라, Ben에게 물어봐라” 같은 문장이 남아 있는데, Ben은 이미 조직에 없음

• 그 작업을 실제로 살려두는 사람은 조직도에서 잘 보이지 않는 운영 지식의 보유자임

  • 정기적으로 멈추는 작업을 다시 밀어주고, 오래된 모듈 복사본을 갖고 있고, 문제의 맥락을 기억함
  • AI agent가 건드린 적도 없고, 앞으로도 쉽게 건드릴 수 없는 종류의 지식임

• 이 사례가 말하는 건 레거시 시스템의 진짜 의존성이 코드 저장소에만 있지 않다는 점임

  • 어떤 의존성은 사람의 기억, 오래된 멘토링, 장애를 겪으며 쌓인 감각에 있음
  • 그런데 비용 절감과 자동화라는 이름으로 그 사람과 다음 세대를 동시에 없애면, 나중에는 돈으로도 바로 복구가 안 됨

결론은 꽤 씁쓸함

• 필자는 “AI가 우리 일을 빼앗은 게 아니라 탐욕이 그랬다”고 정리함

  • AI는 새 가면일 뿐이고, 실제 동력은 더 적은 사람으로 더 많은 산출을 뽑으려는 비용 절감 논리라는 주장임
  • 그래서 이 글은 AI 반대문이라기보다, AI를 핑계로 조직의 학습과 책임 구조를 없애는 경영 방식에 대한 분노에 가까움

• 개발자 입장에서 공유하고 싶은 포인트는 명확함

  • AI 도구를 쓰는 것 자체가 문제가 아님
  • 문제는 도구가 판단, 리뷰, 성장, 운영 지식을 대체할 수 있다고 믿는 순간임
  • 코드보다 오래 남는 건 가끔 사람이고, 그 사람을 만드는 시스템을 없애면 나중에 진짜 비싸게 돌아옴