UX/UI Article
You don’t need AI for everything: A reality check for developers
모든 것에 AI가 필요한 것은 아닙니다: 개발자를 위한 현실 점검
Alexandra Spalato, fractional AI officer, shares a practical framework to help devs decide when and how to use AI and agents.
파트타임 AI 담당자인 알렉산드라 스팔라토는 개발자들이 AI와 에이전트를 언제 어떻게 사용할지 결정하는 데 도움이 되는 실용적인 프레임워크를 공유합니다.
요약 :)
AI의 과열된 트렌드 속에서, 모든 기능에 AI를 적용해야 한다는 압박이 커지고 있습니다. 하지만 진짜 중요한 질문은 "AI를 언제 써야 하는가"가 아니라, "언제 쓰지 말아야 하는가"입니다. 단순하고 결정론적인 작업에 확률 기반 LLM을 사용하는 것은 과잉설계일 수 있으며, 이는 비용 증가, 지연 시간, 신뢰성 문제를 초래합니다. 따라서 개발자는 정규 표현식처럼 단순한 코드로 해결 가능한 작업에는 기존 방식을 우선 고려해야 합니다.
AI는 비정형 데이터 분석, 자연어 기반 인터페이스, 창의적 콘텐츠 생성과 같은 복잡하고 명확하지 않은 문제에 가장 적합합니다. 또한 LLM을 기반으로 한 증강형 시스템, 도구 사용, 검색 기반 생성(RAG) 등 구조화된 워크플로를 통해 신뢰성을 높일 수 있습니다. 궁극적으로 중요한 것은 문제 해결을 위한 적절한 도구 선택이며, AI는 목적이 아닌 수단이라는 점을 기억해야 합니다.
AI는 비정형 데이터 분석, 자연어 기반 인터페이스, 창의적 콘텐츠 생성과 같은 복잡하고 명확하지 않은 문제에 가장 적합합니다. 또한 LLM을 기반으로 한 증강형 시스템, 도구 사용, 검색 기반 생성(RAG) 등 구조화된 워크플로를 통해 신뢰성을 높일 수 있습니다. 궁극적으로 중요한 것은 문제 해결을 위한 적절한 도구 선택이며, AI는 목적이 아닌 수단이라는 점을 기억해야 합니다.
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출처.
Alexandra Spalato. (2025.11.26). LogRocket Blog. You don’t need AI for everything: A reality check for developers. 2025.12.10. https://blog.logrocket.com/pragmatic-ai-for-devs/