The Work Moved: What the AI Coding Debate Actually Agrees On

AI 코딩 논쟁의 핵심은 “AI가 코드를 더 잘 쓰느냐”가 아니라 생산성의 형태가 이동하면서 팀 전체의 병목과 리스크가 재배치된다는 점이다. 여러 보고서에서 AI 도입 팀은 PR 병합량이 늘지만 PR 규모와 리뷰 시간이 함께 폭증하고, 개인은 시간을 아꼈다고 느끼지만 조직 성과는 그대로이거나 오히려 디버깅과 협업 오버헤드로 상쇄되는 “생산성 역설”이 반복해서 관측된다. 특히 숙련자조차 AI를 쓰면 느려질 수 있는데도 본인은 더 빠르다고 착각하는 현상, 그리고 “거의 맞는 코드”가 가장 큰 불만으로 꼽힌다는 점이 경고 신호다.

이 글이 던지는 결론은 단순 찬반이 아니라 일감이 코드 작성에서 설계 명세 검증 안전장치 운영 같은 상류로 이동했다는 해석이다. 인프라가 강한 팀은 테스트 린트 타입체크 CI 같은 결정론적 루프로 자동 조종을 돌리며 효율을 얻지만, 그렇지 못하면 이해 부채와 책임 전가가 누적되어 “역켄타우로스”처럼 인간이 결과물의 책임만 떠안는 구조가 생긴다. 결국 중요한 질문은 “AI를 써야 하나”가 아니라 우리 시스템의 진짜 복잡성이 어디에 있고 그 부분을 인간이 계속 책임지게 하려면 어떤 가드레일과 명세 중심 워크플로가 필요한가이다.

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