품질을 희생하지 않고 AI로 개발하기: 나의 워크플로

정당한 두려움, 잘못된 결론

「AI를 쓰니까 당신 작업은 덜 값어치가 있죠.」 이 말을 점점 더 자주 듣습니다. 기계가 코드를 쓴다면 왜 개발자에게 돈을 내겠느냐는, 이해할 만한 직관에서 나옵니다. 하지만 이는 전혀 다른 두 가지를 혼동합니다 — 코드를 생산하는 것과 오래 버티는 제품을 전달하는 것.

모델은 줄을 생성합니다. 아키텍처를 결정하지 않고, 두 기술적 절충 사이에서 판단하지 않으며, 접근성을 고려하지 않고, 부하 테스트를 하지 않으며, 이 프로젝트가 2년 뒤 어떻게 낡을지 묻지 않습니다. 그것이 바로 전문성이며, 정확히 그것에 대해 대가가 지불됩니다.

토대가 아니라 가속기로서의 AI

제 원칙은 간단합니다: AI는 제 도구의 일부일 뿐, 토대가 아닙니다. 구체적으로는, 잘하는 영역에서 쓰고, 판단이 중요한 모든 곳에서 주도권을 놓지 않습니다.

• 리서치와 탐색 — 문서를 큰 틀에서 파악하고, 두 접근을 비교하며, 난해한 오류를 더 빨리 이해하기.
• 프로토타이핑 — 아이디어에서 클릭 가능한 첫 버전까지, 며칠이 아니라 몇 시간 만에.
• 문서화와 테스트 — 주석을 쓰고, 테스트 케이스를 생성하며, 선택의 근거를 명시하기.
• 리팩터링 — 제가 다시 읽고, 고치고, 확정하는 재작성안을 제안받기.

절대 위임하지 않는 것: 아키텍처, 데이터 모델, 보안 결정, 접근성 전략, 그리고 최종 검토. 산출물과 진짜 제품의 차이는 바로 거기서 갈립니다.

생성된 사이트와 프로덕션에서 버티는 사이트는 납품 당일에는 비슷해 보일 수 있습니다. 6개월 뒤에는 아무런 공통점도 남지 않습니다.

진짜 위험: 이해하지 못한 코드

AI의 위험은 나쁜 코드를 쓰는 것이 아닙니다 — 오히려 흔히 올바른 코드를 씁니다. 위험은 이해하지 못한 코드를 통합하는 것입니다. 다시 읽지 않고 복사한 로직 한 조각은 보이지 않는 부채가 됩니다: 디버깅도, 발전도, 보안도 불가능합니다.

제 규율은 한 문장으로 요약됩니다: 제가 직접 다시 쓸 수 없는 것은 그 무엇도 출시하지 않습니다. AI가 제안하고, 제가 결정합니다. 프로덕션으로 나가는 모든 줄은 제 승인뿐 아니라 제 이해를 거쳤습니다.

여러 도구, 한 명의 지휘자

저는 하나의 어시스턴트에만 의존하지 않습니다. 저마다 강점이 다르기 때문입니다:

• Claude — 긴 추론, 밀도 높은 코드 읽기, 그리고 엄밀함에.
• GPT — 빠른 아이디어 발상과 특정한 표적 작업에.
• 생성형 도구(이미지, 영상) — 비주얼과 인터페이스 프로토타이핑에.

어떤 작업에 어떤 도구를 쓸지 아는 것 자체가 하나의 역량입니다 — 모든 것을 망치 하나로 해결하는 대신, 연장통에서 알맞은 도구를 골라 드는 장인의 그것과 같은 기량입니다.

클라이언트에게 무엇이 달라지는가

AI를 쓴다고 프로젝트 가격이 내려가서는 안 됩니다. 같은 가격에 전달되는 가치가 올라가야 합니다:

• 기계적인 부분의 기간이 짧아지고, 그만큼 정말 중요한 것 — 마무리, 테스트, 접근성, 성능 — 에 더 많은 시간을.
• 더 완전한 문서. 만드는 비용이 더 적게 들기 때문입니다.
• 더 깊이 고민된 제품. 아낀 시간이 청구서에서 깎이는 게 아니라 사고에 재투자되기 때문입니다.

AI는 개발의 가치를 떨어뜨리지 않았습니다. 가치를 옮겼을 뿐입니다 — 줄을 찍어내는 것에서 판단, 아키텍처, 품질로. 둘 다 — 도구와 전문성 — 을 능숙히 다루는 사람은 더 싸지 않습니다. 더 뛰어납니다.