실무에서 AI 쓰면서 느낀 점

dasd412·2025년 12월 25일

실무 문제 해결

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내가 쓰는 AI

실무에서 크게 3가지를 쓰고 있다.
1. Claude Code (claude pro)
2. ChatGPT
3. Perplexity

원래 Cursor 썼었는데, 요금제 개편뿐만 아니라 VS code 기반이라 UI가 불편해서 안쓰고 있다.
대신, 난 JetBrains 계열 IDE가 친숙하기 때문에 이와 통합될 수 있는 Claude Code를 채택해서 사용하고 있다. (JetBrains AI Assistant는 성능이 안 좋아서 사용하지 않는다.)

그래서 대부분의 코딩 작업은 현재 Pycharm + Claude Code 조합으로 많이 쓰고 있다. 내가 점검하면서 보는 걸 원하기 때문에 Agent보다는 Plan 모드를 활용한다.

ChatGPTClaude code 토큰 절약 + SQL 명령어 + Python Indent 정리용으로 많이 쓴다. ChatGPT는 코딩을 잘 못하기에 Claude Code 보조용으로 쓴다. Claude Code가 뱉는 코드는 Python Indent가 다 깨진다...

Perplexity는 자료 조사용으로만 쓴다. Claude Code가 제안하는 내용이 의심스럽거나, 라이브러리 메서드가 deprecated일 때 알아보려는 거에 쓴다.


AI 장점

  1. 빠른 프로토타이핑에 매우 편리하며, 이거는 개발자보다 잘한다. 새로운 프로젝트를 빠르게 시작할 수 있다는 것이 최고 장점이다.
  2. 프롬프트를 아주 자세히 쓰고, 코드 범위를 정확히 지정하면 자연어 코딩이 가능하다.
  3. 자연어 코딩이 가능하기 때문에 언어의 한계를 넘을 수 있다. 새로운 프로그래밍 언어라도 빠르게 개발할 수 있게 되었다.
  4. DDL과 기획을 잘 이야기하면, SQL도 잘 짜준다. SQL 짜는데 필요한 시간이 많이 절약되었다.
  5. DTO 만들기나 JSON 페이로드 추출, CRUD 등 단순 노동을 줄이는데 많은 도움이 되었다.
  6. 작은 범위 내에서의 디자인 패턴이나 리팩토링 힌트 제안을 얻을 수 있다.
  7. 문서 읽기, 기존 프로젝트 파악, 리드미 쓰기, 디버깅 등에도 매우 좋다.

AI 단점

  1. 유지보수에는 좋지 못하다.
    • 큰 범위의 리팩토링을 하게 될 경우, Claude Code가 놓치는 부분이 있어서 직접 고쳤다.
    • 큰 범위의 구조적 설계도 잘 못한다. 좀 복잡해지니까 쉽거나 단순한 것만 제안한다. 장기적인 설계를 감안하지 못하고 단기적인 시각으로만 제안해서 별로였다.
    • 따라서 큰 범위 작업을 하게 될 경우에는 개발자가 직접 작은 단위로 쪼개는 전략이 필요하다. 이건 개발자의 역량에 달려있다.
  2. 바이브 코딩만으론 한계가 있다. 바이브 코딩으로 되는 거는 간단한 제품, 프로토타이핑용 뿐인듯? 플랫폼이나 라이브러리 구현 등 커스텀이 많이 필요한 거에는 사람의 설계가 필요했다.
  3. AI는 AI 쓰는 사람의 지식을 넘어서지 못한다.
    • 동시성이나 코드 레벨 버그는 잘 캐치해준다.
    • 그러나, 도메인 지식 또는 재직 중인 회사의 특징을 AI 사용자가 잘 알아야 하고, 이를 AI에게 주입할 줄 알아야 한다. 안 그러면 더 헤매고 AI 토큰만 낭비한다.
    • 내 경우엔 처음으로 온프레미스 환경을 접해보았는데, 이 특성을 이해하지 못한채로 AI한테 지시하니 AI가 DB 테이블 바꿔야 한다고 계속 그랬다. 실무자에게 물어보니 그럴 필요 없다고 하더라...
  4. 읽어야 할 코드가 많아져서 피곤하다. 너무 많아지면 읽는 것 자체가 짜증난다. 그래서 의식적으로 AI 코드 생성을 제한할 필요도 있다고 본다. 리팩토링 같은 거는 개발자가 직접 하고... 안 그러면 누가 유지보수 할건데?
  5. 언어는 넘어설 수 있지만, 프레임워크는 넘어서기 어렵다. 프레임워크는 언어보다 사용 방법을 더 자세히 알아야한다. 그렇지 않으면 개발자가 책임질 수 없는 AI 코드가 생성될 뿐이다.

개발자 대체에 관련해서

개발자가 대체된다는데 잘 모르겠다. 별로 공감이 안 간다. 양극단의 이야기인 것 같다.

CTO 레벨 급이 말하는 개발자 대체의 경우, 그냥 그 사람 지식, 역량이 뛰어나서 AI를 잘 쓰는 거다. 그래서 AI에 휘둘리지 않고 업무 자동화하는 느낌으로 잘 쓰는 거지. 그리고 이 사람들 은퇴하면 누가 시스템을 책임질 것인지?

비 개발자, 교육 홍보에서 말하는 개발자 대체의 경우, 프로그램이란 게 코딩으로만 이루어졌다고 생각하는 안일함이다. 기획이랑 유지 보수를 고려하지 못한 것이다. 대규모 시스템을 유지보수하는 거는 AI만으로 안 된다. 시스템을 이해하는 사람이 필요하다. 6개월만에 네카라쿠배 간다 같은 어처구니 없는 소리....

그리고 회사에는 책임질 사람이 필요하다. 그게 적어질 수는 있겠지만, 누군가 시스템을 책임져야 한다. 그래서 개발자 대체는 딱히 걱정할 게 없을 듯? 아예 다 대체가 될 정도면, 그냥 내가 창업하는 게 나을 듯 ㅎㅎ... 그 때는 회사 왜 다님?

또한 지금 신입을 잘 안 뽑고, 시니어가 많은 시장 상황에서 나중에 시니어들이 은퇴하면 개발자 인구 절벽이 생길 것 같다.

흠... 그리고 AI 코드 생성이 많아져서 유지보수가 더 까다로워졌는데... 이러다보면 5년 안에 AI 코드 유지보수 실패로 회사가 피해를 보는 사례도 생길 것 같다.


profile
아키텍쳐 설계에 관심이 많은 백엔드 개발자입니다.

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