AI 시대, 왜 여전히 전문가가 필요할까?
AI로 무엇이든 만들 수 있는 시대입니다.
ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini… 누구나 몇 줄 대화만으로 서비스 하나쯤 만들 수 있습니다.
하지만 “만드는 것”과 “운영하는 것”은 전혀 다른 이야기입니다.
🤖 AI는 훌륭한 도구입니다.
하지만 아직 몇 가지 치명적인 약점이 있습니다.
❌ 유지보수를 고려하지 않습니다
AI가 만든 코드는 기능 중심입니다.
시간이 지나면 어떤 코드가 어디서 쓰였는지 파악하기 힘듭니다.
→ 기능은 되지만, 수정은 어렵습니다.
❌ 함수와 클래스가 중복됩니다
GPT는 현재 문맥 기준으로 코드를 생성합니다.
비슷한 동작이라도 매번 새로운 함수와 클래스를 만들어내기 때문에,
전체 프로젝트 구조가 빠르게 비대해집니다.
→ 소스코드가 길어지고 중복이 많아지면, 분석과 유지보수 난이도도 함께 올라갑니다.
코드는 실행되지만, 팀이 이해하고 관리하기 어려워집니다.
❌ 설계보다 구현에 집중합니다
서비스의 흐름, 책임 분리, 레이어 구조 등
유지보수가 가능한 설계는 AI가 대신해주지 않습니다.
빠르게 만들 순 있지만, 오래 운영하긴 어렵습니다.
❌ 디버깅이 어렵습니다
AI가 코드를 만들어주긴 해도,
실제 런타임 에러의 원인 추적은 개발 지식이 없으면 어렵습니다.
“코드 에러났어. 왜?”
AI: “고쳐봤어요!” (근본 원인은 모름)
❌ 대규모 확장을 고려하지 않습니다
초기 프로토타입은 잘 되지만,
- 트래픽 증가
- 데이터 처리량 폭증
- 분산 처리, 캐시, API 최적화
이런 요소들은 설계 레벨에서 고려돼야 할 문제입니다.
AI는 이런 확장성과 안정성을 설계하지 않습니다.
❌ 협업을 위한 구조가 없습니다
- Git 전략
- 코드 리뷰를 위한 가독성
- 모듈화와 테스트 코드
이런 협업 기반 개발은 사람 중심의 설계가 필요합니다.
AI는 혼자 코딩하니까요.
💡 전문가도 AI를 씁니다. 그래서 더 강력합니다.
우리는 AI를 도구로 사용합니다.
하지만 진짜 중요한 건 무엇을 만들지, 어떻게 유지할지, 어떻게 개선할지입니다.
- 전문가와 함께하면 더 빠르게 시작하고,
- 더 오래 안정적으로 운영할 수 있습니다.
AI는 도구일 뿐, 해결사는 사람입니다.
👨💻 코드벤터는 이렇게 합니다
- AI를 적극 활용해 빠르게 개발합니다
- 유지보수를 고려한 설계, 코드 품질, 협업 구조를 만듭니다
- 실제 운영 환경을 고려한 구조화된 개발을 합니다
- 한국 고객과 소통하고, 베트남 개발팀과 협업하여
속도, 품질, 비용의 균형을 잡습니다
AI 시대, 더 강력한 개발 파트너를 찾고 있다면
코드벤터가 함께합니다.
