GitHub Copilot, Cursor, Codeium 같은 AI 코딩 어시스턴트가 개발자의 필수 도구가 됐다. 하지만 현실적인 기대치를 가져야 한다. AI는 도구지 대체품이 아니다.
AI 어시스턴트가 잘하는 것은 보일러플레이트 코드 생성이다. 반복적인 패턴, 표준적인 구현, 일반적인 유틸리티 함수를 빠르게 작성한다. 코드 완성과 문서화에서 시간을 크게 절약할 수 있다.
AI의 한계
복잡한 비즈니스 로직을 이해하지 못한다. 프로젝트 전체 맥락을 파악하는 데 한계가 있다. 특히 레거시 코드베이스에서 도메인 특화된 패턴을 제대로 제안하지 못한다.
보안 문제도 있다. AI가 생성한 코드에 취약점이 포함될 수 있다. 검증 없이 AI 제안을 그대로 사용하면 위험하다. 코드 리뷰 과정은 여전히 필수다.
효과적인 활용법
AI를 주니어 페어 프로그래머로 생각하자. 좋은 제안을 하지만 모든 제안을 신뢰하면 안 된다. 당신이 리뷰하고 수정하고 최종 결정을 내린다.
프롬프트 엔지니어링이 중요하다. 명확한 컨텍스트를 제공하고, 구체적으로 요청하고, 단계별로 진행하면 더 나은 결과를 얻는다. 단순히 자동완성에 의존하는 것보다 의도적으로 AI와 대화하는 것이 효과적이다.
생산성 영향
연구에 따르면 AI 어시스턴트는 반복적인 작업에서 40-50% 생산성 향상을 가져온다. 하지만 복잡한 문제 해결이나 아키텍처 설계에서의 영향은 제한적이다. 시니어 개발자보다 주니어 개발자에게 더 큰 도움이 된다는 데이터도 있다.
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