코드는 AI가 써주지만, 흐름은 여전히 사람이 설계해야 한다
이 매거진은 해외법인과 기업 현장에서 실제로 겪은 사례를 바탕으로,
기술보다 ‘일하는 구조’ 관점에서 AI 활용을 정리합니다.
요즘 개발자들과 이야기하다 보면
비슷한 말을 자주 듣습니다.
“AI 써봤는데, 생각보다 그렇게 드라마틱하지 않아요.”
코드는 빨리 나옵니다.
테스트 코드도 만들어줍니다.
버그도 어느 정도 잡아줍니다.
그런데 이상하게도
개발 전체 속도는 크게 달라지지 않았다고 느낍니다.
왜일까요?
문제는 AI가 아닙니다.
Workflow입니다.
많은 사람들이
코딩과 프로그래밍을 같은 의미로 사용합니다.
하지만 실제로는 다릅니다.
코딩은
→ 코드를 작성하는 일입니다.
프로그래밍은
→ 문제를 정의하고, 흐름을 설계하는 일입니다.
AI는 코딩을 잘합니다.
하지만 프로그래밍은
여전히 사람이 해야 합니다.
그래서 이런 일이 생깁니다.
코드는 빨리 나오는데
구조가 없어서 다시 고칩니다.
결국 속도는
처음과 크게 달라지지 않습니다.
AI를 써봤는데 효과가 없다고 말하는 경우는
대부분 비슷한 흐름을 가지고 있습니다.
1. 기능 단위로 AI를 사용한다
“이 API 만들어줘”
“이 화면 만들어줘”
이렇게 단위 작업으로 AI를 사용합니다.
문제는
전체 흐름이 연결되지 않는다는 점입니다.
결과적으로
조각난 코드가 쌓입니다.
2. 설계 없이 바로 생성한다
요구사항이 정리되지 않은 상태에서
바로 AI에게 코드를 요청합니다.
그러면 AI는
그 순간에 가장 그럴듯한 답을 줍니다.
하지만
전체 구조를 고려하지 않기 때문에
나중에 수정 비용이 커집니다.
3. 검증 흐름이 없다
AI가 만든 코드를
바로 사용합니다.
테스트 기준이 없고
리뷰 기준도 없습니다.
그래서 문제가 생기면
결국 사람이 다시 처음부터 봐야 합니다.
AI가 아니라
Workflow입니다.
현장에서 효과가 있었던 방식은
생각보다 단순했습니다.
1. “생성 전에 설계”를 강제한다
AI에게 요청하기 전에
반드시 이걸 정리합니다.
데이터 흐름
API 구조
상태 관리 방식
예외 처리 기준
이걸 먼저 정리하면
AI는 훨씬 정확한 결과를 냅니다.
2. 단위 작업이 아니라 흐름 단위로 나눈다
기능 단위가 아니라
흐름 단위로 작업을 나눕니다.
예를 들어
로그인 기능
이게 아니라
사용자 입력 →
인증 요청 →
토큰 처리 →
상태 저장 →
화면 전환
이렇게 나눕니다.
AI는 이 흐름 안에서
훨씬 잘 작동합니다.
3. 검증 단계를 분리한다
AI가 만든 코드를
다른 AI로 검증합니다.
예를 들어
생성 AI
리뷰 AI
테스트 AI
이렇게 역할을 나눕니다.
이 구조가 들어가면
품질이 안정됩니다.
베트남 개발 조직은
속도가 빠릅니다.
요구사항이 자주 바뀌고
우선순위도 계속 변합니다.
이 구조에서는
AI를 더 많이 쓰게 됩니다.
하지만 동시에
문제도 커집니다.
설계 없이 빠르게 생성하면
기술 부채가 더 빨리 쌓입니다.
그래서 베트남에서는
AI를 쓰기 전에
Workflow를 먼저 잡는 것이 더 중요합니다.
많은 사람들이 이렇게 생각합니다.
“AI를 잘 쓰면 개발이 빨라진다.”
하지만 실제로는 조금 다릅니다.
AI는
잘 설계된 구조에서만
속도를 만들어냅니다.
구조가 없으면
오히려 더 많은 수정이 필요해집니다.
AI는 코딩을 바꿨습니다.
하지만 개발은
여전히 사람이 설계합니다.
그래서 중요한 것은
도구가 아니라 순서입니다.
AI를 쓰기 전에
Workflow를 먼저 설계해야 합니다.
그래야 AI는
속도를 만들어냅니다.