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대부분의 기술 리더들처럼 나도 지난 1년 동안 AI가 개발자를 대체할 것이라는 기대 속에 헤매었습니다. 누구나 AI로 앱을 만들 수 있습니다. 제품 배송에는 몇 달이 아닌 몇 주가 소요됩니다.
AI를 사용하여 제품과 기능을 신속하게 출시해야 한다는 압박은 현실입니다. “AI로 만들 수는 없나요?” 같은 질문을 몇 번이나 받았는지 셀 수 없을 정도입니다. 하지만 현장의 현실은 많이 다릅니다.
AI는 엔지니어를 대체하지 않습니다. 느린 엔지니어링을 대체하고 있습니다.
Replify에서는 AI를 부조종사로 사용하는 뛰어난 엔지니어로 구성된 소규모 팀과 함께 제품을 구축했습니다. 그것은 우리가 계획하고, 디자인하고, 디자인하고, 건설하는 방식을 변화시켰지만, 그것은 내러티브가 암시하는 것보다 훨씬 더 미묘합니다.
요즘 AI가 잘하는 것
일부 허용되지 않는 기한을 당일 릴리스로 전환할 수 있습니다. 엔지니어 중 한 명은 음성 AI 조정자를 변경하는 데 3일이 걸릴 것으로 추정했습니다. ChatGPT로 아이디어를 검증하고 Cursor 메시지를 생성했으며 Cursor가 첫 번째 시도에서 변경 사항을 올바르게 구현했습니다. 정의, 코딩, 검토, 테스트, 배포 등 모든 것을 한 시간 안에 배송합니다.
첫 번째 시도에서 제대로 되는 경우는 거의 없지만 이제는 그런 속도가 가능한 경우가 많습니다.
어렵고 저장소 전체의 디버깅에서는 인간보다 낫습니다. 우리 개발자 중 한 명이 이틀 동안 추적했다는 복잡한 버그를 사용자들이 보고했습니다. 철자가 틀린 메시지가 있는 경우 Cursor는 몇 분 안에 범인을 찾아 솔루션을 생성했습니다. 우리는 30분 이내에 활성화할 수 있는 빠른 솔루션을 구현합니다.
아키텍처 결정이 더 빠르고 더 좋아졌습니다. 비즈니스 환경에서 몇 달이 걸리고 끝없이 회의를 하던 것이 이제 몇 시간의 집중이 필요합니다. 우리는 LLM의 비즈니스 요구 사항에 대해 이야기하고, 아이디어를 테스트하고, 문서를 공동 작성하고, 장단점 및 실패 지점이 포함된 아키텍처 옵션을 안내하도록 요청합니다. 우리가 생각하지 못한 시나리오와 아이디어를 즉시 보여주고 팀을 위한 깔끔한 결과물을 만들어냅니다.
판단과 대부분의 아이디어는 여전히 우리의 것이지만, 생각의 속도와 무결성은 완전히 다른 수준에 있습니다.
충분한 사용자 인터페이스와 문서는 무료입니다. 디자인 상이 필요하지 않은 경우 AI는 훌륭하고 깔끔한 사용자 인터페이스를 신속하게 생성할 수 있습니다. 문서화에도 마찬가지입니다. 일관되지 않은 메모가 들어가고 세련된 문서가 나옵니다.
프로토타입 속도는 이제 필수품입니다. 처음에는 AI를 통해 ‘작동하는 것’에 놀라울 정도로 빠르게 도달할 수 있었습니다. 기술은 더 이상 경쟁의 해자가 아니라 유통, 고객, 운영 우수성과 같은 측면을 갖습니다.
AI가 여전히 실패하는 곳
자신 있게 틀린 답을 내놓는다. AWS Amplify의 복잡한 리디렉션 요구 사항을 해결하기 위해 ChatGPT와 Gemini를 사용하는 데 하루 종일 시간을 보냈습니다. 두 사람 모두 해결책이 있다고 주장했습니다. 둘 다 완전히 틀렸습니다. 논문을 읽고 “기존 방식”으로 문제를 해결하는 데 2시간이 걸렸으며 LLM 접근 방식은 불가능하다는 사실이 밝혀졌습니다.
두 명의 엔지니어가 낭비되고 하루가 낭비됩니다.
여전히 신중하게 통지하고 모든 것을 검토해야 합니다. 제약 조건과 테스트에 대해 명시적이지 않은 경우 AI는 미묘한 회귀를 도입하는 데 탁월합니다. 또한 문제가 있다고 말하면 코드를 완벽하게 다시 작성합니다(그리고 여러분이 틀렸습니다).
올바른 엔지니어링 판단을 가속화합니다. 또한 잘못된 방향을 가속화합니다.
인프라, 보안 및 확장에는 실제 경험이 필요합니다. 모델은 아키텍처와 인프라에 대해 이야기할 수 있지만 코딩 마법사는 여전히 안전하고 확장 가능한 코드형 인프라를 생성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 사전 경고 없이 비용 증가나 노출 위험과 같은 후속 결과를 항상 확인하는 것은 아닙니다.
전문가들은 여전히 가장 강력한 솔루션이 무엇인지 결정합니다.
속도는 병목 현상을 이동시킵니다. AI를 통해 엔지니어링이 더 빠르게 진행되므로 제품, UI/UX, 아키텍처, QA 및 릴리스도 더 빠르게 움직여야 합니다.
여기에서 우리에게 도움이 되는 추가적인 AI 없는 승리: 즉각적인 티켓 생성을 위한 Loom 비디오(힘든 요구 사항 문서화와 반대)는 더 빠른 전송, 더 적은 오해, 더 정확한 결과 및 더 나은 비동기 속도를 제공합니다.
그렇다면 이것이 스타트업에 어떤 의미가 있을까요? AI를 사용하면 훌륭한 엔지니어가 초인적이 될 수 있습니다. 이제 소규모 팀도 이전에 부서 전체가 필요했던 속도로 제품을 배송할 수 있습니다. 엔지니어에 대한 기준은 낮아지는 것이 아니라 높아지는 것입니다. 인력은 적지만 우수해야 합니다. 기술만으로는 더 이상 신뢰할 수 있는 해자가 아닙니다. 모든 사람이 AI를 보유하고 있습니다. 귀하의 방어는 유통, 네트워크, 브랜드, 운영 우수성과 같은 것입니다. AI는 모든 것에 10을 곱하지 않습니다. 일부 부품은 날아갑니다. 다른 사람들은 여전히 시간, 사람, 판단에 의존합니다. 리더는 AI와 기술 전략을 직접적으로 다루어야 합니다. 그렇지 않으면 AI는 새로운 병목 현상과 문제만 가져올 뿐입니다. 현실 확인
AI는 엔지니어를 대체하지 않습니다. 느린 피드백 루프, 지루한 작업, 실행 장벽을 대체하고 있습니다.
우리는 AI가 전체 제품을 작성, 배포 및 확장하는 세상에 살고 있지 않습니다. 하지만 우리는 AI를 잘 다룰 줄 알면 3명으로 구성된 팀이 30명으로 구성된 팀과 경쟁할 수 있는 세상에 살고 있다.
