AI 코딩툴, 정말 개발자를 더 빠르게 만들까?

AI가 일상이된 세상!

2025년, 개발자라면 누구나 한 번쯤 Copilot, ChatGPT, Gemini 같은 AI 코딩툴을 경험했을 것입니다. “이제 코딩은 AI가 해준다”, “생산성 두 배!”라는 기대가 업계 곳곳에서 들려오고, 커뮤니티에도 “AI 덕분에 야근이 줄었다”는 후기가 넘쳐납니다. 하지만 정말 모두가 그런 혜택을 누리고 있을까요?

 

화려한 광고와 달리, 실제 데이터가 보여주는 현실은 생각보다 복잡한것 같습니다.

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METR의 실험: “AI가 오히려 더 느리다?”

2025년 7월, 미국의 비영리 연구기관 METR(Machine Evaluation and Testing for Research)은 흥미로운 실험을 진행했습니다. 10년 이상의 경력을 가진 시니어 개발자 16명이 실제 오픈소스 프로젝트의 246개 이슈를 해결하는 데 도전했습니다. 절반은 Copilot 등 AI 코딩툴을 적극적으로 활용했고, 나머지 절반은 기존 방식대로 개발을 했죠. 결과는 다소 충격적이었습니다. AI를 사용한 개발자들이 오히려 평균 19% 더 오래 걸렸던 것입니다.

 

‘느낌’과 ‘현실’ 사이, 인지 격차의 함정

흥미로운 사실은 실험에 참여한 개발자 대부분이 “AI 덕분에 훨씬 빨라졌다”고 느꼈다는 점입니다. 실험 전엔 “AI가 24%나 생산성을 올려줄 것”이라 예측했고, 실험 후에도 “그래도 20%는 빨라졌다”고 답했습니다. 하지만 실제로는 19% 더 느려졌습니다. 새로운 도구가 주는 ‘효율적인 느낌’과 객관적 데이터의 차이, 즉 ‘인지 격차(Perception Gap)’가 명확하게 드러난 사례입니다.

 

왜 AI가 오히려 비효율적이었을까?

METR의 연구를 조금 더 들여다보면 이유가 분명해집니다. AI가 제안한 코드의 절반 이상(56%)은 그대로 사용할 수 없었고, 직접 손봐야 하는 일이 많았습니다. 프롬프트 작성, 결과 대기, 코드 검토와 수정 등 눈에 잘 보이지 않는 시간이 크게 늘었습니다. 특히 프로젝트가 복잡하거나, 개발자가 경험이 많을수록 “AI가 짜준 코드가 내 상황에 맞는지”를 꼼꼼히 점검하고 수정하는 시간이 더 많이 들었습니다. METR 연구진은 숙련자, 복잡한 시스템, 유지보수 업무에선 AI 효율이 떨어진다고 분석합니다.

 

초보자와 단순 작업엔 AI가 확실히 유리

이렇듯 모든 상황에서 AI가 느린 것은 아닙니다. 구글, Atlassian, Perplexity AI 등 기업들이 발표한 여러 보고서에 따르면, 초보 개발자나 반복적이고 단순한 작업, 신규 프로젝트를 진행할 때는 AI 코딩툴의 효율이 확실히 드러납니다. 어떤 팀은 “AI 덕분에 개발 주기가 며칠에서 몇 시간”으로 단축됐다고 하죠. 실제로 이런 환경에선 20~55%까지 속도가 빨라졌다는 통계도 있습니다. 다만, 이때도 “AI가 내놓은 코드가 문제없는지 반드시 검토해야 한다”는 점은 변함없습니다.

 

그래서, AI 코딩툴은 어떻게 써야 할까?

결국 핵심은 “누가, 어디에, 어떻게 쓰느냐”입니다. 반복 작업, 신규 개발, 자동화에는 AI를 적극적으로 활용하는 것이 좋습니다. 반면, 복잡한 로직, 팀 규칙이 중요한 부분, 기존 시스템 유지보수 등에서는 여전히 사람이 직접 짜고 꼼꼼히 검토하는 것이 더 효율적입니다. 무엇보다 ‘느낌’이 아니라, 실제 데이터와 결과를 기준으로 도구를 사용하는 습관이 중요하다는 점을 기억해야 합니다.

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‘AI 만능주의’에서 벗어나기

AI 코딩툴은 개발자에게 강력한 도구가 될 수 있지만, 만능은 아닙니다. 특히 경험 많은 개발자나 복잡한 프로젝트에서는 오히려 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 반대로, 반복적이거나 단순한 작업에는 엄청난 효과를 볼 수도 있죠. 결국 중요한 것은 나의 작업 환경과 목적, 그리고 실제 결과를 냉정하게 판단하는 자세입니다.

 

여러분은 AI 코딩툴을 써보며 어떤 경험을 하셨나요? 정말 일이 빨라졌나요, 아니면 더 복잡해졌나요?