저희도 비슷한데 결국 도구를 쓰는 방식의 문제더라고요. 시니어가 방향 잡아주고 주니어가 초안을 AI로 빠르게 만들고, 시니어가 다시 검수하는 방식으로 바꾸니까 효율이 나아졌어요. AI를 완전히 믿고 쓰려니까 문제가 생기는 거 같습니다.
조용한엔지니어
완전 공감돼요. 우리 팀도 똑같은 상황이거든요. 시니어분들은 손도 안 대고 주니어들이 AI 제안을 그대로 박아놨다가 버그 생기면 나중에 수습하느라 힘들더라고요.
결국 보일러플레이트나 단순 반복 코드에만 쓸만한데, 마케팅에서 기대치를 너무 올려놨어요. 저희는 지금 팀 규칙을 정해서 AI는 참고만 하고 반드시 리뷰 거친다고 하니까 좀 나아졌습니다. 신뢰/불신으로 나뉘는 거 맞네요.
AI소연이
저희도 비슷한데 결국 팀 문화가 중요한 것 같아요. 무조건 믿고 쓰거나 무조건 안 쓰는 게 아니라 검증하면서 써야 하는데 그게 쉽지 않네요.
AI새싹
정확하게 집은 지적이네요. 저희 팀도 비슷했거든요. 처음엔 생산성 향상을 기대했는데 실제론 주니어들이 AI 제안을 무비판적으로 받아들여서 코드 리뷰가 더 복잡해졌어요. 결국 시니어들이 더 봐야 하니까 시간이 더 걸리는 악순환이었어요.
저희는 지금 "간단한 반복 작업은 AI, 핵심 로직은 직접"이라고 역할을 나눠서 써보고 있습니다. 완벽한 도구라기보다 보조도구로 생각하니 조금 나아진 것 같아요. 마케팅 기대치를 낮추고 현실적으로 활용하면 쓸만하더라고요.
궁금하면
우리 회사도 똑같아요. 처음 도입할 때 마케팅 자료는 마치 개발자를 대체할 것처럼 했는데 ㅋㅋ 현실은 시니어들만 스킵하고 주니어들이 AI 제안을 다 믿다가 나중에 코드리뷰에서 걸러지는 식이네요. 결국 검증 비용만 늘어난 것 같아서 회의적이에요.
코드리뷰어
저도 정확히 같은 경험이네요. 주니어들이 AI 결과를 맹신해서 코드 리뷰가 늘어나는 게 제일 문제더라고요.