4/21/2026

AI 시대의 소프트웨어 개발 시간 예측은?

Written by Giljae Joo(주길재) in AI, Effort Estimation with 댓글 없음

프로젝트를 진행하면서 여러가지 생각이 든다. 이제까지는 소프트웨어 개발에서 공수산정을 할때, 생산성의 단위는 사람이었다. 개발자는 코드를 생산하고, 프로젝트는 그 생산량을 기준으로 계획되었다. 그래서 공수는 "사람 x 시간"이라는 공식으로 산출하였다.

사실 위 방식은 안정적인 방법은 아니었다. 코드 라인 수(LOC)는 기능의 복잡도를 설명하기 어려웠기에 스토리포인트나 기능 점수(Function Point)와 같은 대안이 등장했다. 그러나 이 역시 동일한 전제를 유지했다. 작업량은 측정 가능하며, 그 작업량은 결국 사람의 노력으로 환산된다.

생성과 생산의 분리

AI가 코드 생성에 개입하면서 이 전제가 흔들리기 시작했다. 코드는 더 이상 개발자의 시간만으로 만들어지지 않는다. 생성은 AI가 담당하고, 개발자는 그 결과를 다룬다.

이 변화는 단순한 생산성 향상이 아니라 생산의 구조 자체가 바뀌는 것이라고 생각한다. 일반적으로 코딩은 생성, 검증, 조정 세 단계로 구분되고 이 단계중 "생성"은 점점 자동화되고, 비용의 중심은 다른 영역으로 이동되고 있다.

생산성의 재배치

최근 여러가지 글들을 읽고 있는데, 일관된 패턴을 보여준다. AI 도구를 사용하는 개발자는 개별 작업 단위에서 더 빠른 결과를 낸다. 그러나 프로젝트 전체 단위에서는 그 효과가 일정하지 않다. 생성 비용은 감소했지만 검증 비용은 증가했다. 레거시를 안고 있는 환경에서는 A to Z를 새롭게 만드는 환경이 아니기에, 검증이 중요하기 때문이다.

즉, 생산성은 증가하는 것이 아니라 재배치되고 있다.

공수의 중심 이동

이 상황은 공수산정의 기준을 바꾼다고 생각한다. 과거에는 생성 비용이 중심이었다. 얼마나 많은 코드를, 얼마나 빠르게 작성할 수 있는가였다.

그러나 지금은 검증 비용 중심으로 이동된다고 생각된다. 얼마나 정확하게 이해하고, 얼마나 안정적으로 수정할 수 있는가다.

이 관점에서 보면 공수는 더 이상 인력의 문제가 아니다. 문제의 복잡도와 검증 난이도의 문제다.

공수를 구성하는 변수의 변화

파트너사의 도움을 받기위해 계약을 할 때, 고려해야 할 포인트들이 생기기 시작했다. 기존 모델은 단순했다.

공수 = 사람 x 시간

AI 환경에서는 위 식이 그대로 유지되지 않는다. 보다 현실적인 형태는 다음과 같은 구조에 가깝다.

공수 = 문제 복잡도 x AI 토큰비 x 검증 비용

여기서 중요한 요소는 아래와 같다.

AI 도구 숙련도
작업이 AI를 쓰기에 얼마나 적합한가?
AI가 생성한 결과의 품질
기존 시스템과 통합 난이도
검증 및 수정 비용

이 요소들은 기존 모델에서는 거의 고려되지 않았다. 하지만 이제는 공수에 직접적인 영향을 미친다.

RFP 방식의 변화

이제까지 언급한 공수산정의 변화는 RFP에도 영향을 끼친다. 기존 RFP는 텍스트 중심이었다. 요구사항을 문서로 정의하고, 이를 기반으로 제안을 받았다.

하지만 AI 환경에서는 이 방식이 비효율적으로 비친다. 대신 아래와 같은 방식을 고려할 수 있다.

프로토타입 생성
UI 및 인터렉션 구현
이를 기준으로 범위 정의

즉, 명세보다 만들고자 하는 결과물이 먼저 나오는 구조다. 이 구조에서는 공수산정도 달라지게된다.

비용 구조의 변화

비용 역시 변화가 생긴다. 인건비 비중은 감소하고, AI 사용 비용과 인프라 비용은 증가하게된다. 가장 중요한 변화는 검증과 품질 관리 비용이다. 이 영역은 상황에 따라 다르겠지만, 레거시가 있는 경우에는 자동화가 어렵고 여전히 높은 전문성을 요구한다. AI가 생성한 결과는 불확실성을 포함한다. 이 불확실성을 제거하는 과정이 새로운 비용이 된다.

마무리

여러개의 프로젝트를 준비하고 있는 이 시점에서 고민이 많다. 그래서 스스로에게 질문을 던진다.

이 작업은 몇 명이 할 수 있는가가 아니라, 얼마나 빠르고 정확하게 안정적으로 결과를 만들 수 있는가?

이 질문에 답하는 방식이 앞으로의 공수산정 모델이 될 가능성이 높다. 지금 진행하는 프로젝트에는 AI 토큰비를 반영했고, 개발자 리소스는 줄어드는 구조로 진행된다. 그리고 앞으로 다가올 프로젝트는 위에서 언급한 인터렉션을 포함한 프로토타입을 제공하는 형태로 준비중이다.

AI를 활용하는 지금 시점에서 고객사나 파트너사 둘 다 모두 공수산정이 기존의 형태를 유지하기가 어렵다고 인지를 하고 준비를 해야한다고 생각한다. 사람 중심의 계산에서 변수 중심의 판단으로 이동하고 있기 때문이다.

References:

Giljae Joo (주길재)