개발보다 AI가 만든 코드 리뷰가 많아지는 시대

한 보안 연구원이 AI 코딩에 대한 과대광고를 4단계로 분리했다. 대부분의 개발자는 3단계에 머물러 있다고 한다.

I think AI coding hype follows roughly four stages:

1. Amazement

You try it and can’t believe how much code it generates from a few prompts.

2. Expansion

You start more and more projects because shipping suddenly feels cheap and fast.

This is also the phase where people… https://t.co/Y3AedboHG5 pic.twitter.com/WDQA43m5yN

— Florian Roth ⚡️ (@cyb3rops) May 27, 2026

1단계: 충격과 감탄

몇 줄 프롬프트만 넣었는데 코드가 엄청나게 생산이 되어서 처음 써보면 정말 놀란다.
"이 정도면 개발 방식이 완전히 바뀌는 거 아닌가?" 라는 생각이 들기 시작한다.

2단계: 확산

개발 속도가 빨라진 것처럼 느껴지면서 사람들은 더 많은 프로젝트를 하기 시작한다.
그리고 주변 사람들을 지금 하지 않으면 뒤처진다고 열심히 설득하면서 불안감을 조성한다.
그러면서 FOMO 효과가 발생한다.

3단계: 현실 직시

시간이 지나면 문제가 보이기 시작한다. AI 만든 코드에는 문제가 존재한다.

• 구조가 이상함
• 추상화가 어설픔
• 중복 코드가 많음
• 고치면 다른 곳이 동작 안함

그래서 하루 종일 수정을 반복하게 된다.

• 재프롬프트 입력
• 모델 전환
• 더 강한 추론 옵션 사용
• 수정 사항 검토
• PR 검토

결국, '소프트웨어를 만드는 사람' 이라기보다는 'AI 만든 코드 PR을 리뷰하는 사람'으로 바뀌게 된다.

4단계: 깨달음

결국 깨닫게 된다. AI 코딩은 '코드 생산량'은 늘어나지만, '코드에 대한 확신'까지는 늘어나지 않는다는 것을.

결국 여전히 사람이 필요하다.

• 코드 리뷰
• 테스트
• 구조 이해
• 아키텍처 판단
• 유지보수
• 최종 책임

그리고 이런 일은 보통 시니어 엔지니어가 하게 된다.

흥미로운 점은,
이 과정이 몇 달에서 길게는 1년 이상 걸릴 수도 있다는 것이다. 왜냐하면 사람과 조직이 이미 'AI 코딩이 미래다.'라는 서사에 심리적으로 투자해버렸기 때문이다.

팀도, 경영진도, 회사도 이미 방향을 정했기에 "생각했던 것만큼 ROI가 크지 않았던 것 같다." 라고 말하기가 어렵기 때문이다.

토큰에 1달러를 지불했다면, 안정적인 기능에 도달하는 것은 0.18달러 뿐이다. 라고 언급한다. 즉, 유용하게 사용된 토큰이 20% 정도라는 의미다.

한편으로는 이렇게 생각해볼 수 있다. 엔지니어가 80%의 시간을 쏟으면서 프로토타입을 만들었다면 그중 몇 %가 프로덕션 레벨로 도달 할 수 있을까?

개인적으로 AI 활용 목적은 더 적은 엔지니어로 동일한 양의 작업을 완료하는 것이지, 동일한 수의 엔지니어로 더 많은 작업을 하는 것은 아니기에 도움이 된다고 생각한다.

시간이 지나면 알게 되겠지...