Pragmatism in an Age of Infinite Code and Unavoidable Bottlenecks
Leading into the AI Engineer event in San Francisco, I’m looking forward to having my mind blown....
개요 #
AI는 우리가 만들어낼 수 있는 코드의 양을 사실상 무한대로 늘려놨다. 그런데 실제 제품을 굴려본 사람이라면 안다. 코드 생산량은 성공을 가로막는 진짜 장벽이 아니다. Dev.to 창업자 Ben Halpern은 지금 개발 현장의 담론이 여전히 극단적 유토피아론과 냉소적 무시 사이에서 소음만 키우고 있다고 지적한다. 그러면서 던지는 질문은 단순하다. 무엇이 정말 바뀌었고, 무엇은 그대로인가.
AI 혁명이 실체 없는 과장이 아니라는 건 분명하다. 하지만 그가 강조하는 건 다른 지점이다. 가치를 전달하는 과정의 병목은 여전히 사람의 영역에 묶여 있고, 완벽한 자율 시스템을 기다리는 태도야말로 지금 개발자가 저지를 수 있는 가장 비실용적인 선택이라는 것이다.
무한한 코드라는 착각 #
Halpern은 먼저 "무한한 코드"의 허상을 짚는다. 코드 생성 능력이 폭발적으로 늘어난 건 맞지만, 실제 가치 전달을 결정하는 건 언제나 초크 포인트(choke point), 즉 목을 조이는 지점이다.
Photo by Steve A Johnson on Pexels
이 병목은 대부분 사람과 얽힌 복잡한 문제에서 나온다. 의사결정권자의 합의, 팀 간 협업, 충돌하는 아이디어를 병합하는 마찰, 그리고 무엇보다 아키텍처의 응집성 말이다. 응집성이란 흩어진 기능의 그물망을 말이 되는 하나의 제품으로 압축해내는 결정적 단계를 뜻한다.
소프트웨어에서 "많다"가 곧 "낫다"는 아니다. 방향 없이 늘어난 코드는 기술 부채를 가속할 뿐이다. 정교하고, 초점이 잡히고, 의도가 분명한 가치를 여전히 전달해야 한다.
AI가 개별 병목을 공략하는 데는 큰 힘을 발휘한다. 보일러플레이트를 짜고, 테스트를 작성하고, 문법 오류를 잡아준다. 그런데 병목 자체가 사라지지는 않는다. 그저 자리를 옮길 뿐이다. 코드를 10배 빨리 쓰면 병목은 코드 리뷰로 넘어간다. LLM으로 리뷰를 빨리 끝내면 이번엔 제품 정렬과 배포 인프라가 병목이 된다. 제약은 늘 움직인다.
전통적인 방식 그대로 굴러가는 개발 조직은 뒤처질 수밖에 없다. 예전처럼 스펙 문서를 쓰는 일은 점점 군더더기처럼 느껴진다. 그 스펙은 이제 곧바로 에이전트에게 설명하면 될 일이다.
"다음 모델을 기다리자"는 함정 #
병목이 계속 옮겨 다니다 보니 특정한 종류의 개발자 마비 상태가 생긴다. 오늘 눈앞의 병목을 풀려고 워크플로우나 도구를 만드는 게 어차피 임시방편처럼 느껴지는 것이다.
머릿속엔 늘 이런 생각이 맴돈다. 굳이 이 마찰을 우회하는 도구를 만들 필요가 있을까? 그냥 모델이 더 똑똑해질 때까지 기다리면 되지 않나? 반년만 지나면 에이전트끼리 알아서 대화하고 정리해줄 텐데.
이게 바로 S-커브를 앞질러 예측하려는 함정이다. 1~2년 전만 해도 이 논리가 통했다. 어제의 병목 중 일부는 풀 가치가 없었다. 다음 모델이 도약하는 순간 그 국소적 최적화가 통째로 무의미해졌으니까. 초기 LLM 주변에 복잡한 래퍼를 정교하게 쌓는 일은 다음 파운데이션 모델이 나오면 시간 낭비가 되곤 했다.
하지만 지금은 그 논리가 어긋난다고 Halpern은 본다. 우리는 핵심 AI 생산성 도구와 일하는 법을 충분히 익혔고, 당분간은 상황이 안정되고 있다. 오늘 마주한 병목은 본질적으로 사람 차원의 복잡한 문제이고, 가까운 미래의 AI가 닿을 범위를 넘어선다.
인공 초지능(ASI) 정도가 아니고서는 현실 세계의 지저분한 병목을 걷어낼 수 없다. AI가 회의실에 앉아 이해관계자들의 정치적 역학을 헤쳐 나가고, 회사의 자금 여력을 이해하고, 최종 사용자의 일상적 불편에 공감할 수 있기 전까지, 이 초크 포인트는 사람의 현실에 묶여 있다.
필요한 건 자율주행이 아니라 조작감이다 #
물론 자동화로 덜어낸 일도 있다. 하지만 대부분은 잘해야 반자율 상태다. 그런 것들이 블랙박스 안에 갇혀 자꾸 우리를 놀라게 하고, 다음 단계로 넘길 만한 쓸 만한 결과를 내놓지 못한다면, 병목을 이겼다고 말할 수 없다.
그래서 Halpern은 핸들에서 손을 떼는 방식으로 병목을 푸는 단계에 아직 이르지 않았다고 말한다. AI에게 컴퓨터의 완전한 통제권을 넘기면 생산성이 마법처럼 풀린다는 SF적 상상은, 좋은 소프트웨어가 어떻게 만들어지는지를 놓치고 있다.
진짜 생산성의 최전선은 직관적이고 사람이 개입하는(human-in-the-loop) 워크플로우, 즉 조작감(ergonomics)에 있다.
Photo by Steve A Johnson on Pexels
필요한 건 시스템 전체를 한눈에 편하게 파악할 수 있는 환경과 관제 센터다. 목표는 사람을 루프에서 완전히 빼내는 게 아니라, 루프를 매끄럽게 만들어 사람이 훨씬 높은 추상화 수준에서 일하게 하는 것이다. 개발 에이전트를 지휘하는 인지 부담은 줄이되, 운전대는 여전히 우리가 잡고 있어야 한다. 신호를 손쉽게 내보내고, AI의 방향을 바로잡고, 시스템이 맥락을 파악하지 못하는 하류의 막힘을 직접 걷어낼 수 있어야 한다.
개발자가 에이전트가 무엇을 시도하는지 쉽게 들여다보고, 단축키 하나로 방향을 잡아주고, 그 작업을 더 큰 아키텍처에 응집력 있게 병합할 수 있을 때, 진짜 가치가 열린다.
퍽이 향하는 곳으로 스케이트를 타되 #
거창한 시스템 재설계가 지금의 병목을 구원해주길 기다린다고 얻는 건 별로 없다. 답은 마찰이 보이는 바로 그 자리를, 지금 가진 도구로 푸는 데 있다.
Halpern은 웨인 그레츠키의 말을 빌린다. "퍽이 있던 곳이 아니라 퍽이 향하는 곳으로 스케이트를 타라." AI에서도 마찬가지다. 다만 퍽이 완전히 다른 경기장에 있는 척할 필요는 없다는 게 그의 단서다. 오늘의 AI 도구에서 실용주의란, 지금 손에 쥔 엄청난 레버리지를 인정하고, 그것을 다룰 조작감 있는 사람 개입형 시스템을 만들고, 정교하고 응집력 있는 가치를 전달하는 일로 돌아가는 것이다.
가장 실용적인 행동은 완벽한 자율 시스템이 막힌 곳을 뚫어주길 기다리는 걸 멈추고, 지금 가진 도구를 조율하기 시작하는 것이다. 에이전트와 복잡한 작업 흐름을 높은 수준에서 관측할 수 있는 나만의 관제 센터를 오늘 만들어라. 자신을 루프 밖으로 밀어내려 애쓰는 대신, 루프 안에 효과적으로 남게 해주는 도구에 투자하라. 이번 사이클의 승자는 가장 똑똑한 무감독 에이전트를 가진 사람이 아니라, 그것을 관리할 가장 조작감 좋은 시스템을 만든 사람일 것이다.
결과를 진화시키기 #
"루프 안"이라는 개념이 계속 바뀔 것을 염두에 두고 사람 개입형 생산성 흐름을 설계하는 건 합리적이다. 그런 의미에서 미래를 위해 짓는 건 옳다. 하지만 가상의 미래를 풀겠다고 오늘의 문제를 뒤로 미루는 건 실용적이지 않다.
당신의 사람들, 팀, 그리고 생산적인 고객을 위해 만들어라. 그들을 우회하거나 무릅쓰는 방향이 아니라. 그들은 그 어느 때보다 유능하다. 이 사실을 인정하는 것이 결과를 앞으로 밀어붙이는 길이다.
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