AI 도구에 대한 피로도

AI 도구를 제대로 사용 안하면 뒤쳐지는거 아닌가요?

 

최근까지 클로드 skill / 멀티에이전트 등이 핫했던 주제였죠?

codex가 나오고 openAI의 Chat GPT 새 모델이 나오고 이런게 주제였던거 같습니다.

물론 구글의 안티그래비티(antigravity) 또한 마찬가지구요.

 

AI도구를 어떻게 일을 잘 시켜서 한꺼번에 많은 일을 시키게 하지? 가 중요한 주제였던 것 같습니다.

 

그리고 최근의

 

oh-my-opencode - https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode

ralph - https://github.com/snarktank/ralph

 

등이 나오면서 한꺼번에 많은 일을 시키는 것을 어떤 도구를 사용하면 더 한꺼번에 많이 시킬 수 있지? 라는 방식으로 변경되는 것 같습니다.

 

 

이제 AI도구를 팔로우할 필요가 있을까요?

 

2026.01 쯤에 든 생각입니다.

과거를 생각해보면

openAI에서 ChatGPT 4.0 버전쯤이 나오고나서

grok / google gemini / perplexity /  chat gpt 중 어떤 모델이 더 대답을 잘해줄까? 에 대한 논의를 하면서

요즘은 xxx 모델보다 yyy모델이 좋다던데? 하는 대화가 주가 되었던 것 같습니다.

 

하지만 지금은 어떻게 되고 있죠?

 

어차피 모델은 다 상향평준화 되어서, 어디에 질문하건 비슷비슷한 답변은 내놓습니다.

 

과거에는 

 

1. 역할(role)을 지정해줘야 답변을 잘한다 ex) 너는 10년차 리드 개발자야

2. 영어로 물어봐야 답변을 잘한다.

3. 논리 구조를 잘 설명해야한다.

 

이런게 AI 모델과 대화할 때 중요했던 것 같습니다.

물론 지금도 중요하긴 하지만, 생각보다 가중치가 내려갔습니다. 적당히 말해도 이제는 알잘딱깔센으로 알아듣고 내가 원하는 답변을 해줍니다.

 

현재도 그런 느낌이 아닐까요?

 

클로드에 skill과 멀티에이전트를 병렬로 실행해야 된다던데?

구글의 안티그레비티가 더 설계를 잘해준다던데?

xx 모델이 토큰을 적게 먹는다던데?

 

등의 대화가 주가 되었지만 결국에는 다 모든 프로세스가 상향평준화 되어서 동작하지 않을까 하는 생각입니다.

 

그럼 뭐가 중요한데?

 

AI 성능과 사용방법은 이제 기초 역량이 될 것입니다.

기본적인 CS지식 같은 것이죠. 모르면 설계 퍼포먼스가 줄어들 수 있는 부분같은 것이라 생각됩니다.

 

가장 중요한건

AI모델을 워크플로우에 어떻게 녹일 수 있나? 가 아닐까 싶습니다.

 

AI모델을 워크플로우에 어떻게 녹이지?

 

AI가 가장 중요하게 쓰이는 곳은

인간이 하는 반복적인 작업과 귀찮은 것들 입니다.

 

Commit / PR / 코드리뷰 등을 이미 저는 자동화해서 사용하고 있습니다. 

보안상 취약점까지 Commit전에 AI가 분석해서 알려줍니다.

또한 코드리뷰 또한 냄새나는 코드를 Commit전에 알려줍니다.

 

그리고 또 뭐가 있을까요?

 

- 기획단계에서 논의된 것을 정리해주는 AI 워크플로우

 

노션 / 슬랙 / 지라 / 피그마 등에서 논의된 것을 직접 찾아보지않고, 개발자가 자연어로 물어볼 수 있으면 좋겠죠?

 

- 에러 로그를 자동으로 분석해서 수정해주는 AI

 

Firebase / sentry등에서 올라온 크래시 리포트를 자동으로 수정하고 PR까지 날려주면 좋겠죠?

 

- 발생한 이슈에 대해서 자동으로 담당자를 지정해주는 AI

 

채널톡에서 킬버그(https://channel.io/ko/team/blog/articles/tech-bug-triage-workflow-73a8f3d9) 라는 것을 만든 것을 보았습니다. 워크플로우에 AI가 잘 들어간 사례로 보입니다.

 

등등이 있습니다.

 

이제는 단순히 AI는 "기능 개발해줘" 의 편리한 도구로 사용하는 것이 아니라.

 

1. 전체적인 맥락 파악

2. 우리 조직에 병목이 되는 곳에 AI로 대체 가능한 것은 대체

3. 조직의 생산성 향상 

 

의 순서로 사용하게 되어야 할 것으로 보입니다.