AI 코드, 어디까지 맡기고 어디부터 사람이 볼까?

AI를 쓰다 보면 어느 순간 이런 고민이 생긴다.
“이 정도면 AI가 다 해줘도 되는 거 아닌가?”

실제로 단순한 코드 작성이나 반복 작업은
이미 AI가 사람보다 빠르고 정확하다.
문제는 경계선이다.

어디까지 맡기고,
어디부터 사람이 봐야 할까.

AI와 개발자가 코드의 경계를 사이에 두고 각자의 역할을 분담하는 모습을 표현한 미래적인 작업 공간

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AI에게 맡겨도 되는 영역은 생각보다 명확하다.

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1) 반복적이고 규칙이 분명한 코드

• DTO, VO 같은 데이터 구조
• 단순 CRUD 로직
• 명확한 입출력을 가진 유틸 함수

이 영역에서는 AI가 거의 실수하지 않는다.
오히려 사람이 직접 치는 것보다 일관성이 좋다.
시간을 아끼는 용도로는 최적이다.

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2) 기존 패턴을 따르는 코드

이미 팀이나 프로젝트에
명확한 패턴이 자리 잡고 있다면
AI는 그 패턴을 빠르게 복제한다.

• 기존 코드 예시를 충분히 주고
• 범위를 명확히 제한하면

초안으로 쓰기엔 꽤 믿을 만하다.
다만 “그대로 머지”는 아직 이르다.

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반대로, 여기서부터는 사람이 반드시 개입해야 한다.

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3) 시스템의 경계를 건드리는 코드

• 외부 시스템 연동
• 네트워크, 파일, 장비 제어
• 장애가 발생할 수 있는 지점

이 영역은 한 번 터지면 영향 범위가 크다.
AI는 정상 흐름을 기준으로 코드를 만들지만,
실무에서는 비정상 흐름이 더 자주 등장한다.

이 판단은 경험 없이는 불가능하다.

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4) 성능과 안정성의 균형이 필요한 부분

AI는 대체로 “깔끔한 코드”를 선호한다.
하지만 실무에서는 종종 더러워도 빠른 코드,
우아하지 않아도 안전한 코드가 필요하다.

• 캐시 전략
• 메모리 사용
• 타이밍 이슈

이런 선택은 서비스의 성격을 이해한 사람이 내려야 한다.

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5) 나중에 책임을 져야 하는 코드

코드를 머지하는 순간,
그 코드는 언젠가 누군가가 다시 읽게 된다.

• 왜 이렇게 설계했는지
• 어디까지 가정한 코드인지
• 어디를 건드리면 안 되는지

이 설명을 할 수 없다면
그 코드는 아직 사람 손을 덜 탄 상태다.
AI가 아니라 개발자의 언어로 정리돼야 한다.

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AI는 훌륭한 도구다.
하지만 방향을 정해주지는 않는다.

• AI는 빠르게 만든다
• 사람은 의미를 부여한다
• 책임은 사람이 진다

이 역할이 섞이지 않을 때,
AI는 가장 강력한 생산성 도구가 된다.

코드를 맡길지 말지 고민될 때는
이 질문 하나면 충분하다.

“이 선택을 내가 설명할 수 있는가?”

설명할 수 있다면 맡겨도 되고,
설명할 수 없다면 아직은 사람 차례다.