핵심 제품 업무를 AI에 맡기기 전에 반드시 읽으십시오
데모는 프로덕션 시스템과 다르게 작동합니다. 많은 AI 도구들이 데모에서는 뛰어난 성능을 보입니다. 이 둘을 혼동하는 창업자들은 빠르게 프로토타입을 만들지만, 결국 나중에 느린 재구축 과정을 겪게 됩니다.
AI 코딩 도입이 늘고 있습니다. 기업의 78% 이상이 핵심 비즈니스 기능에 AI를 사용합니다. 소규모 스타트업의 경우 도입률이 60%를 넘습니다.
하지만 양질의 데이터는 위험성을 보여줍니다. CodeRabbit의 연구에 따르면 AI가 작성한 코드는 사람이 작성한 코드보다 로직 오류가 1.75배 더 많았습니다. 보안 취약점은 2.74배 더 높았습니다. 일부 연구에서는 AI가 생성한 Java 코드가 보안 벤치마크를 통과하지 못하는 경우가 70%가 넘는 것으로 나타났습니다.
문제는 구조적입니다. 모호한 프롬프트를 사용하면 AI는 아키텍처와 코드를 동시에 만들어 버립니다. 이는 순서가 잘못되었습니다.
Spec-Driven Development (SDD)가 이 문제를 해결합니다. 먼저 시스템 규칙을 정의합니다. 코드를 작성하기 전에 API 형태, 데이터베이스 스키마, 경계(boundaries)를 설정합니다. 그런 다음, 그 규칙에 맞춰 코드를 구축하는 데 AI를 사용합니다.
이 방식이 효과적인 이유는 AI가 추측하는 대신 제약 조건(constraints)을 바탕으로 작동하기 때문입니다.
프로덕션 준비성(Production readiness)은 부가적인 요소가 아닙니다. 이는 아키텍처의 일부입니다. 백엔드가 포함된 생성된 프론트엔드는 유용한 도구일 뿐, 프로덕션 시스템은 아닙니다. 실제 시스템에는 다음과 같은 요소가 필요합니다:
- Containerized deployment (컨테이너화된 배포)
- Infrastructure-as-code (코드형 인프라)
- Orchestration (오케스트레이션)
- Health checks (헬스 체크)
- CI/CD pipelines (CI/CD 파이프라인)
- Test coverage (테스트 커버리지)
- Observability (관측 가능성)
프로덕션을 위한 AI 도구를 평가할 때, 다음 다섯 가지 질문을 던져보십시오:
- 코드를 작성하기 전에 도구가 무엇을 수행합니까? 아무것도 하지 않는다면, 여러분은 아키텍처 부채(architectural debt)를 쌓고 있는 것입니다.
- 코드 외에 출력물에 무엇이 포함됩니까? 인프라와 테스트는 사후 고려 사항이 아니라 출력물의 일부여야 합니다.
- AI의 결정을 검토할 수 있습니까? 블랙박스를 유지 관리하는 상황을 피하려면 AI가 어떻게 작동하는지 확인해야 합니다.
- 시스템이 장애를 어떻게 처리합니까? 에러 처리와 알림 기능이 내장되어 있어야 합니다.
- 코드를 이전할 수 있습니까? 특정 독점 플랫폼에 종속된 코드는 자산이 아니라 의존성(dependency)일 뿐입니다.
데모 결과물만 보지 마십시오. 데모가 만들어지기 전에 이루어진 구조적 사고를 살펴보십시오.
최고의 팀은 아키텍처를 건너뛰지 않습니다. 그들은 아키텍처를 더 빠르게 수행하기 위해 더 나은 도구를 사용합니다. 그들은 AI를 엔지니어링 판단을 대체하는 용도가 아니라, 엔지니어링 판단을 실행하는 용도로 사용합니다.
Source: https://dev.to/8080_ai/before-you-trust-ai-with-core-product-work-read-this-2go3