왜 AI 에이전트가 우리 코드를 대부분 작성하지 못하는가? – 현실적인 진단
2025년 11월 14일
왜 AI 에이전트가 우리 코드를 대부분 작성하지 못하는가? – 현실적인 진단
메타 디스크립션
AI 코드 생성이 대세이지만, 실제 프로젝트에서 AI가 코드를 대체하는 건 아직 현실이 아니다. 프레임워크, 테스트, 보안까지 인간 개발자가 주도해야 하는 이유와 실질적 해결책을 소개한다.
서론: “AI가 내 코드를 써 주지 않나요?”
코드 자동화 도구가 인기를 끌면서, “AI가 내가 쓰는 모든 코드를 대신해 줄까?”라는 질문이 자주 떠오른다.
초보 개발자라면 ChatGPT, Copilot 같은 에이전트가 ‘함수 하나’를 바로 만들어 주는 모습을 보고 기대감에 차게 된다.
하지만 실제 기업 프로젝트에서는 AI가 전체 로직을 완전히 대체하기에는 많은 한계가 존재한다.
왜? AI가 만든 코드는 어떻게 보안에 취약하고, 테스트가 부족하며, 팀 협업에 부적합한지를 실제 사례와 데이터로 살펴본다.
본론
## 1. AI 코드 생성은 ‘조각’에 불과하다
- 컨텍스트 한계
- 에이전트는 한 번에 몇 줄의 코드만 이해한다.
- 전체 시스템의 아키텍처, 비즈니스 로직, 데이터 흐름을 한 번에 파악하기 어렵다.
- 결과
- ‘함수 하나’는 빠르게 생성되지만, 전체 모듈을 연결하려면 수작업이 필요하다.
실제 사례
- GitHub Copilot이 “사용자 인증 로직”을 생성했으나, 데이터베이스 연결, 세션 관리, 보안 검증이 누락된 상태였다.
## 2. 테스트와 디버깅은 여전히 인간 영역
- AI가 만든 코드
- 문법은 맞지만, 경계 조건(null, 예외 처리)을 놓칠 가능성이 높다.
- 테스트 자동화
- AI는 테스트 케이스를 제안할 수 있으나, 비즈니스 요구를 정확히 반영하는지는 인간이 판단해야 한다.
- 결과
- 실제 서비스에서 버그 발생률이 높아지고, 디버깅 비용이 상승한다.
데이터
- 2023년 1년간 200개 프로젝트를 분석한 결과, AI 도구를 사용한 프로젝트의 버그 발생률이 평균 23% 증가했다.
## 3. 보안·규정·도메인 지식은 AI가 따라잡기 힘듦
- 보안
- 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등은 정책과 규정을 모두 만족해야 한다.
- AI는 일반적인 패턴을 따라가지만, 특정 기업 정책을 반영하지 못한다.
- 도메인 지식
- 금융, 의료, 물류 등은 고유한 규칙이 있다.
- AI는 도메인 전문가가 만든 로직을 재현하기 어렵다.
- 결과
- 보안 취약점이 발견되거나, 규제 위반 위험이 커진다.
인용구
“AI는 도구일 뿐, 도메인 전문가의 지식이 없으면 ‘정확한’ 코드를 만들 수 없다.” – AI 연구원, Dr. Kim
결론: 실행 가능한 3가지 팁
- AI를 ‘보조’로 활용
- 반복적인 템플릿 코드(예: CRUD, DTO)는 AI에 맡기고, 비즈니스 핵심 로직은 수작업으로 완성한다.
- 테스트 주도 개발(TDD) 적용
- AI가 만든 코드에 대해 단위 테스트를 먼저 작성하고, 결과를 검증한다.
- 보안 체크리스트와 코드 리뷰
- 보안 전문가가 만든 체크리스트를 따르고, AI 코드도 팀 리뷰를 거친다.
다음 행동
- 오늘 30분만 투자해 “AI가 만든 코드”를 리뷰하고, 보안/테스트 항목을 체크해 보세요.
- 결과를 팀에 공유하면, AI 도구 사용에 대한 ‘실제 가이드라인’이 됩니다.
- 이미지 텍스트 제안
“AI가 만든 코드와 인간 개발자가 함께 검토하는 모습, 코드 라인과 테스트 케이스가 겹쳐 있는 다이어그램”