AI 코딩툴, 정말 속도 느려질까? METR 연구와 내 생각

요즘 AI 코딩툴 하나씩은 다 써봤지? 나도 ChatGPT, Cursor, Copilot 다 써봤는데, 솔직히 기대만큼 “생산성 폭발!”은 아니더라고.

최근 METR에서 진행한 무작위 대조 실험(RCT) 결과를 보니, 뭐지 이 충격적인 내용은?

 

 

핵심 결과 요약

숙련된 오픈소스 개발자들이 AI 코딩툴을 사용하면 작업 시간이 평균 19% 더 걸린다!

 

원래는 24% 정도 단축될 거라고 예상했는데, 완전 반전이지?

연구에 참여한 개발자들은 모두 경험 많은 사람들이었고, 100만 줄 넘는 대규모 코드베이스에서 실무 과제를 수행했대. 이 정도면 연구 신뢰도는 충분히 높다고 봐.

 

왜 속도가 느려졌을까?

프롬프트 작성과 응답 대기

AI에게 정확하게 지시하고, 그 결과를 기다리는 시간이 꽤 걸려. 나도 프롬프트 다듬고 결과 기다리느라 시간을 많이 쓴 적이 많아.

프로젝트 문맥 부족

AI는 프로젝트에 녹아 있는 규칙이나 맥락을 잘 모르니까, 이상한 코드를 제안할 때가 많아.

결국 검토하고 다시 고치는 데 더 많은 시간이 들지.

코드 스타일과 품질 검증 부담

각 프로젝트마다 스타일 가이드가 다르잖아. AI가 제안한 코드를 그 기준에 맞추려면 결국 손이 많이 가.

숙련 개발자와의 차이

경험 많은 개발자는 이미 코드베이스를 머릿속에 다 담고 있어서 AI보다 빠를 때가 많아.

반면에, 경험이 적은 개발자는 AI 덕에 조금 더 빨라질 수도 있다고 해.

 

그렇다면 AI 코딩툴은 필요 없을까?

절대 아니야! 연구에서도 여러 개선 방안을 제안했고, 나도 완전 공감해.

• 도메인 특화 모델: 프로젝트 문맥을 학습한 AI가 필요해.
• 프롬프트 자동화 및 템플릿화: 자주 쓰는 프롬프트를 템플릿으로 만들어 빠르게 적용!
• 응답 속도 개선: 서버 지연 줄이고 로컬 모델을 활용해서 속도를 높이자.
• 자동 코드 리뷰 연동: ESLint, Prettier 등과 연동해 자동으로 스타일과 품질을 검증하면 효율 UP.
• 교육 및 팁 공유: 팀 내에서 팁과 사례를 공유하면 삽질 줄일 수 있어.
• 하이브리드 워크플로우 설계: 단순 작업은 AI에게, 설계나 핵심 로직은 사람이 맡도록 역할을 나누자!

 

내 결론과 생각

이번 연구는 “현재 시점에서 AI는 만능이 아니다”라는 걸 확실히 보여줘.

AI 코딩툴은 앞으로 더 발전할 거고, 지금도 훌륭한 보조 도구야. 하지만 무작정 “생산성 대폭 향상!”만 기대하면 낭패 볼 수 있어.

개발자는 AI를 ‘부사수’처럼 써야 한다고 생각해.

도메인 특화, 자동화된 워크플로우, 그리고 교육!! 이 세 가지가 결합돼야 진짜 효과를 볼 수 있을 거야.

AI는 코딩을 ‘대체’하는 게 아니라 ‘보완’한다는 점! 이걸 꼭 기억하자.