AI 코딩 도구 6개월 팀 도입, 도구가 격차를 좁히는 게 아니라 벌렸습니다

Copilot, Cursor, Claude Code를 팀에 깔고 6개월쯤 굴렸습니다. 도입 전엔 솔직히 "이제 사람을 덜 뽑아도 되나" 하는 기대가 있었습니다. 지금은 정반대로 생각이 바뀌었습니다.

도구는 격차를 좁히는 게 아니라 벌립니다

가장 또렷하게 관찰한 건, 이 도구들이 실력 격차를 줄이는 게 아니라 벌린다는 점입니다. 뭘 원하는지 아는 사람에게 쥐여주면 지시가 정확하고, 나온 코드를 한눈에 검수해서 틀린 부분을 바로 잡아냅니다. 체감상 한 두 배쯤 빨라집니다. 반면 검증할 눈이 없는 사람에게는 그럴듯하게 틀린 코드를 그냥 통과시키는 도구가 됩니다. AI는 아는 사람을 더 빠르게 만들 뿐, 모르는 사람을 알게 해주지는 않습니다.

도구별 호불호는 다들 비슷하실 겁니다. Copilot은 인라인 자동완성, Cursor는 에디터 통합이 깔끔하고, Claude Code는 멀티파일 리팩터링이 제일 똑똑하되 토큰 비용을 신경 쓰게 됩니다. 그런데 6개월 지나고 보니 어떤 도구를 쓰느냐는 생각보다 중요하지 않았습니다. 사람이 변수였습니다.

진짜 비용은 검수 없이 머지한 코드입니다

진짜 비용은 도구 구독료가 아니라, 검수 없이 머지한 AI 코드가 나중에 청구하는 기술부채였습니다. 빠르게 짜는 만큼 쓰레기도 빠르게 쌓입니다. 특히 위험한 건 빌드도 통과하고 타입체크도 통과하는데 런타임에서만 죽는 부류입니다. 정적 검사로는 안 걸리니, 사람이 안 보면 그대로 프로덕션까지 갑니다.

그래서 저희는 AI가 짠 PR도 사람 PR과 똑같이 빡세게 리뷰한다는 룰을 정했습니다. AI가 짰다는 이유로 더 너그럽게 보지 않고, 오히려 "이게 왜 동작하는지" 작성자가 설명하지 못하면 반려합니다. 6개월간 내린 결정 중 이게 제일 잘한 것 같습니다.

이게 주니어에게 유리한 흐름인지 불리한 흐름인지는 저도 아직 잘 모르겠습니다. 다만 "이제 기본기 공부는 안 해도 된다"는 쪽으로는 절대 가지 않았으면 합니다. 검수할 눈이 없으면 이 도구들은 그냥 빠른 속도로 틀리는 기계이기 때문입니다.