AI 도구 사용 후 개발 속도가 느려지는 구조적 문제를 다룬 사례와 분석.
AI 코딩 도구를 도입한 후, 한 SaaS 회사의 CTO는 직원들이 20% 더 빠르다고 느꼈지만 실제로는 업무 성과가 19% 감소했다. AI의 생산 속도는 빠르지만 검증 속도가 한정적이라는 점에서 생산성과 검증 간의 격차가 생긴다. 이로 인해 전통적인 작성-검증 모델이 무너지는 결과를 초래했다. 다양한 연구들이 이러한 결과를 확인하고 있다.
A case study on the structural issue of AI tools slowing down development despite a perceived speed increase.
After adopting AI coding tools, a CTO of a SaaS company noticed a 20% feeling of speed increase among engineers, but actual task completion dropped by 19%. The gap arises because AI significantly increases production speed, but human verification remains constant. This structural mismatch breaks the traditional write-then-verify model, leading to reduced productivity. Multiple studies have confirmed this troubling trend.