개발자가 본 1년 사이 AI 활용의 변화, 코딩은 에이전트 시대로

핵심 요약

• 마이크로소프트 윈도우 AI팀에서 세일즈포스 AI 연구소로 이직한 개발자가 1년간 AI 활용 방식의 변화를 정리했다.
• 코딩 분야에서 가장 극적인 변화가 일어났다. 깃허브 코파일럿의 자동완성에서 벗어나 이제는 claudeCode 같은 에이전트 5~6개를 관리하며 일한다.
• 에이전트는 새 기능을 20분 안에 프로토타이핑하고, 테스트를 실행하며, PR까지 작성·검토한다. 기존에 손으로 작성하는 것과 비교해 속도, 유연성, 버그 해결이 획기적으로 향상됐다.
• 다만 에이전트만으로는 불충분하다. 여러 에이전트 대화를 동시에 관리하는 피로감이 있고, 인간의 판단력 없이는 과도하게 설계되고 읽기 어려운 코드를 생산한다.
• 코드 리뷰 방식도 바뀌었다. 라인별 검토 대신 아키텍처와 큰 패턴에 집중하며, 반복되는 문제는 에이전트가 스스로 잡을 수 있도록 규칙을 만든다.
• 검색 영역에서도 구글의 AI 요약이 기본값이 되었다. 정확도 면에서 개선되었으나 여전히 NPR RSS 피드 같은 기본 정보는 놓친다.
• 상품 검색은 여전히 신뢰할 수 없고, 펍에서 나눌 법한 잡식은 여전히 LLM이 잘한다. 구글 스칼라 검색이 충분하지 않아 LLM을 먼저 시도하지만 편향 우려는 남아있다.
• LLM을 교사로 사용할 때 장점이 뚜렷하다. 복잡한 개념을 소크라테스식으로 설명받거나 반복 연습을 할 때 인류 최고의 교사 역할을 한다. 하지만 모델이 '배우는 것'을 잊으면 학습 효과가 떨어진다.
• 문필 분야에서는 여전히 AI를 거부한다. 에이전트가 작성한 문서는 단조롭고 반복적이며 모호하다. 스스로 쓰는 대신 기계적 글쓰기를 남에게 강요하고 싶지 않다.
• 음성 받아쓰기는 'OpenWhisper'와 'Handy' 같은 로컬 모델로 무료로 작동하며, 회의록 자동화나 에이전트와의 대화에 활용된다. 하지만 음성 인터페이스 자체는 여전히 대화하고 싶은 수준에 도달하지 못했다.
• 이미지 생성은 더 이상 사용하지 않는다. AI 미술이 상업화되면서 매장 로고, 메뉴판, 셔츠까지 AI 슬롭(저질 콘텐츠)이 인간 창작자를 대체하고 있는 모습에 불편함을 느낀다.
• AI 음악은 긍정적이다. '산후안 노래' 같은 바이럴 곡과 새로운 '둠팝' 같은 장르가 인기인데, 창의성을 위한 렌즈로 쓰일 때는 좋지만 일일이 광고 수익을 노리는 일관된 포스팅은 피로감을 준다.
• AI 동영상 생성은 광고에서 넘쳐난다. 가짜 연예인 요약, 변조된 역사 콘텐츠, 조작된 유튜브 봉합 영상 등이 조회 수와 광고 수익을 목표로 한다.