AI와 기술 부채

GPT-5와 기술 부채에 대한 경험과 생각

1. 이전 AI 활용 방식과 변화

• 과거에는 AI를 작은 단위 작업에 활용
  → 내가 직접 설계한 틀을 AI에게 검토시킨 뒤, 피드백을 반영해 점진적으로 구현
• GPT-5 업데이트 후 코딩 능력 강화가 두드러짐
  → 이번에는 3개 이상의 클래스를 한 번에 생성·수정하도록 요청

2. 이번 사례

• TurnLevel에서 전투를 위해 CombatManager 구현
• GPT-5 제안 구조 중, Character와 전투 상태 관련 로직을 COEGameInstance에 병합
• Character ↔ CombatManager 연결을 위해 TurnCombatBridgeComponent를 상속한 블루프린트를 할당
• 결과: 오타·실수 외에는 첫 컴파일에서 성공
  → 기존 방식 대비 작업 시간 6시간 → 3시간 단축

3. 느낀 점

• AI가 대부분의 코드를 작성해도 사람이 전체 구조와 로직을 이해·검토해야 함
• 구현된 함수와 변수를 확인하는 과정 때문에 시간 단축 효과는 제한적
• 이후 기능 추가·유지보수 시 기술 부채 가능성
  • AI가 기존 코드 일부만 수정하지 않고 전체를 재작성하는 경우가 잦아 위험
  • 불필요한 흐름 변경 및 예기치 못한 문제 발생 위험
  • 문제가 생겨도 AI는 책임지지 않음

4. 결론

• AI에게 모든 것을 맡기는 것은 위험 → 최종 검토와 책임은 반드시 사람의 몫
• AI를 그대로 쓰면 개발자의 실력이 정체될 수 있음
  • AI를 활용하는 능력도 개발자의 필요 능력으로 자리잡고 있기 때문에 개발자 본인의 개발 능력에 AI 활용능력도 습득이 필요
• 기업 입장에서는
  • 잘하는 중·고급 개발자가 주니어 업무를 AI로 보조
  • 단순 작업은 비전문 인력 + AI 조합이 더 효율적일 수 있음