AI 도입은 이제 선택이 아닌 기본 전제가 되었습니다. 많은 조직이 개발 속도와 생산성 향상을 기대하며 생성형 AI를 적극적으로 도입하고 있고, 실제 개발 현장에서도 변화는 분명히 체감되고 있습니다. 하지만 AI를 도입했음에도 불구하고 개발 조직의 일은 여전히 복잡하고 느리게 느껴집니다. Atlassian이 발표한 ‘State of DevEx’ 설문조사는 역설적인 현실을 보여줍니다. AI는 개발자의 개인 업무 효율을 높였지만 조직 차원의 비효율과 마찰은 거의 줄지 않았고, 개발자와 리더 간 인식 차이는 오히려 더 벌어졌습니다. 이번 콘텐츠에서는 Atlassian 리포트를 통해 AI 도입 이후 개발자의 업무는 어떻게 달라졌고, 조직은 무엇을 놓치고 있는지에 대해 살펴보겠습니다.
1. AI 도입 이후, 개발 환경은 어떻게 달라졌을까?
Atlassian의 State of DevEx 설문조사는 AI 도입 이후 개발 환경이 빠르게 변화하고 있음을 보여줍니다. AI는 더 이상 단순한 코딩 보조 도구에 머물지 않고, 플랫폼 엔지니어링을 포함한 개발 전반에 활용되고 있습니다. 그만큼 조직 내에서는 더 빠르고, 더 높은 품질의 소프트웨어 제공에 대한 기대도 커졌습니다. 다만 이러한 변화가 개발자의 실제 업무 환경을 근본적으로 개선하고 있는지는 또 다른 문제입니다. 이번 설문조사는 개발자와 리더에게 기술적 진보가 실제 업무 방식에 어떤 영향을 미치고 있는지를 직접 묻는 계기가 되었습니다.
출처=아틀라시안
AI 도입 이후 개발자 개인의 업무 효율은 분명히 개선되었습니다. 응답자의 대부분이 AI를 통해 업무 시간이 단축되었다고 답했으며, 상당수는 매주 의미 있는 수준의 시간을 절약하고 있다고 밝혔습니다. 특히 이번 조사는 코딩 작업에 국한되지 않고, 전체 업무 흐름에서 생성형 AI가 어떤 영향을 미쳤는지를 폭넓게 다루고 있습니다. 개발자들은 AI를 통해 확보한 시간을 코드 품질 개선, 신규 기능 개발, 문서 작성 등 보다 가치 있는 작업에 활용하고 있었습니다.
2. AI 도입 효과, 업무 효율성은 높였지만..
출처=아틀라시안
문제는 여기서부터입니다. AI로 개인의 업무 효율은 높아졌지만, 조직 차원의 비효율성은 여전히 개발자의 시간을 잡아먹고 있습니다. 설문 결과에 따르면 많은 개발자가 매주 상당한 시간을 조직적 비효율로 인해 잃고 있다고 답했습니다. 이는 AI를 통해 절약한 시간이 다시 다른 병목에서 소모되고 있음을 의미합니다. 중요한 점은 이러한 비효율의 원인이 코딩 자체에 있지 않다는 사실입니다. 개발자들은 전체 업무 시간 중 코딩에 쓰는 비중이 크지 않으며, 코딩은 주요한 ‘시간 낭비 요인’으로 지목되지도 않았습니다. 개발자들이 가장 많은 시간을 낭비한다고 답한 요인은 다음과 같습니다.
✔️서비스·문서·API 등 정보 탐색
✔️새로운 기술과 환경에 대한 적응
✔️잦은 툴 전환과 컨텍스트 스위칭
흥미로운 점은 기술 부채보다 다른 팀과의 협업이 새로운 어려움으로 떠올랐다는 점입니다. 이는 문제의 성격이 점점 기술보다 조직과 프로세스로 이동하고 있음을 보여줍니다. 이러한 결과는 AI 활용의 방향을 다시 생각하게 합니다. AI는 코딩을 빠르게 만드는 데서 멈추기보다, 협업과 정보 흐름을 포함한 개발 생명주기 전반의 마찰을 줄이는 데 활용될 때 의미를 가질 수 있습니다.
또 하나 주목할 지점은 개발자와 리더 간의 인식 차이입니다. 많은 개발자가 리더가 자신의 업무 현실과 고충을 충분히 이해하지 못하고 있다고 느끼고 있으며, 이러한 인식 격차는 이전보다 더 커진 것으로 나타났습니다. 이는 리더가 AI 도입으로 인한 ‘시간 절감 효과’에만 주목하고, 그 이면의 구조적 문제를 놓치고 있기 때문으로 해석할 수 있습니다. 반대로, 개발자와의 대화를 지속적으로 이어가는 조직에서는 비효율로 인한 시간 손실이 상대적으로 적고, 리더에 대한 신뢰도도 높게 나타났습니다.
3. 조직이 취할 수 있는 선택
이 리포트가 던지는 메시지는 의외로 단순합니다. AI는 강력한 도구이지만, 모든 문제를 해결해 주지는 않습니다. 개발자들이 실제로 겪는 문제를 정확히 이해하지 못한 채 AI 도입만 확대한다면, 조직에는 더 빠른 성과를 요구하는 압박만 쌓일 수 있습니다.
따라서 출발점은 언제나 같습니다. 개발자와의 대화입니다.
역할은 다르지만 책임은 함께 있습니다. 개발자 역시 리더가 문제를 이해하고 우선순위를 정할 수 있도록, 자신이 겪는 문제와 그 영향을 명확하게 설명할 필요가 있습니다. 이렇게 할 때 대화는 단순한 불만 제기가 아니라, 실행 가능한 과제로 전환됩니다. 개발자와 리더가 각자의 관점을 존중하며 소통할 때, 조직은 더 빠르게 문제를 발견하고 신뢰를 쌓아갈 수 있습니다.
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AI는 분명 개발자의 일을 빠르게 만들고 있습니다. 그러나 이번 아틀라시안 리포트가 보여주듯 속도의 문제와 경험의 문제는 같지 않습니다. 개인의 생산성이 높아진 만큼 조직의 비효율과 협업 구조, 정보 흐름까지 함께 개선되지 않는다면 개발자는 다시 같은 지점에서 시간을 잃게 됩니다. 결국 AI 도입의 성과는 기술 자체가 아니라 조직이 개발자의 실제 업무 흐름을 얼마나 정확히 이해하고 개선하려 하느냐에 달려 있습니다. 개발자 경험을 진정으로 바꾸고 싶다면 더 많은 도구를 도입하기 전에 지금의 마찰이 어디에서 발생하고 있는지부터 점검해야 할 시점입니다.
