AI 에이전트가 개발자를 대신해 코드를 작성하는 시대가 왔다고들 합니다. 소셜미디어에선 “AI 에이전트 수십 개를 동시에 돌려 대규모 소프트웨어를 만들었다”는 이야기도 심심찮게 보이죠. 하지만 실제 현장의 전문 개발자들은 정말 이렇게 일할까요?

최근 발표된 논문은 경력 3년 이상의 전문 개발자 112명(현장 관찰 13명, 설문 99명)을 대상으로 2025년 AI 에이전트 실사용 패턴을 조사했습니다. 결론부터 말하면, 전문 개발자들은 “Vibe Coding”을 하지 않습니다. AI를 믿고 맡기는 대신, 철저하게 통제(Control)하며 사용한다는 게 핵심 발견입니다.

출처: Professional Software Developers Don’t Vibe, They Control: AI Agent Use for Coding in 2025 – arXiv

Vibe Coding vs Control: 무엇이 다른가?

“Vibe Coding”은 AI 에이전트에게 작업을 맡긴 후 생성된 코드를 검토하지 않고 그대로 믿는 방식입니다. 유명 AI 연구자 안드레이 카파시가 “코드가 있는지조차 잊고, diff도 더 이상 읽지 않는다”고 표현한 개발 스타일이죠. 빠르고 즐겁지만, 코드 품질이 낮아진다는 건 실무자들도 인정하는 부분입니다.

반면 연구에 참여한 전문 개발자들은 정반대로 움직였습니다. 한 참가자는 이렇게 말했어요: “20년 경력 개발자지만 손으로 코딩하던 시절로 절대 돌아가지 않을 것”이라면서도, AI가 생성한 모든 코드를 꼼꼼히 검토했습니다. 생산성은 높이되 품질은 타협하지 않는 거죠.

흥미롭게도 AI 사용이 항상 속도를 높이는 건 아닙니다. 한 연구에선 숙련된 오픈소스 메인테이너들이 AI를 사용했을 때 오히려 19% 느려졌다는 결과도 나왔어요. 또 다른 AI 에이전트 시스템은 실제 작업 성공률(PR 병합)이 고작 8%에 불과했습니다. 그럼에도 전문 개발자 25%는 이미 주간 단위로 AI 에이전트를 쓰고 있습니다. 어떻게 쓰느냐가 관건인 셈이죠.

전문가들의 4가지 핵심 전략

연구는 숙련 개발자들이 AI 에이전트를 다루는 방식을 크게 네 가지로 정리했습니다.

첫째, 사전 계획을 철저히 합니다. AI에게 작업을 던지기 전에 먼저 문제를 분석하고 구조를 설계해요. “이 작업을 AI가 할 수 있을까?”를 판단한 후 명확한 지시를 내립니다.

둘째, 모든 출력을 검증합니다. AI가 만든 코드를 그대로 쓰지 않아요. 한 줄 한 줄 읽고, 테스트를 돌리고, 예상과 다른 부분은 직접 수정합니다. 자동화 도구가 아니라 협업 파트너처럼 다루는 거죠.

셋째, 작업 적합성을 구분합니다. 단순하고 명확한 작업—반복적인 코드 작성, 보일러플레이트 생성, 간단한 버그 수정—에는 AI가 탁월했습니다. 반면 복잡한 아키텍처 설계, 모호한 요구사항, 전체 시스템 이해가 필요한 작업엔 실패했어요.

넷째, 제어권을 유지합니다. 개발자들이 가장 중요하게 여긴 건 소프트웨어 품질—성능, 보안, 유지보수성 같은 근본적 속성이었습니다. AI가 아무리 빠르게 코드를 만들어도 이 기준을 만족하지 못하면 받아들이지 않았죠.

개발자 역할은 어떻게 바뀌나?

이 연구가 보여주는 건 단순한 “AI 대 인간” 구도가 아닙니다. 전문 개발자들은 AI를 신뢰하면서도 의존하지 않았어요. 오히려 자신의 전문성으로 AI의 한계를 보완하며, 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있게 됐습니다.

한계도 명확합니다. AI는 아직 복잡한 문제 해결이나 창의적 설계에 약하고, 개발자의 전문성 없이는 제대로 활용하기 어렵습니다. 연구진은 향후 AI 도구가 개발자의 제어를 더 쉽게 만드는 방향—더 나은 인터페이스, 명확한 사용 가이드라인—으로 발전해야 한다고 제안했습니다.

결국 2025년의 AI 에이전트는 개발자를 대체하는 게 아니라, 개발자가 통제할 때만 진가를 발휘하는 도구라는 걸 112명의 목소리가 증명한 셈입니다.