좋은 조직은 AI로 더 빨라지고, 나쁜 조직은 AI로 더 망가진다면 어떨까요? 이게 단순한 추측이 아니라 실제 데이터가 보여주는 현실입니다.

개발자 생산성 플랫폼 DX의 전 CTO이자 생산성 전문가 Laura Tacho가 최근 샌프란시스코에서 열린 Pragmatic Summit 기조연설에서 AI 도입 데이터를 공개했습니다. DX 데이터에 따르면 개발자의 92%가 이미 AI 코딩 도구를 월 1회 이상 사용하고 있습니다. 도입은 기정사실이 된 것이죠. 그런데 결과는 왜 이렇게 다를까요?

출처: The Future of Software Engineering with AI: Six Predictions – The Pragmatic Engineer

AI는 조직의 현재 상태를 증폭시킨다

Laura Tacho가 제시한 핵심 데이터가 흥미롭습니다. AI를 도입한 조직 중 일부는 고객 대면 장애(incident)가 2배 늘었고, 동시에 다른 조직들은 장애가 50% 줄었습니다. 같은 도구를 쓰는데 정반대의 결과가 나온 겁니다.

이유는 간단합니다. AI는 가속기이자 증폭기이기 때문입니다. 이미 건강한 개발 문화를 가진 조직에서 AI는 코드 품질을 높이고, 변경 속도를 빠르게 하고, 유지보수성을 개선했습니다. 반면 이미 프로세스가 불안정하거나 기술 부채가 쌓인 조직에서는 AI가 그 문제들을 더 빠르게 드러냈습니다. “기능 장애 조직이 이제 더 빠르게 기능 장애를 일으킨다”는 표현이 나올 정도입니다.

MIT의 2025년 7월 보고서 ‘The Gen AI Divide’도 같은 현상을 다룹니다. 파일럿에서는 성과가 나와도 실제 수익과 연결되는 단계에서 급격히 떨어지는 조직들이 많다는 내용입니다.

팀은 작아지고, 속도는 빨라진다

같은 행사에서 나온 또 다른 신호는 팀 규모입니다. 농업 장비 회사(설립 200년)의 엔지니어링 리더는 “6~10명이던 ‘피자 두 판’ 팀이 3~4명의 ‘피자 한 판’ 팀으로 바뀌고 있다”고 말했습니다. AI와 전혀 무관한 제조 기업에서도 나온 이야기입니다.

Atlassian의 CTO Rajeev Rajan은 일부 팀이 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않는다고 했습니다. 모두 에이전트 또는 에이전트 오케스트레이션으로 처리되며, 팀이 줄어드는 게 아니라 생산성이 2~5배 오르는 형태입니다. GitHub 전 CEO Thomas Dohmke는 “AI 네이티브는 새로운 클라우드 네이티브”라고 표현했고요.

속도보다 먼저 풀어야 할 것

흥미로운 점은 이 두 이벤트 모두 낙관론 일색이 아니었다는 겁니다. Martin Fowler와 Kent Beck이 참석한 Deer Valley 워크숍에서 Kent Beck, Laura Tacho, Steve Yegge는 짧은 선언문을 함께 작성했습니다. 요지는 이렇습니다. “조직의 문제는 결국 사람과 시스템 수준의 문제다. 그 제약을 먼저 해결하지 않고 기술이 조직 성과를 개선해줄 것이라는 기대에 회의적이다.”

AI가 조직의 기존 문제를 해결해주지는 않는다는 것, 오히려 그 문제를 더 빨리 드러낸다는 것 — 이 점이 현재 AI 도입을 바라보는 가장 균형 잡힌 시각일지 모릅니다.

원문에는 미드레벨 엔지니어 위기, 리팩토링의 미래, Agile의 변화 등 나머지 예측들도 담겨 있습니다.

참고자료: The Gen AI Divide – State of AI in Business 2025 Report