정규승

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1. AI에 대하여

• AI는 이미 훌륭한 협력자를 넘어, 개발 생산성을 비약적으로 끌어올리는 핵심 도구가 되었습니다. 프로덕션 레벨에서의 리스크는 존재하지만, 이는 활용 방식과 검증 체계의 문제이지 AI 자체의 한계라고 보기 어렵습니다. 단순히 코드를 작성하는 역할은 빠르게 자동화되고 있으며, 소프트웨어 엔지니어의 역할은 AI를 잘 활용하는 방향으로 진화하고 있습니다.
• Claude를 만든 Anthropic조차 자사 코드의 대부분에 AI를 활용하면서도 여전히 뛰어난 엔지니어를 채용하고 있습니다. 이는 AI와 사람이 결합했을 때 최고의 결과물이 나오기 때문입니다. 조직은 AI에 의존이 아닌 활용을 통해 더 높은 수준의 성과를 만들어낼 수 있습니다.
• 아예 일정 규모 미만의 프로덕트에서는 AI-Driven 개발이 매우 효과적인 전략이 될 수 있습니다.
• 단, AI를 올바르게 사용하려면 Computer Science 지식 및 해당 업계에 대한 도메인 지식이 필수일 것입니다. AI는 의존이 아닌 건전한 사용일 때 최대 성능을 발휘합니다.

2. 좋은 코드에 대하여

• 검증 가능한 코드를 최우선으로 생각하고 있습니다. 이는 곧 재현 가능함을 내포하고, 쉽게 테스트가 되며, 이전 상태와 A/B로 비교하여 더 나은 결과를 측정할 수 있는 코드를 의미합니다.
• 그 다음은 안정적인 코드입니다. 프로덕션 레벨에서 속도보단 안정성이 중요함을 개인 프로젝트 배포 및 운영을 하면서 알게 되었습니다. 현업에서는 더욱 가혹한 환경으로 서비스 되기 때문에, 다른 모든 것보단 안정성이 우선입니다.
• 셋째로 비용이 적은 코드입니다. 경제적 비용 뿐만 아닌 모든 운영비용(시간, 속도 등)을 포함합니다. 동작이 오래 걸리는 코드는 비용의 증가이고, 사용자 이탈율도 높아질 것입니다.

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