개발 일정은 왜 항상 밀리나 — AI 시대에는 착시가 하나 더 생겼습니다

"AI로 하면 며칠이면 되는 거 아니에요?"

요즘 부쩍 많이 듣는 질문입니다. 그리고 이 질문 뒤에는 실제로 AI가 눈앞에서 앱 하나를 몇 분 만에 만들어내는 걸 본 경험이 있습니다. 착각이 아닙니다. 실제로 그렇게 보입니다.

눈으로 본 건 사실입니다

AI 코딩 도구에 "이런 앱 만들어줘"라고 하면, 정말로 화면이 뜨고 버튼이 눌리는 결과물이 몇 분 안에 나옵니다. 예전 같으면 며칠 걸리던 일이 압축된 건 사실입니다.

문제는 여기서 생기는 계산입니다. "데모가 5분 걸렸으니, 서비스도 5분의 100배 정도면 되겠다"는 식의 추정입니다. 이 계산은 틀렸습니다. 배수의 문제가 아니라 종류가 다른 일이 남아 있기 때문입니다.

AI가 빠르게 하는 일과, 여전히 느린 일은 다릅니다

AI가 극적으로 빨라진 부분은 "화면과 뼈대를 만드는 일"입니다. 이건 정말로 예전보다 훨씬 빠릅니다.

반면 여전히 시간이 걸리는 부분은 그대로 남아 있습니다.

• 실제 사용자 데이터로 테스트하고 이상한 값을 걸러내는 일
• 결제·인증처럼 실수 하나가 사고로 이어지는 부분을 꼼꼼히 검증하는 일
• AI가 짠 코드가 우리 서비스의 다른 부분과 안 부딪히는지 확인하는 일
• 실제로 써보면서 나온 "이건 이렇게 하면 안 되겠다"를 반영하는 일

이 목록은 AI가 있든 없든 사람이 판단하고 확인해야 하는 일입니다. AI는 타이핑 속도를 줄여줬지, 확인하고 판단하는 시간을 없애주진 않았습니다.

오히려 새로 생긴 위험도 있습니다

AI가 짠 코드는 빠르게 나오는 대신, 왜 그렇게 짰는지에 대한 설명이 없는 경우가 많습니다. 그러다 보니 나중에 문제가 생겼을 때 원인을 찾는 데 더 오래 걸리기도 합니다. 속도를 얻은 대신, 검증에 들여야 하는 시간이 조금 늘어난 셈입니다.

그래서 일정을 어떻게 봐야 하나

데모 속도와 완성 속도를 분리해서 생각하세요. "화면이 빨리 나왔다"는 "서비스가 빨리 완성된다"와 다른 이야기입니다.

AI로 줄어든 시간이 어디인지 구체적으로 물어보세요. "AI 덕분에 빨라졌어요"라는 말보다, "어느 작업이 얼마나 줄었는지"를 물으면 훨씬 정확한 그림이 나옵니다.

검증 구간은 여전히 사람의 시간이라는 걸 받아들이세요. 이 구간을 줄이려고 무리하게 압축하면, 결국 서비스 이후에 그 대가를 치릅니다.

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AI가 개발을 빠르게 만든 건 맞습니다. 다만 빨라진 부분과 여전히 그대로인 부분이 다릅니다. 데모의 속도를 완성의 속도로 착각하지 않는 것 — 이게 AI 시대에 일정을 관리하는 새로운 기준입니다.