AI 코딩 2개월 차, 병목 현상은 코딩이 아니라는 걸 깨달음

AI로 무언가를 만드는 데 가장 어려운 부분은 프롬프팅일 거라 생각했다. 하지만 알고 보니 훨씬 더 지루한 문제였다. 바로 도대체 내가 무엇을 원하는지 결정하는 일이다.

지난 한 달 반 동안 Atoms ai를 사용해 작은 운영 도구를 개발하면서 ChatGPT에게 질문을 던져왔다. 사용자 로그인, 역할, 데이터베이스, 관리자 페이지, 결제 규칙, SEO 페이지 몇 개 등, 평소처럼 간단하게 시작했다가 어느새 실제 제품이 되어버린 상황이다. 나는 기술적인 부분에서 실력 차이가 발생할 거라 생각했다. 더 나은 프롬프트, 더 나은 모델 선택, 더 나은 도구 전환 같은 것들 말이다. 다른 도구들도 사용해 봤다. 더 직접적인 코딩을 위해 Claude Code를, 더 깔끔한 UI를 위해 Lovable을 썼다. 하지만 Atoms는 내가 회피해 왔던 무언가를 직면하게 만든 첫 번째 도구였다.

대부분의 AI 도구는 생각보다 더 오랫동안 모호한 상태를 유지하게 해준다. Atoms는 더 엔드 투 엔드(end to end) 방식이라 모호함이 빠르게 비용으로 돌아온다. 만약 내가 '온보딩을 더 좋게 만들어줘'라고 말하면, 그건 단순히 UI를 수정하는 문제가 아니었다. 권한, 데이터 구조, 사용자가 처음 보는 것, 저장되는 데이터, 트리거되는 이메일, 유료 티켓에서 해제되는 기능까지 모두 건드려야 했다. 그 한 문장이 조용히 결제 로직, 계정 상태, 접근 제어, 그리고 고객 지원의 골칫거리로 변할 수 있는 것이다.

일주일 동안 엉망인 결과물을 얻은 후, 나는 더 나은 프롬프트를 짜는 것을 멈추고 훨씬 덜 재미있는 일을 시작했다. 프롬프트가 아니라 규칙을 적었다. 실제 제품 규칙들이다. 이건 누구를 위한 것인가? 가입 직후에 무슨 일이 일어나는가? 어떤 데이터가 정말로 필요한가? 유료 사용자는 무료 사용자와 무엇이 다른가? 절대 자동으로 변경되어서는 안 되는 것은 무엇인가?

이런 제약 조건들이 명확해지자 Atoms는 극적으로 좋아졌다. 리서치 측면은 더 유용해졌고, 백엔드는 더 이상 무작위로 느껴지지 않았다. 수정 사항은 더 작고 안정적으로 변했다. SEO 관련 작업조차 더 말이 되기 시작했는데, 내가 막연하게 콘텐츠를 요청하는 대신 실제 제품 구조와 연결되었기 때문이다.

가장 가치 있는 기술은 코딩도, 프롬프팅도 아니었다. 바로 제품 기획의 명확성이었다. 그래서 많은 사람이 이런 도구를 좋아하거나 혹은 금방 포기하는 것 같다. 이미 결정을 내리는 법을 알고 있다면 이 도구들은 엄청나게 강력하게 느껴진다. 하지만 도구가 당신을 대신해 결정을 내려주길 바란다면, 잠시 동안은 가능할지 몰라도 결국 균열이 드러나게 된다.

이 사실이 나를 더 낙관적으로 만들었다. 개발자라는 직업이 사라지는 게 아니라는 뜻이기 때문이다. 그저 역할이 바뀌는 것뿐이다. '이걸 코딩할 수 있나?'라는 질문에서 '기계가 움직이기 전에 무엇이 좋은 결과물인지 정의할 수 있는가?'라는 질문으로 말이다.

다른 의견들도 환영한다.