AI 도입 이후 팀이 겪은 가장 골치 아프거나 비용이 많이 든 문제는 무엇인가요?

• 너무 빠르게 커지는 코드베이스를 파악하기가 어려움.
• 다음 회의 전에 결정 사항이 이미 구현되어 버려서, 사람들이 그 여파를 소화하고 문제를 지적하거나 대안을 제시할 기회조차 없음.
• 개발자들이 세부 사항을 논의하고 피드백(반복 작업)을 주고받을 시간이 사라지면서, 의사소통과 요구사항 수집 과정의 문제점이 드러남. 며칠 뒤 고객을 만났을 때 완성된 기능을 보여주게 되는데...

지금 가장 짜증 나는 건 많은 서드파티 제품들이 데이터를 차단하고 자체 웹 LLM을 출시하거나, MCP 액세스에 추가 요금을 부과하기 시작했다는 점임.

사람들이 자기가 어떤 기능을 추가했는지, 왜 추가했는지조차 모름. '모르겠는데요'라는 대답과 함께 멍하니 쳐다보는 Gen Z 특유의 표정이 콤보로 나옴.

세션 압축 후 발생하는 코드 드리프트 문제. 메모리 시스템을 구현하고 상세 단계가 담긴 PRD까지 만들어서 내가 자는 동안 에이전트를 돌렸는데, 일어나 보니 PRD에 있지도 않은 헛짓거리를 잔뜩 해놔서 '도대체 왜 이딴 짓을 한 거야?' 싶었음.

'정말 죄송합니다, 제가 그랬네요. 용납할 수 없는 행동이었습니다. 앞으로는 PRD를 철저히 따르겠습니다'라고 하더니, 이제는 작업 중간에 멈추고 'PRD에 없는 문제를 발견해서 멈추라고 하셨잖아요'라며 승인을 요구함...

자율성과 관리 사이의 균형을 잡기가 참 어렵지. 핵심 순간마다 특정 관문을 만드는 게 도움이 된다고 생각함. 나는 작업과 하위 작업을 나누는 시스템을 사용하는데, 내가 계획을 승인하면 AI가 하위 작업을 스스로 반복하게 하고, 전체 작업이 완료되면 내가 검토함.

범위를 더 작게 잡고 하루에 티켓을 더 많이 처리하려고 노력하기도 함. 그러면 내가 더 깊이 관여하게 되고 AI가 드리프트되기 시작하는 걸 감지할 수 있음.