AI가 코딩을 대신해주는 시대,
그렇다면 우리는 무엇을 직접 해야 할까요?

자동 생성된 코드와 수작업이 필요한 코드, 어떻게 구분할 수 있을까요?

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GPT·Copilot·Claude 같은 AI 코딩 도구는
이제 개발자의 작업을 “대체”하기보다 “증폭”하는 파트너가 되었습니다
하지만 모든 코드를 AI에게 맡기는 것은 위험하며,
반대로 모든 코드를 사람이 짜는 것도 비효율입니다

이 글에서는 실무에서 AI에게 맡길 수 있는 코딩과 반드시 사람이 해야 할 코딩의 기준선을 명확히 정리합니다

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맡길 수 있는 코딩 ① 반복 구조와 패턴화된 로직

조건문, 반복문, CRUD 로직, 유틸 함수 등은 AI가 매우 잘 처리합니다

예시	설명
로그인/로그아웃 API	인증 처리 구조만 제시하면 자동 생성 가능
파일 업로드/다운로드 로직	미리 정의된 패턴 기반으로 구현 가능
단순한 정규식	텍스트 조건만 입력하면 생성 가능
반복되는 리스트 처리	리스트 순회, 필터링, 맵핑 등은 GPT에 최적화

AI가 잘하는 영역의 공통점은 ‘입력 → 출력’이 명확한 로직이라는 점입니다

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맡길 수 있는 코딩 ② 테스트 코드와 문서화

테스트 코드 작성은 많은 개발자가 귀찮아하는 작업 중 하나지만
GPT에게 함수 설명만 입력해도 자동으로 테스트 케이스를 만들어줍니다

또한

• 코드 주석
• API 설명
• README.md 작성
  등도 AI가 잘 처리하는 영역입니다

AI는 반복적이거나 설명 가능한 작업을 빠르게 자동화합니다

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맡길 수 없는 코딩 ① 시스템 아키텍처 설계

“어떤 구조가 가장 확장성 있고, 팀에 맞는 방식인가?”
이 질문에는 GPT도 명확한 답을 주지 못합니다

예시	설명
마이크로서비스 vs 모놀리식 선택	트래픽 규모, 조직 구성 따라 달라짐
데이터베이스 스키마 설계	비즈니스 로직과 데이터 흐름 이해 필요
캐시 전략	도메인 지식 없이 AI가 정답을 줄 수 없음

즉, 복잡한 시스템의 ‘판’을 짜는 일은 인간의 책임입니다

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맡길 수 없는 코딩 ② 윤리, 보안, 법적 판단이 필요한 코드

AI는 단순히 작동 가능한 코드를 만들지만
그 코드가 윤리적으로 안전한가, 법적으로 문제가 없는가는 판단하지 못합니다

예시	설명
개인정보 수집 API	사용자 동의 절차 포함 여부 미흡
자동화된 크롤러	사이트 약관 위반 가능성 존재
제3자 API 호출	인증·보안 토큰 누락 가능성 있음

책임이 따르는 코드는 반드시 사람이 통제해야 합니다

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맡길 수 없는 코딩 ③ 비정형 문제 해결

GPT는 정형화된 문제에는 강하지만,
이전 데이터에 없는 새로운 문제나 불확실한 상황에서는 적절한 판단을 내리지 못합니다

• 시스템 병목 원인을 추적해야 하는 상황
• 특정 사용자의 환경에서만 발생하는 버그
• 서비스의 철학·문화에 따라 달라지는 UI 처리

이런 문제는 ‘직관’과 ‘경험’이 개입되는 영역으로, 인간만이 해결할 수 있습니다

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실전 정리표: AI vs 사람의 코딩 역할 구분

구분	AI에게 맡겨도 되는 영역	사람이 직접 해야 할 영역
반복적 구현	CRUD, 유틸 함수, 파서	핵심 비즈니스 로직
문서화	주석, 설명, README	시스템 설계 문서
테스트 코드	단위 테스트 자동 생성	시나리오 정의, QA 전략
버그 처리	에러 메시지 기반 수정	원인 추적, 성능 병목 분석
구조 설계	없음	아키텍처 결정, DB 설계
윤리/보안	없음	개인정보 보호, 법적 검토
프로젝트 운영	없음	팀 내 커뮤니케이션, 요구사항 조율

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결론: AI는 “코드 작성 도구”, 인간은 “의도 설계자”

코드의 ‘형태’는 AI가 만들어도 됩니다
하지만 그 코드가 “왜”, “무엇을 위해”, “어떻게 쓰여야 하는지”는
여전히 사람의 판단과 설계가 중심이 되어야 합니다

AI에게 맡길 수 있는 것과 직접 해야 할 것을 구분할 수 있을 때
진짜 스마트한 개발 자동화가 완성됩니다

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