AI 코딩 도구, 왜 기대만큼 효과가 안 나올까?

"우리도 AI 코딩 도구 도입해야 하지 않을까요?" 요즘 IT 팀이 있는 회사라면 한 번쯤 나오는 질문입니다. GitHub Copilot이 개발자를 55% 더 빠르게 만든다는 이야기, Fortune 100 기업의 90%가 이미 사용하고 있다는 뉴스. 안 쓰면 뒤처지는 것 같은 기분이 들죠.

그런데 막상 도입해보면 기대와 다른 경우가 많습니다. 개발자들은 쓰긴 쓰는데 생산성이 확 오른 것 같지도 않고, 정확히 뭐가 좋아졌는지 설명하기도 어렵습니다. 라이선스 비용은 나가는데 ROI는 보이지 않는 상황. 익숙한 이야기 아닌가요?

MIT의 NANDA 이니셔티브가 2025년 발표한 보고서에 따르면, 기업 AI 프로젝트의 95%가 의미 있는 비즈니스 성과를 내지 못하고 있습니다. 300억~400억 달러에 달하는 기업 AI 투자 중 대부분이 실제 ROI로 이어지지 않는다는 얘기죠. AI 코딩 도구도 예외가 아닙니다.

하지만 이건 AI가 나빠서가 아닙니다. 도입 방식에 문제가 있는 겁니다. 제대로 도입한 기업들은 실제로 성과를 보고 있거든요. 오늘은 왜 많은 기업이 AI 코딩 도구에서 기대한 효과를 얻지 못하는지, 그리고 어떻게 하면 제대로 효과를 볼 수 있는지 이야기해보겠습니다.

도구만 주면 알아서 잘 쓸 거라는 착각

많은 기업이 AI 코딩 도구를 도입할 때 이런 접근을 합니다. "개발자들한테 Copilot 계정 주면 알아서 잘 쓰겠지." 라이선스를 구매하고 배포한 다음, 몇 달 뒤에 "효과가 있나?" 묻는 거죠. 결과는 대부분 애매합니다.

이게 왜 문제일까요? AI 코딩 도구는 그냥 꽂으면 작동하는 플러그인이 아니기 때문입니다. 개발자마다 활용 수준이 다르고, 어떤 상황에서 써야 효과적인지도 배워야 합니다. 구조화된 교육 없이 도입한 팀은 교육을 받은 팀에 비해 생산성 향상이 60% 낮았다는 연구 결과도 있습니다.

AI는 맥락을 모릅니다

AI 코딩 도구가 기대만큼 효과를 내지 못하는 더 근본적인 이유가 있습니다. VentureBeat의 분석 기사가 핵심을 짚었는데요, 바로 맥락(Context)의 부재입니다.

AI 코딩 도구에게 코드를 요청할 때, AI가 아는 건 지금 열어놓은 파일 정도입니다. 하지만 실제 기업 환경에서는 이게 전부가 아니죠. 수년간 쌓인 오래된 기존 코드, 문서화되지 않은 내부 규칙들, 팀만의 시스템 설계 결정 히스토리, 보안 정책. AI는 이런 맥락을 모릅니다.

그래서 AI가 만든 코드가 "겉보기에는 맞는데 실제로는 안 맞는" 경우가 생깁니다. GitClear의 2024년 분석에 따르면 AI가 생성한 코드의 상당수에서 오류가 발견됐고, 보안 취약점도 적지 않았습니다. 맥락 없이 만들어진 코드를 검토하고 수정하는 데 시간이 더 들어가는 거죠.

“Context + agent = leverage. 맥락 없이 에이전트만 있으면, 나머지는 무너집니다.”

프로세스를 바꾸지 않으면 효과도 없습니다

McKinsey의 2025년 "Agentic AI" 리포트는 명확한 결론을 내립니다. 생산성 향상은 AI를 기존 프로세스에 얹는 것이 아니라, 프로세스 자체를 재설계할 때 나타난다고요.

무슨 뜻일까요? AI 코딩 도구가 제대로 작동하려면 그 도구가 활약할 수 있는 환경이 먼저 갖춰져야 합니다. 잘 정리된 전체 코드, 명확한 문서, 표준화된 개발 프로세스. 이런 기반 없이 AI를 도입하면, AI가 추측해야 할 것이 너무 많아지고, 그 추측이 틀릴 때마다 사람이 수정해야 합니다.

성공하는 팀들은 다르게 접근합니다. AI가 참조할 수 있는 맥락을 의도적으로 설계합니다. 프로젝트의 시스템 구조 결정 기록, 코딩 규칙 문서, 주요 비즈니스 로직 설명 같은 것들을 AI가 이해할 수 있는 형태로 정리해두는 거죠. 요즘은 이걸 "맥락 엔지니어링"이라고 부릅니다. AI에게 우리 프로젝트의 맥락을 잘 전달하기 위한 설계 방식입니다.

Klarna의 교훈: 너무 빠르면 다시 돌아와야 합니다

AI 도입을 가장 공격적으로 밀어붙였던 기업 중 하나가 스웨덴의 핀테크 기업 Klarna입니다. 2024년에는 AI 고객 서비스가 700명의 상담원 업무를 대체한다고 발표했죠. CEO는 회사 인원이 5,000명에서 3,000명으로 40% 줄었다고 자랑스럽게 말했습니다.

그런데 2025년 2월, Klarna는 방향을 바꿨습니다. 다시 사람을 채용하기 시작한 겁니다. CEO가 Bloomberg에 인정한 바에 따르면, "비용만 보다 보니 품질이 낮아졌다"고요. AI가 빠르기는 한데, 공감이 필요한 순간에는 부족했던 거죠.

Klarna만 이런 게 아닙니다. AI 기반 감원 후 어려움을 겪는 기업들이 적지 않습니다. AI를 도입한다는 건 사람을 대체한다는 게 아니라, 사람이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 한다는 뜻이어야 합니다.

성공하는 기업들은 뭐가 다를까요?

그렇다면 GitHub가 말하는 55% 생산성 향상은 거짓말일까요? 아닙니다. 핵심은 어떤 조건에서 사용했느냐입니다. GitHub가 Accenture와 함께 진행한 연구에서는 참여자의 80% 이상이 성공적으로 도입했고, 코드 검토 및 반영 과정(Pull Request)이 50% 빨라지는 등의 성과를 봤습니다.

이런 성과를 낸 기업들의 공통점이 있습니다. 단순히 도구를 배포하고 끝낸 게 아니라, 체계적인 준비와 관리를 함께 했다는 점입니다.

1. 프로세스 관점에서 접근합니다. 'Copilot 계정 배포'가 아니라, 어떤 업무에 어떻게 AI를 활용할지 설계합니다. 프로세스 관점에서 접근한 조직은 도입 성공률이 3배 높았습니다.
2. AI가 일할 수 있는 환경을 만듭니다. 코드 구조, 설계 결정 기록, 코딩 규칙 등을 문서화합니다. 이런 기반이 없으면 AI는 매번 추측해야 합니다.
3. AI가 잘하는 일을 골라서 맡깁니다. 테스트 코드 작성, 문서화, 반복적인 코드 생성처럼 AI가 잘하는 영역부터 시작합니다.
4. 충분한 시간을 줍니다. Microsoft 연구에 따르면 팀이 AI 도구의 혜택을 실현하는 데 약 11주가 필요합니다. 기업 팀은 보통 3~6개월 내에 긍정적 ROI를 보기 시작합니다.

지금 바로 점검해볼 세 가지

AI 코딩 도구 도입을 검토 중이시거나, 이미 도입했는데 효과가 기대에 못 미친다면 다음 세 가지를 점검해보세요.

1. 기준선이 있나요? 지금 개발팀의 생산성을 측정하고 계신가요? 코드 검토 및 반영 시간, 작업 완료 소요 시간 같은 기준 없이는 AI 도입 효과를 판단할 수 없습니다.
2. AI가 참조할 맥락이 정리되어 있나요? 코드 문서, 시스템 설계 결정 기록, 코딩 규칙이 정리되어 있지 않다면, AI는 매번 추측해야 합니다.
3. AI가 잘할 수 있는 일을 맡기고 있나요? 테스트 작성, 문서화, 반복적인 코드 생성처럼 AI가 잘하는 영역부터 시작해보세요.

결론: 도구가 아니라 시스템입니다

AI 코딩 도구가 기대에 못 미치는 건 AI 기술이 부족해서가 아닙니다. GPT-4든 Claude든 Copilot이든, 모델 자체의 성능은 이미 충분히 좋습니다. 문제는 도구만 도입하고 시스템을 바꾸지 않은 데 있습니다.

95%의 기업 AI 프로젝트가 ROI를 내지 못하는 이유, Klarna가 서둘러 도입했다가 방향을 바꾼 이유 모두 여기에 있습니다. 반대로 생각하면, 제대로 된 준비와 함께 도입하면 실제로 효과를 볼 수 있다는 뜻이기도 합니다.

“생산성 향상은 AI를 기존 프로세스에 얹는 것이 아니라, 프로세스 자체를 재설계할 때 나타납니다.”

"우리도 AI 코딩 도구 도입해야 하나?"보다 "우리는 AI가 제대로 작동할 환경을 갖추고 있는가?"가 더 중요한 질문입니다. 준비 없이 도입하면 라이선스 비용만 낭비됩니다. 환경을 갖추고 도입하면, 개발팀 생산성의 진짜 변화를 만들 수 있습니다.

물론, 이 모든 걸 내부에서 혼자 해내기는 쉽지 않습니다. 현재 개발 프로세스를 진단하고, AI 도입에 적합한 영역을 찾고, AI가 참조할 맥락을 설계하는 건 전문적인 시각이 필요한 영역입니다. 라이선스 비용이 ROI로 이어지려면, 처음부터 전문가와 함께 제대로 시작하는 게 중요합니다.