AI로 디버깅 배우기를 팀 전체가 스킵했더니, 에러 하나에 아무도 손을 못 대는 상황이 왔어.
배경: 내가 만든 괴물
Snow-Giraffe3는 Reddit r/cursor에 자기 팀 얘기를 털어놨어. 팀에 AI 도입을 직접 밀어붙인 팀장인데, 주니어 개발자들이 Copilot이랑 Cursor 쓰면서 코드 속도가 확 빨라졌거든. 문제는 뭔가 터졌을 때야. 에러 메시지 나오면 ChatGPT에 붙여넣고, 거기서 나온 코드 다시 붙여넣고. 왜 그게 되는지, 뭘 배포하는 건지 아무도 몰라. 본인 표현 그대로 "내가 이 괴물을 만들었다"야.
사용한 AI툴과 방법: 도구는 맞는데, 방식이 틀렸어
Copilot, Cursor, ChatGPT — 툴 자체는 다 괜찮은 거야. 문제는 활용 방식이었어. 팀이 AI를 결과 복붙 기계로만 썼거든. AI로 디버깅 배우기를 제대로 하려면 AI한테 "이 에러 왜 나는 거야?"를 물어보고, 설명 듣고, 그 맥락을 직접 이해하는 과정이 있어야 해. 근데 이 팀은 그 단계를 아예 날린 거지. 빠르게 쓰다 보니 학습 루프 자체가 사라진 거야.
결과: 속도는 올랐는데 이해도는 바닥
코드 배포 속도는 빨라졌어. 근데 뭔가 터지는 순간 팀 전체가 멈춰. 팀장은 지금 "생산성 죽이지 않고 어떻게 되돌리냐"를 고민 중이라고 했어. AI 의존도가 너무 높아진 팀을 다시 셋팅하는 게 AI 도입보다 더 어렵다는 거 이 사례가 보여주는 거야.
따라할 수 있는 포인트
- AI가 에러 답 줬을 때 왜 그 답인지 한 문장 설명 받기 습관 만들어봐
- 코드 리뷰 때 "이 부분 AI가 짠 거야, 설명해봐" 질문 루틴 넣기
- AI로 디버깅 배우기 목적으로 쓸 때는 답 먼저 안 보고 에러 원인 추측 먼저 해보기
- 팀 단위라면 AI 답변 그대로 머지 못 하게 PR 규칙 만드는 것도 방법이야
빠르게 쓰는 것보다 이해하면서 쓰는 게 결국 팀을 살려.
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