구름

AI 코딩 도구로 구현 속도는 빨라졌으나 왜 그렇게 설계됐는지 설명 못 하는 인지 부채가 조직 차원에서 누적된다.

비전공 실무자가 Claude 같은 AI 도구로 반복 업무를 자동화하고 싶어도 어디서부터 시작해야 할지 막막했다.

생성형 AI 를 제품에 적용할 때 기존 QA 로는 품질 정의가 안 되고, 동일 입력에도 다른 출력이 나오는 비결정성과 불확실성 평가가 새로운 운영 과제다.

AI 코딩 에이전트 활용 시 환각, 컨텍스트 손실, 코드 품질 문제 등을 통제와 자율의 균형으로 풀 방법론이 필요했다.

시니어 개발자의 문제 해결 능력은 단순한 답 찾기를 넘어 진짜 문제를 정의하고 비즈니스에 맞는 최적해를 고르는 판단의 영역인데, 이 시야를 공유할 자리가 부족했다.

매일 반복되는 수작업을 줄이고 싶지만 코딩 진입 장벽 때문에 자동화를 시작하기 어려운 비전공 실무자들이 많았다.

스타트업 개발자는 Node.js와 Spring, 모놀리식과 MSA, 클라우드와 온프레미스 같은 기술 의사결정을 짧은 시간에 반복해야 하는데, 설계 단계에서 놓치는 함정이 많다.