AI는 일을 줄여준다고 약속했다. 나는 그 어느 때보다 많이 일하고 있다

모든 엔지니어링 업무에 AI 에이전트를 쓰면서, 구현 비용의 감소가 기존 업무의 빠른 완료보다 스스로 맡는 업무량의 확대로 이어짐 여러 에이전트가 간헐적으로 질문, 계획 승인, 코드 검토를 요청하면서 맥락 전환이 늘어났고, 개별 작업의 난도보다 동시에 다루는 문제의 수가 정신적 부담을 키움 Bold.org의 기술 부문 VP로 기능 개발 비중이 줄었는데도, 2026년 GitHub 기여 수는 풀스택 엔지니어 시절 수준으로 돌아옴. 다만 기여 수는 활동의 대략적인 지표이지 가치나 노동시간의 측정치는 아님 새로운 모델과 작업 방식에 힘입어 일을 벌였다가 검토와 맥락 전환에 지쳐 물러나는 집중 활동과 소진의 주기를 1월 이후 세 차례 경험함 집중 활동 사이에도 예전보다 많은 일을 맡게 됐으며, 구현 역량이 아이디어를 생각하고 판단하는 역량보다 빠르게 커진 상황에서 아직 균형을 찾지 못함 순차적 개발에서 병렬 에이전트 관리로 AI의 약속은 반복 코드를 줄이고 지루한 일을 위임해 시간을 되찾는 것이었지만, 실제 경험에서는 그 어느 때보다 많이 일하고 부담도 더 무거워짐 현재 모든 엔지니어링 업무에 에이전트를 사용하며, 2년 전이라면 시작할 가치가 없었을 조사와 구현도 수행할 수 있음 구체적인 활용 방식은 엔지니어링 환경의 변화와 여전히 코드를 직접 읽는 이유에 정리돼 있음 풀스택 엔지니어 시절에는 보통 한 주에 기능 개발, 까다로운 버그 수정, 마이그레이션 등 큰 작업 두세 개를 맡고 하나씩 집중해 끝낼 수 있었음 지금은 변경 구현, 프로덕션 문제 조사, 검토, 향후 필요한 연구를 여러 에이전트에 병렬로 위임함 각 에이전트는 지속적인 개입 대신 간헐적으로 질문, 계획 승인, 변경 내역 검토, 결과 해석을 요구함 응답할 때마다 다른 문제와 저장소, 의사결정 맥락을 다시 떠올려야 하므로 주의력이 분산되고 정신적 소모가 커짐 GitHub 기록에 나타난 역할과 활동량의 변화 2019년 1월부터 2026년 10월 27일까지 월별 GitHub 기여 기록을 모으고, 2020년 1월 입사한 Bold.org에서의 직무 변화를 함께 비교함 풀스택 엔지니어를 거쳐 2022년 8월 Principal Engineer가 됐고, 2025년 8월부터 Vice President of Technology를 맡음 기여 수에는 비공개 작업을 포함한 커밋, 풀 리퀘스트, 리뷰, 이슈가 섞여 있어 활동의 대략적인 신호일 뿐 업무 가치나 노동시간의 측정치는 아님 ...