소프트웨어 엔지니어링은 어떻게 달라지고 있나: 두 시대의 이야기

한 엔지니어의 월간 PR 수가 AI 도입 이전 약 19개에서 207개로 11배 늘어남. AI 코딩 에이전트뿐 아니라 담당자의 자율성, 선택적 사람 리뷰, 제품 의사결정 방식이 함께 바뀐 결과임 코드 작성이 빨라지면서 협업과 승인 대기가 새로운 병목이 됨. Tano에서는 한 사람이 기능 전체를 맡고, 코드베이스에 익숙해진 뒤에는 대부분의 PR을 자동 리뷰만 거쳐 병합함 빠른 변경에는 장애를 감수하고 신속히 수정하는 절충이 따름. 통화 계산 오류, 쓰기를 막는 데이터베이스 마이그레이션, 중복 지급이 실제로 발생했으며, 발견한 실패 유형은 리뷰 에이전트의 검사 항목에 추가함 병목은 사라지기보다 사람의 주의력과 맥락 관리로 이동함. 여러 에이전트를 동시에 운영하면서 피로, 잦은 작업 전환, 팀 내 지식 고립이 커졌고, 동시 작업 제한과 퇴근 후 업무 차단이 중요해짐 PR 증가가 사업 성과를 뜻하지는 않음. 제품 시장 적합성, 매출, 건전한 단위 경제성을 함께 봐야 하며, 이미 사업이 잘 돌아가는 기업은 도구와 프로세스를 바꾸는 데 더 신중할 필요가 있음 비교의 범위와 생산량 변화 이 경험담은 The Pragmatic Engineer의 에세이 공모에 접수된 125편 중 우승작이며, 우승 상금은 1만 달러였음 비교 대상은 한 엔지니어가 경험한 규모와 운영 방식이 다른 세 조직임 Bloomberg에서는 약 2만 명 규모의 조직과 명확한 프로세스 안에서 경력 초기 3년을 보냄 PostHog에서는 약 4년을 일했으며, 회사는 합류 당시 약 10명에서 현재 약 200명으로 성장함 Tano에는 첫 엔지니어로 합류해 8개월간 일했으며, 현재 전체 인원은 약 10명임 개인의 PR 생산량은 Bloomberg에서 PostHog로 옮긴 뒤 2.4배, PostHog에서 Tano로 옮긴 뒤 11배 증가함 PostHog와 Tano는 상세한 업무 통계를 사용했고, Bloomberg 수치는 대략적인 값임 PR 수는 조작하기 쉬운 지표지만, 이 사례에서는 수치를 높이려는 의도로 작업하지 않았음 경력 수준, 회사 규모, 문화도 달라졌으므로 AI만의 효과를 분리한 비교는 아님 PostHog 수치는 AI 도입 이전의 우수한 엔지니어링 기준선임. 현재 PostHog도 AI를 적극 도입하고 있으며 생산량이 크게 늘고 있음 수행한 업무와 현재의 에이전트 운영 PostHog에서는 수집 파이프라인부터 제품 개발까지 폭넓게 담당함 Clickhouse 기반 퍼널과 리...