AI 시대, 협업은 어떻게 변하고 있을까?

얼마 전 흥미로운 경험을 했습니다. 팀 프로젝트에서 코드 리뷰를 하는데, AI가 달아놓은 코멘트가 있더라고요.

처음엔 좀 당황스러웠습니다. "이 코드 AI가 쓴 거야?"라고 물으니 팀원이 웃으면서 "응, Claude Code가 초안 짜줬어"라고 하더군요.

그 이후로 우리 팀의 협업 방식이 완전히 바뀌었습니다.

과거의 협업

예전에는 이랬습니다:

1. 기획서가 도착한다
2. 회의를 한다
3. 각자 파트를 나눈다
4. 며칠 밤새 코드를 짠다
5. 코드 리뷰를 한다
6. 수정하고 다시 리뷰
7. 배포

각 단계마다 대기 시간이 있었습니다. 누군가 늦으면 전체가 늦어졌죠.

지금의 협업

지금은 좀 다릅니다:

1. 기획서를 AI가 요약해 핵심을 빠르게 파악
2. AI와 함께 브레인스토밍, 아이디어를 빠르게 구체화
3. AI가 초안을 작성, 팀원은 방향 검토
4. AI가 테스트 코드를 작성, 팀원은 엣지 케이스 추가
5. AI가 문서화, 팀원은 핵심 내용 검증

각 단계에서 AI가 "첫 번째 드래프트"를 만들어줍니다. 인간은 검토하고 방향을 잡는 역할로 바뀌었죠.

새로운 역할 분담

팀마다 다르겠지만, 우리 팀은 이렇게 정착했습니다:

AI가 담당:

• 반복적인 코드 작성
• 테스트 케이스 생성
• 문서화
• 코드 포맷팅
• 간단한 리팩토링

인간이 담당:

• 아키텍처 결정
• 비즈니스 로직 검증
• 사용자 경험 판단
• 팀 간 조율
• 최종 품질 확인

중요한 건 "AI가 다 해준다"가 아니라 "AI가 1차 작업을 해준다"는 점입니다. 여전히 인간의 판단이 필수적이에요.

커뮤니케이션의 변화

가장 큰 변화는 커뮤니케이션 방식입니다.

예전: "이거 어떻게 구현할까?" → 30분 토론
지금: "AI한테 물어봤는데 이렇게 하래" → 5분 검토

물론 AI가 항상 정답을 주는 건 아닙니다. 하지만 "토론의 시작점"이 되어줍니다. 빈 화면 앞에서 고민하는 시간이 확 줄었어요.

주의할 점

다 좋진 않습니다. 몇 가지 부작용도 있었어요:

1. AI 의존: AI 없이는 아무것도 못 하는 팀원이 생길 수 있다
2. 품질 저하: AI가 짠 코드를 그대로 쓰면 예상치 못한 버그가 있다
3. 창의성 저하: AI가 제안한 방식만 고집하게 된다
4. 보안 이슈: 민감한 코드를 AI에게 맡기면 문제가 될 수 있다

그래서 우리는 "AI 활용 가이드라인"을 만들었습니다. 어떤 건 AI에게 물어보고, 어떤 건 직접 해야 하는지 명확히 했죠.

앞으로의 전망

AI 협업 도구는 계속 발전할 겁니다. 이미 GitHub Copilot, Claude Code, Cursor 같은 도구들이 일상화되고 있죠.

곧 볼 수 있을 변화들:

• 실시간 AI 페어 프로그래밍
• AI가 회의록을 작성하고 액션 아이템을 추적
• 코드 변경 이력을 AI가 분석해서 영향도 평가
• 자연어로 복잡한 쿼리나 스크립트 생성

중요한 건 도구를 잘 쓰는 것입니다. AI가 대체하는 게 아니라, AI와 함께 일하는 방식으로 적응해야죠.

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여러분의 팀은 AI를 어떻게 활용하고 계신가요? 협업 방식이 달라진 경험이 있으신가요?