카네기멜런대와 스탠퍼드대 등 미국 연구진이 AI 사용을 의무화한 중견 기업용 소프트웨어 회사에서 개발자 생산성과 코드 리뷰 변화를 분석한 논문을 발표했습니다. 대상 기업의 최고기술책임자는 연구 대상 연구개발 조직에 보낸 이메일에서 AI 활용으로 12개월 안에 엔지니어링 생산성을 2배로 높이겠다는 목표를 밝혔습니다. 연구진은 2024년 1월부터 2026년 4월까지 개발자 802명을 살폈으며, 엔지니어 1인당 풀 리퀘스트(PR·코드 변경 제안) 수를 지표로 삼아 총 19만6212건을 추적했습니다.

조사 결과, 개발자 1인당 코드 제출량은 AI 도입 전의 2.09배로 늘었습니다. 증가는 도입 직후 한꺼번에 나타난 것이 아니라 개발자들이 AI 도구 사용 경험을 쌓으면서 점진적으로 진행됐습니다. 젊은 개발자부터 경력자까지 증가세가 관찰됐고, 관리 업무가 많아 평소 프로그래밍 현장에서 떨어져 있던 관리자층에서 특히 제출량이 크게 늘었습니다. 생산성 향상은 새 시스템에 집중됐으며 오래된 코드에서는 뚜렷하게 확인되지 않았습니다.

코드 작성 속도는 빨라졌지만 사람의 리뷰는 증가한 제출량을 따라가지 못했습니다. 조직 전체 코드 제출량은 약 3.1배 늘어난 반면 리뷰 담당자 수는 약 1.5배 증가해, 담당자 1인당 부담은 실질적으로 2배가 됐습니다. 회사는 검토 작업 상당 부분을 자동화 도구에 맡겼고, 전체 PR의 80% 넘게 AI 봇 등의 자동 리뷰를 받게 됐습니다.

사람이 리뷰하는 비중은 줄었고, 남은 리뷰에서는 구체적인 지적 없이 승인하는 경우가 늘었습니다. 사람의 검토 절차가 줄어든 뒤에도 오류로 변경사항을 되돌리는 사례 등 단기적인 품질 저하는 곧바로 나타나지 않았다고 연구진은 보고했습니다. 연구팀은 2026년 논문에서 AI가 작성하는 코드의 양이 늘어나는 속도와 사람이 확인할 수 있는 양 사이의 격차를 기록했습니다.

카네기멜런대와 스탠퍼드대 등 미국 연구진이 AI 사용을 의무화한 중견 기업용 소프트웨어 회사에서 개발자 생산성과 코드 리뷰 변화를 분석한 논문을 발표했습니다. 대상 기업의 최고기술책임자는 연구 대상 연구개발 조직에 보낸 이메일에서 AI 활용으로 12개월 안에 엔지니어링 생산성을 2배로 높이겠다는 목표를 밝혔습니다. 연구진은 2024년 1월부터 2026년 4월까지 개발자 802명을 살폈으며, 엔지니어 1인당 풀 리퀘스트(PR·코드 변경 제안) 수를 지표로 삼아 총 19만6212건을 추적했습니다.

조사 결과, 개발자 1인당 코드 제출량은 AI 도입 전의 2.09배로 늘었습니다. 증가는 도입 직후 한꺼번에 나타난 것이 아니라 개발자들이 AI 도구 사용 경험을 쌓으면서 점진적으로 진행됐습니다. 젊은 개발자부터 경력자까지 증가세가 관찰됐고, 관리 업무가 많아 평소 프로그래밍 현장에서 떨어져 있던 관리자층에서 특히 제출량이 크게 늘었습니다. 생산성 향상은 새 시스템에 집중됐으며 오래된 코드에서는 뚜렷하게 확인되지 않았습니다.

코드 작성 속도는 빨라졌지만 사람의 리뷰는 증가한 제출량을 따라가지 못했습니다. 조직 전체 코드 제출량은 약 3.1배 늘어난 반면 리뷰 담당자 수는 약 1.5배 증가해, 담당자 1인당 부담은 실질적으로 2배가 됐습니다. 회사는 검토 작업 상당 부분을 자동화 도구에 맡겼고, 전체 PR의 80% 넘게 AI 봇 등의 자동 리뷰를 받게 됐습니다.

사람이 리뷰하는 비중은 줄었고, 남은 리뷰에서는 구체적인 지적 없이 승인하는 경우가 늘었습니다. 사람의 검토 절차가 줄어든 뒤에도 오류로 변경사항을 되돌리는 사례 등 단기적인 품질 저하는 곧바로 나타나지 않았다고 연구진은 보고했습니다. 연구팀은 2026년 논문에서 AI가 작성하는 코드의 양이 늘어나는 속도와 사람이 확인할 수 있는 양 사이의 격차를 기록했습니다.