정부 기관들이 개발자가 수동 구문 대신 자연어로 소프트웨어를 구축하는 방식인 ‘바이브 코딩’을 실험하기 시작했다. 실제로 텍스트주 오스틴의 한 IT 팀은 AI 도구에 원하는 기능을 설명하는 것만으로 5주가 소요되던 Python 프로젝트를 단 이틀 만에 끝마쳤다. 이러한 변화는 고도의 추상화로의 중요한 전환을 의미하며, 공공 부문 종사자들이 특정 프로그래밍 언어에 대한 깊은 전문 지식 없이도 정책 목표와 기술적 실행 사이의 간극을 메울 수 있게 해준다.

이러한 가속화는 혁신적이지만, 기술 전문가들은 현재 이 도구들이 내부용 개념 증명(PoC)에 가장 적합하다고 강조한다. 뉴햄프셔주의 혁신 책임자인 멜라니 맥도너(Melanie McDonough)는 Replit과 같은 플랫폼을 활용해 방대한 도시 전략 계획을 검색 가능하게 만들고, 주민들을 위해 복잡한 용도 지역 지정 조례를 단순화했다. 도시가 단 몇 시간 만에 작동 가능한 프로토타입을 제작함으로써 벤더에게 더 명확한 사양을 제공할 수 있게 되었고, 결과적으로 번거로운 정부 조달 프로세스를 간소화하는 데 기여하고 있다.

다만 ‘바이브’ 방식은 신뢰성 확보를 위해 엄격한 인간 개입(Human-in-the-loop) 검증 과정을 필요로 한다. 전문가들은 실제 배포가 이루어지기 전에 AI가 생성한 코드의 보안 취약점과 논리적 오류를 반드시 감사해야 한다고 경고한다. 또한 민감한 시민 데이터가 외부 모델에 노출되는 것을 방지하기 위해, 공무원들은 이러한 플랫폼을 통해 대중에게 공개된 정보만을 처리해야 한다는 지침을 받고 있다.

정부 기관들이 개발자가 수동 구문 대신 자연어로 소프트웨어를 구축하는 방식인 ‘바이브 코딩’을 실험하기 시작했다. 실제로 텍스트주 오스틴의 한 IT 팀은 AI 도구에 원하는 기능을 설명하는 것만으로 5주가 소요되던 Python 프로젝트를 단 이틀 만에 끝마쳤다. 이러한 변화는 고도의 추상화로의 중요한 전환을 의미하며, 공공 부문 종사자들이 특정 프로그래밍 언어에 대한 깊은 전문 지식 없이도 정책 목표와 기술적 실행 사이의 간극을 메울 수 있게 해준다.

이러한 가속화는 혁신적이지만, 기술 전문가들은 현재 이 도구들이 내부용 개념 증명(PoC)에 가장 적합하다고 강조한다. 뉴햄프셔주의 혁신 책임자인 멜라니 맥도너(Melanie McDonough)는 Replit과 같은 플랫폼을 활용해 방대한 도시 전략 계획을 검색 가능하게 만들고, 주민들을 위해 복잡한 용도 지역 지정 조례를 단순화했다. 도시가 단 몇 시간 만에 작동 가능한 프로토타입을 제작함으로써 벤더에게 더 명확한 사양을 제공할 수 있게 되었고, 결과적으로 번거로운 정부 조달 프로세스를 간소화하는 데 기여하고 있다.

다만 ‘바이브’ 방식은 신뢰성 확보를 위해 엄격한 인간 개입(Human-in-the-loop) 검증 과정을 필요로 한다. 전문가들은 실제 배포가 이루어지기 전에 AI가 생성한 코드의 보안 취약점과 논리적 오류를 반드시 감사해야 한다고 경고한다. 또한 민감한 시민 데이터가 외부 모델에 노출되는 것을 방지하기 위해, 공무원들은 이러한 플랫폼을 통해 대중에게 공개된 정보만을 처리해야 한다는 지침을 받고 있다.