AI 소프트웨어, 믿지 않으면서도 쓰는 시대: 구글 2025 DORA 리포트 현실 분석

과장된 기대를 넘어서: 5,000명 개발자가 말하는 진짜 AI 활용법

구글의 2025 DORA 리포트에 따르면, 90%의 개발자가 AI 소프트웨어를 사용 중이나 30%는 출력 결과를 신뢰하지 않습니다. 그 원인을 기술적으로 분석합니다.

불과 몇 년 전만 해도 AI는 개발자들에게 있어 실험적 도구, 혹은 특정 작업에만 활용되는 보조 수단에 불과했습니다. 하지만 이제 상황이 완전히 바 뀌었습니다. 구글 클라우드가 발표한 2025 DORA 리포트에 따르면, 전 세계 개발자 중 90%가 이미 AI 소프트웨어를 업무에 적극적으로 활용하고 있습니다. 하루 평균 2시간 이상, 개발자들은 AI와 함께 코드를 쓰고, 문서를 정리하며, 시스템을 분석하고 있습니다.

그런데 흥미로운 점은 따로 있습니다. 활용률은 높지만, 신뢰는 낮다는 것입니다. 같은 보고서에서 **30%의 개발자들이 AI 결과물을 ‘거의 신뢰하지 않는다’**고 답했습니다. 이 같은 ‘모순적인 상황’은 단순한 통계 이상으로, 지금의 개발 현장이 어떻게 AI를 받아들이고 있는지를 정확히 보여줍니다.

이 글에서는 2025년 DORA 리포트의 주요 내용을 바탕으로 AI 소프트웨어의 현재 활용 현황, 개발자들의 신뢰 문제, 그리고 AI를 조직 내에서 효과적으로 활용하기 위한 전략까지 상세히 살펴보겠습니다. AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 잘 써야만 하는 인프라입니다. 그렇다면, 우리는 어디까지 와 있고 무엇을 준비해야 할까요?

1. DORA 리포트 개요 – 누가, 왜, 무엇을 조사했는가?

**DORA(DORA: DevOps Research and Assessment)**는 구글 클라우드가 주도하는 소프트웨어 개발 성과 연구 프로젝트로, 지난 10년간 수많은 조직과 팀의 데이터를 수집하고 분석해 왔습니다. 매년 발간되는 이 리포트는 DevOps뿐 아니라 개발 문화, 도구, 기술, 생산성, 팀 역량 등 다양한 요소를 종합적으로 평가합니다.

**2025년 리포트의 핵심 주제는 “AI 보조 소프트웨어 개발의 현주소”**였습니다. 이는 AI 도구들이 실제 개발 프로세스에서 어떤 영향을 주고 있으며, 조직과 팀은 이를 어떻게 받아들이고 있는지를 탐색하는 데 중점을 둡니다.

🔄 조사 방법

• 대상자: 전 세계 5,000명 이상의 개발자, 팀 리더, 엔지니어링 관리자
• 형식: 온라인 설문 + 심층 인터뷰
• 기간: 2024년 중반부터 말까지 약 6개월간 진행
• 관찰 영역:
  • AI 도구 사용 빈도
  • 사용 목적(코드 작성, 테스트, 문서 등)
  • 신뢰도 평가
  • 팀 문화 및 업무 구조
  • 조직 내 AI 정책 및 가이드라인

이러한 접근 방식 덕분에 이번 리포트는 단순히 기술 통계를 나열하는 데 그치지 않고, AI 소프트웨어의 사용이 개발 문화에 미치는 실질적 영향까지 조망하고 있습니다. 특히 조직 구조, 내부 프로세스, 데이터 접근성 등 비기술적 요소들이 AI 활용 성과에 어떤 차이를 만들어내는지에 대한 분석도 함께 포함되어 있습니다.

🔄 왜 이 리포트가 중요한가?

• 이 리포트는 단순한 ‘트렌드 요약’이 아니라, 지금 개발 현장에서 실제로 벌어지고 있는 변화의 지도입니다.
• 특히 AI 소프트웨어를 도입하려는 조직, 이미 사용 중인 팀, 혹은 그 효과에 회의적인 리더들에게 중요한 방향성과 전략적 힌트를 제공합니다.
• 보고서에 담긴 정량 데이터와 정성적 인사이트는 AI를 단순 도구가 아닌 팀 역량을 증폭시키는 전략 자산으로 바라보게 만듭니다.

2. AI 소프트웨어 활용 현황 – 이미 일상으로 자리 잡은 도구

2025 DORA 리포트에서 가장 눈에 띄는 통계는 다음과 같습니다.
“전 세계 개발자의 90%가 AI 소프트웨어를 업무에 활용하고 있다.”
이는 단순한 유행이 아니라, AI가 실무의 중심으로 이동했다는 명확한 신호입니다. 한때 실험적이던 도구는 이제 개발자의 기본 장비가 되었습니다.

🔄 하루 평균 2시간, AI와 함께 일하는 개발자들

응답자들은 하루 평균 2시간 이상을 AI 도구와 함께 작업하고 있다고 밝혔습니다. 사용 범위도 매우 넓습니다. 코드 생성, 문서화, 테스트 자동화, 리팩토링, 디버깅까지 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 소프트웨어가 활약하고 있습니다.

• 코드 작성 보조: GitHub Copilot 등으로 함수 구조 생성, 반복문 최적화
• 문서 정리: 주석 자동 생성, API 문서화
• 테스트 및 리팩토링: 테스트 케이스 자동화, 코드 중복 제거
• 디버깅: 성능 이슈 탐지, 경고 메시지 개선

이제 AI는 단순한 코드 추천기가 아닌 다기능 멀티툴로 진화하고 있습니다.

🔄 다양한 팀, 다양한 목적

AI 소프트웨어는 조직마다 다르게 사용됩니다. 각 팀의 업무 목적에 따라 최적화된 활용 방식이 존재합니다.

이처럼 AI 소프트웨어는 팀의 목표와 환경에 따라 유연하게 적용되고 있습니다.

🔄 AI는 ‘기본 도구’가 되어가고 있다

많은 개발자들은 “AI 없이는 업무 효율이 떨어진다”고 답했습니다. 특히 반복 작업, 속도, 생산성 측면에서 그 효용을 명확히 인식하고 있습니다. 결과적으로 AI를 도입하지 않은 팀은 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 위기의식도 커지고 있습니다.

하지만, 모든 개발자가 AI를 전적으로 신뢰하는 것은 아닙니다.
다음 장에서는 이처럼 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 왜 AI 소프트웨어에 대한 신뢰는 낮은지 그 이유를 파헤쳐봅니다.

3. 낮은 신뢰도와 그 원인 – 믿지 못하면서도 쓰는 도구

AI 소프트웨어는 이제 개발자의 일상적인 도구로 자리 잡았지만, 여전히 상당수의 개발자들은 그것을 전적으로 신뢰하지 않습니다. 2025 DORA 리포트에 따르면, 전체 응답자의 약 30%가 AI의 결과물을 ‘조금만’ 또는 ‘전혀’ 신뢰하지 않는다고 응답했습니다.
이처럼 ‘높은 사용률’과 ‘낮은 신뢰도’가 동시에 존재하는 역설적인 상황은 단순한 기술 문제를 넘어서는 구조적 이슈를 시사합니다.

🔄 AI가 틀릴 수도 있다는 본능적인 인식

개발자들은 일반 사용자보다 코드의 정확성과 구조에 민감합니다. AI가 생성한 코드가 컴파일은 되더라도, 로직적으로 틀릴 가능성이 있다는 점을 누구보다 잘 압니다. 단순히 작동하는 코드를 넘어서 “왜 이렇게 짰는가?”, **“이게 정말 최선인가?”**를 따지는 것이 개발자의 본능입니다. AI가 그 질문에 답하지 못할 때, 신뢰는 떨어집니다.

🔄 AI 소프트웨어의 한계: 정확성, 맥락 부족, 데이터 편향

많은 개발자들이 AI가 제공하는 코드나 문서가 겉보기엔 그럴듯하지만, 실제로는 오류를 내포하고 있다는 점을 경험적으로 알고 있습니다. 특히 다음과 같은 문제들이 자주 언급됩니다.

• 맥락 부족: 프로젝트 구조나 비즈니스 로직을 이해하지 못한 채 제안하는 코드
• 데이터 편향: 학습 데이터 기반의 한계로, 오래된 관행이나 비표준 방식 반영
• 표면적 유효성: 문법적으로 맞지만 기능적으로 비효율적인 코드
• 설명 부족: 왜 이 코드가 적절한지에 대한 논리적 근거 부재

이런 이유로 AI가 제안하는 결과물은 반드시 리뷰가 필요하며, 그 자체로는 ‘신뢰할 수 있는 소스’가 되지 않는다는 인식이 강하게 자리 잡고 있습니다.

🔄 반복되는 ‘검토 → 수정 → 사용’ 루틴

많은 개발자들은 AI의 제안을 그대로 사용하는 것이 아니라, 검토하고 수정한 뒤 사용하는 방식으로 적응해 왔습니다. 즉, AI는 초안을 만들고, 개발자가 마무리하는 구조입니다. 이런 ‘반자동’적 활용 방식은 생산성을 높이지만, 동시에 신뢰에 벽을 세웁니다.

이는 AI 소프트웨어가 완성형 도구라기보다 ‘작업 보조자’ 혹은 ‘아이디어 발화기’로 인식되고 있음을 보여줍니다.

🔄 팀 구조와 정책도 영향을 준다

신뢰도는 개인의 경험뿐 아니라, 조직의 문화와 가이드라인에도 영향을 받습니다.

• 일부 조직은 AI 사용에 명확한 기준이 없거나 제한이 많아 오히려 불확실성을 키우고,
• 반대로 AI를 맹목적으로 밀어붙이는 팀은 내부적으로 신뢰 붕괴를 경험하기도 합니다.
  따라서 신뢰도는 단순한 기술 문제가 아니라 조직적 설계와 학습 환경의 문제이기도 합니다.

정리하자면, 많은 개발자들이 AI 소프트웨어를 ‘사용’하지만 ‘신뢰하지 않는’ 이유는 단순한 거부감이 아닙니다. 도구로서의 유용함은 인정하지만, 그 판단은 여전히 사람의 몫이라는 인식이 강하게 작용하고 있기 때문입니다.

4. 생산성과 품질 향상의 딜레마 – 신뢰하지 않아도 성과는 있다

AI 소프트웨어에 대한 신뢰는 낮지만, 생산성 향상 효과는 분명하다는 것이 2025 DORA 리포트가 보여주는 또 하나의 중요한 메시지입니다. 실제로 보고서에 따르면, 응답자의 80%가 AI 도구를 사용한 이후 업무 생산성이 향상되었다고 응답했고, 59%는 코드 품질도 개선되었다고 평가했습니다.

🔄 더 빨라진 개발 주기

AI 도구를 통해 반복적인 작업을 자동화하고, 코드 초안을 빠르게 생성하면서 전체 개발 속도가 눈에 띄게 향상되고 있습니다. 특히 다음과 같은 영역에서 효과가 두드러졌습니다:

• 초기 개발 단계 단축: AI가 스캐폴딩 코드를 빠르게 생성
• 단순 반복 작업 제거: 변수 선언, boilerplate 코드 작성 자동화
• 테스트 자동화 보조: 유닛 테스트 생성 시간 단축
• 코드 리뷰 보조: 스타일 오류나 간단한 버그 사전 탐지

이러한 변화는 특히 스프린트 주기가 짧은 팀이나 빠른 MVP를 요구하는 스타트업 환경에서 뚜렷하게 나타났습니다.

🔄 코드 품질에 대한 긍정적 평가

AI 도구가 코드 품질 향상에 직접 기여한다는 응답도 59%에 달했습니다. 그 주요 이유는 다음과 같습니다:

• 일관된 스타일 유지: 정형화된 코드 스타일을 자동 적용
• 리팩토링 제안: 코드 중복 제거, 함수 분리, 가독성 향상
• 테스트 보완: 테스트 커버리지 향상에 기여

단, 여기에는 한 가지 전제가 있습니다. AI가 제안한 코드를 사람이 검토하고 수정한다는 조건이 반드시 필요하다는 점입니다. 즉, AI 혼자서 코드 품질을 높이는 것이 아니라, 개발자의 판단과 리뷰를 전제로 한 협업 구조에서 그 효과가 나타나는 것입니다.

🔄 생산성의 이면: 품질 리스크와 기술 부채

AI 소프트웨어의 도입은 단기적으로 생산성을 올리지만, 장기적으로는 품질 관리 체계가 따라오지 않으면 리스크로 이어질 수 있습니다.
2024년까지는 “빠르게 만들고 나중에 고친다”는 식의 접근이 통했지만, AI 도구가 개발 속도를 지나치게 끌어올리면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:

• 기술 부채 증가: 빠른 코드 생성으로 인해 아키텍처 고민 없이 기능이 쌓임
• 테스트 사각지대: AI가 작성한 코드가 테스트되지 않은 채 배포될 가능성
• 리뷰 피로감: AI 코드가 많아지며 개발자의 리뷰 부담 증가

결국, AI는 생산성을 “증폭”시키는 역할을 하지만, 그것이 품질 보장을 대체할 수는 없습니다. AI가 빠르게 코드를 만들어주는 만큼, 팀은 그만큼의 품질 관리, 코드 리뷰, 테스트 전략을 강화해야 합니다.

요약: 신뢰는 부족하지만, 생산성은 증명되었다

• AI 소프트웨어는 개발 속도를 가속화하고, 코드 품질에 일정 부분 기여하고 있음
• 단, 그 효과는 사람의 검토, 프로세스의 견고함, 팀 역량이 뒷받침될 때만 실현
• 신뢰와 품질 문제는 여전히 존재하지만, **“성과가 있으니 쓰는 것”**이라는 현실이 명확함

5. DORA AI 역량 모델 해설 – 효과적인 AI 소프트웨어 활용을 위한 7가지 조건

AI 소프트웨어의 효과는 단순히 도구의 성능에만 달려 있지 않습니다. 같은 AI를 사용하더라도 어떤 조직은 더 나은 결과를 얻고, 어떤 팀은 오히려 복잡성과 리스크를 키웁니다. 왜 이런 차이가 생길까요?

2025 DORA 리포트는 그 이유를 설명하기 위해 새로운 프레임워크, 즉 **“AI 역량 모델(AI Capabilities Model)”**을 제시합니다. 이 모델은 조직이 AI 소프트웨어를 효과적으로 사용하기 위해 갖추어야 할 7가지 핵심 요소를 정의합니다.

① 명확하고 공유된 AI 활용 방침

조직 내에서 AI 소프트웨어를 어떻게 사용할 것인지에 대한 정책, 기준, 기대치가 명확하게 정의되어 있어야 합니다.

• 허용 범위는 어디까지인가?
• 내부 코드에 AI를 적용해도 되는가?
• 출력물은 어느 수준까지 검토해야 하는가?

이러한 기준이 없으면 개발자는 AI를 사용하면서도 불안감을 느끼고, 조직 내 혼선이 생길 수 있습니다.

② 건강한 내부 데이터 생태계

AI는 입력된 데이터의 품질에 따라 출력 결과가 달라지는 구조입니다. 내부 문서, 코드베이스, API 문서, 시스템 아키텍처 등 조직의 지식 기반이 정리되어 있어야 AI가 더 정확하고 유의미한 출력을 제공합니다.

③ AI가 접근 가능한 내부 지식

건강한 데이터 생태계가 존재해도, AI가 그 정보에 접근하지 못하면 의미가 없습니다.
예:

• 사내 위키에 있는 기술 스펙을 AI가 참고할 수 있는가?
• 코드베이스 맥락을 이해할 수 있도록 문맥을 제공하는가?

AI가 컨텍스트를 이해할 수 있도록 설계된 인터페이스와 프롬프트 전략이 필요합니다.

④ 견고한 버전 관리 시스템

AI가 빠르게 코드를 생성할 수 있다는 건, 그만큼 변경 사항도 빠르게 누적된다는 뜻입니다.

• 변경 이력 추적
• 빠른 롤백
• 브랜치 전략
  이러한 기초적인 Git 운영 방식이 견고하지 않으면, AI가 생산성을 높이는 대신 위험을 키울 수 있습니다.

⑤ 작은 단위로의 작업(소규모 배치)

AI가 제안하는 코드나 리팩토링을 작고 명확한 단위로 적용해야 오류 발생 시 원인 추적이 용이하고 품질 관리가 수월합니다.
“작게 만들고, 자주 배포하고, 빠르게 피드백 받는다”는 DevOps 원칙이 여전히 중요합니다.

⑥ 사용자 중심의 문제 해결

AI는 도구일 뿐, 목적이 아닙니다. 개발자가 생성한 코드가 실제 사용자 문제를 해결하고 있는가에 대한 집착이 없다면, AI가 만든 출력물은 쓸모없는 기술 실험이 될 수 있습니다.

• 기능 중심 → 사용자 중심
• 기술 우선 → 문제 해결 우선

⑦ 고품질의 내부 개발 플랫폼

AI의 생산성을 극대화하려면, 그 기반이 되는 내부 개발 플랫폼(Internal Dev Platform) 이 정비되어 있어야 합니다.

• 공통 모듈
• 자동화된 테스트 프레임워크
• CI/CD 파이프라인
  이런 기반이 갖춰져 있을수록 AI의 제안이 실현 가능한 실행력으로 연결됩니다.

요약: 도구가 아닌 시스템이 AI의 효과를 결정한다

AI 소프트웨어의 활용은 기술 도입이 아닌 조직 역량의 문제입니다.
DORA AI 역량 모델은 다음과 같은 메시지를 강조합니다:

“AI는 당신의 팀이 갖춘 시스템을 증폭시킨다. 강한 팀은 더 강해지고, 약한 팀은 더 불안정해진다.”

6. 팀 유형별 AI 소프트웨어 적용 전략 – 당신의 팀은 어디에 속하는가?

2025 DORA 리포트는 AI 소프트웨어의 효과가 조직마다 다르게 나타나는 이유를 설명하기 위해, 팀의 구조와 성숙도를 기준으로 7가지 유형(team archetypes) 을 제시합니다. 아래는 각 팀 유형에 맞는 AI 도입 전략을 정리한 내용입니다.

🔄 조화로운 고성과 팀 (Harmonious High Achievers)

이 팀은 협업 문화와 기술 인프라가 안정적으로 정비되어 있어, AI 도구의 효과가 극대화됩니다. 코드 품질, 자동화 수준, 배포 속도 등에서 이미 성숙한 기반을 갖추고 있기 때문에 AI가 제안하는 기능들을 빠르게 실험하고 내재화할 수 있습니다. 이들은 사내 지식 기반과 연결된 프롬프트 최적화, 자체 LLM 적용 등 고도화된 전략을 추진할 수 있는 단계에 있습니다.

🔄 조직 내 불일치 팀 (Misaligned Middle)

기술력은 충분하지만 협업 구조나 방향성이 분산되어 있어, AI 도입의 효과가 분산되거나 비효율적으로 나타납니다. 각 팀원이 다른 목적과 기준으로 AI를 사용하기 때문에 일관된 결과물 생산이 어렵고, 기대한 만큼의 성과를 얻지 못하는 경우가 많습니다. 이 경우에는 사용자 중심 문제 정의와 팀 차원의 명확한 가이드라인 정립이 우선되어야 합니다.

🔄 보수적 유지 팀 (Stabilizers)

변화를 꺼리고 시스템의 안정성과 예측 가능성을 우선시하는 팀입니다. 새로운 기술 도입에 대한 거부감이 크며, 실험보다는 신뢰성과 반복 가능성에 더 집중합니다. AI는 코드 생성보다 문서화, 테스트 자동화, 코드 리뷰 보조 등 위험이 낮은 영역에 제한적으로 도입하는 것이 적절합니다. 검증 절차와 승인 체계가 병행되어야 안정성을 유지하면서 AI를 실험할 수 있습니다.

🔄 실험 지향 팀 (Experimenters)

이 팀은 다양한 AI 도구를 빠르게 테스트하고 적용하는 데 익숙합니다. 실험 문화가 강하고 민첩하지만, 결과를 운영 환경에 안정적으로 반영하는 체계가 부족한 경우가 많습니다. 실험이 단발성에 그치지 않도록, 성공 사례를 구조화하고 이를 팀 전반에 확산하는 전략이 필요합니다.

🔄 레거시 병목 팀 (Legacy Bottleneck)

낡은 시스템과 모놀리식 아키텍처, 자동화 부족으로 인해 AI 도구의 효과를 체감하기 어려운 팀입니다. 기술 부채를 먼저 해결하고, AI는 **간접적이고 저위험 영역(문서 요약, 주석 작성 등)**부터 도입하는 것이 현실적입니다. 구조적 변화 없이 AI를 도입하면 오히려 불안정성이 증가할 수 있습니다.

🔄 격리된 고립 팀 (Isolated Experts)

몇몇 핵심 개발자에게 의존하는 구조로, AI 도구도 일부 개인만 활용하는 경향이 있습니다. 이 경우 AI 활용 성과가 팀 전체로 확산되지 않고 지식이 고립됩니다. 개인의 AI 사용 경험을 문서화하고, 팀 차원의 활용 전략을 공유하는 체계가 필요합니다. 지식 전파 없이는 AI 도입의 조직적 효과를 기대하기 어렵습니다.

🔄 기반 미비 팀 (Underpowered Teams)

개발 환경과 인프라가 부족한 팀으로, AI 도입보다 기초 시스템 정비가 시급한 경우입니다. 테스트 자동화, CI/CD, 버전 관리 등의 기반이 갖춰지지 않은 상태에서 AI를 적용하면 오류와 혼란만 증가할 수 있습니다. 이 팀은 • 경량 오픈소스 도구부터 시작하고 • 외부 파트너 협업을 통한 역량 보완 등 점진적 접근이 필요합니다.

7. ‘증폭기’로서의 AI 소프트웨어 – 강한 팀은 더 강해지고, 약한 팀은 더 흔들린다

AI 소프트웨어는 본질적으로 “증폭기(amplifier)” 역할을 합니다. 즉, AI는 자체적으로 조직을 변화시키거나 문제를 해결하지 않습니다. 오히려 팀이 이미 가지고 있는 역량, 문화, 시스템의 질을 그대로 확대하는 방식으로 작동합니다. 이것이 바로 2025 DORA 리포트가 반복해서 강조하는 핵심 개념입니다.

🔄 AI는 팀의 기본기를 평가한다

많은 조직이 AI 도구를 도입하면서 기대하는 효과는 생산성 향상, 코드 품질 개선, 시간 절약 같은 것들입니다. 하지만 실제로는, 기초가 잘 잡혀 있는 팀과 그렇지 않은 팀 사이의 격차가 AI로 인해 더욱 벌어지는 현상이 나타나고 있습니다. 예를 들어, 이미 테스트 자동화와 코드 리뷰 문화가 정착된 팀은 AI가 제안한 코드도 자연스럽게 검증하고 품질을 높일 수 있습니다. 반대로 코드 리뷰나 품질 기준이 모호한 팀에서는 AI가 잘못 제안한 코드가 그대로 적용되어 버그나 기술 부채가 가속화될 수 있습니다.

🔄 속도가 오히려 문제를 키우기도 한다

AI 소프트웨어의 가장 큰 장점 중 하나는 개발 속도를 높인다는 점입니다. 하지만 속도가 빨라졌다고 해서 항상 좋은 결과로 이어지는 것은 아닙니다. 낮은 품질의 코드가 더 빠르게 쌓이게 되면, 이는 결국 기술 부채를 가속화시키고, 나중에 더 큰 비용과 리스크로 돌아오게 됩니다. 이런 이유로 DORA 리포트는 **“AI는 속도를 높이지만, 동시에 리스크도 증폭시킨다”**는 점을 경고합니다.

🔄 강한 팀은 AI를 활용해 더 빠르게 성장한다

AI가 조직의 생산성과 품질을 증폭시키기 위해서는 전제 조건이 충족되어야 합니다. 예를 들어,
• 명확한 버전 관리 체계
• 자동화된 테스트 파이프라인
• 코드 리뷰 프로세스
• 사용자 중심의 개발 문화
이런 요소가 갖춰져 있는 팀은 AI 도구를 통해 반복 작업을 줄이고, 더 많은 실험을 시도하며, 조직의 학습 속도를 높일 수 있습니다. 이처럼 AI는 잘 정비된 팀에선 역량을 배가시키는 힘으로 작동합니다.

🔄 약한 팀은 AI로 인해 더 불안정해질 수 있다

반면, 기본적인 개발 문화가 정립되지 않은 팀, 또는 AI에 대한 명확한 정책 없이 각자 사용하는 조직에서는 AI가 기존 문제를 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다. 테스트 없이 바로 배포하거나, 비표준적인 방식으로 코드를 생성해 프로젝트 전반의 품질을 해칠 수 있습니다. 특히, AI가 자동 생성한 코드를 검토 없이 그대로 사용하는 문화는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 결국, AI는 문제를 해결하는 도구가 아니라, 그 문제를 더 빨리 드러내는 도구일 수도 있습니다.

🔄 리더십과 전략이 성패를 가른다

AI는 팀의 역량을 증폭시키는 도구인 만큼, 리더십의 역할이 더욱 중요해집니다.
• 조직은 AI 사용에 대한 공통된 기준과 기대치를 명확히 정의해야 하며
• 잘못된 사용으로 인한 리스크를 통제할 수 있는 프로세스와 교육 체계를 구축해야 합니다.
또한 팀마다 다른 조건과 역량을 고려해, AI 도입 단계를 점진적으로 설계하고 피드백 기반으로 개선하는 것이 바람직합니다.

AI 소프트웨어는 단순한 도구 이상의 의미를 가집니다. 잘 작동하는 팀은 더 빠르고 똑똑하게 일할 수 있는 반면, 준비되지 않은 팀은 더 빠르게 무너질 수 있습니다. AI는 바로 그 차이를 확대하는 증폭기이며, 지금 우리가 해야 할 일은 기술이 아니라 조직의 기본기와 전략을 먼저 점검하는 것입니다.

8. 결론 및 조직을 위한 인사이트 – AI를 제대로 쓰기 위한 질문들

2025 DORA 리포트가 보여주는 핵심 메시지는 분명합니다. AI 소프트웨어는 이미 개발 환경의 중심에 자리 잡고 있으며, 조직의 역량에 따라 그 효과는 달라진다는 것입니다. 개발자 90%가 AI를 사용하고 있지만, 그 중 30%는 여전히 결과물을 신뢰하지 못하고 있다는 현실은 단순한 기술 문제가 아니라, 조직 구조와 문화, 팀 전략의 문제로 이어집니다.

🔄 기술보다 중요한 것은 ‘조직 설계’

많은 기업이 AI 도구를 도입하면서 성과를 기대하지만, 실제로는 기초 체계 없이 기술만 도입했을 때 오히려 혼란이 커질 수 있습니다. 버전 관리, 테스트 자동화, 코드 리뷰 등 기초적인 개발 문화가 정착되어 있지 않은 상황에서는 AI가 오히려 오류와 기술 부채를 가속화할 수 있습니다. 따라서 조직은 **“AI를 어떻게 도입할 것인가”보다 “우리는 그럴 준비가 되어 있는가”**를 먼저 물어야 합니다.

🔄 신뢰는 기술이 아닌 프로세스에서 온다

개발자들이 AI 결과물을 신뢰하지 못하는 이유는 대부분 AI 자체의 문제가 아니라, 결과를 검증하고 조율할 수 있는 체계가 부족하기 때문입니다. AI는 항상 완벽하지 않으며, 그 출력을 인간이 판단하고 개선할 수 있어야 합니다. 이때 필요한 것은 사전 정의된 검토 기준, 리뷰 절차, 그리고 실패를 수용하는 실험 문화입니다. 신뢰는 기술이 아니라 조직의 프로세스 설계와 문화적 안전장치에서 비롯됩니다.

🔄 AI 소프트웨어는 ‘기술 전략’이 아니라 ‘조직 전략’이다

AI는 단순한 개발 도구가 아니라, 팀의 의사결정 구조, 협업 방식, 리더십 철학까지 영향을 미치는 조직적 요소입니다. 어떤 팀은 AI로 인해 더 빠르게 움직이고, 더 나은 결정을 내리며, 실험을 통해 성장합니다. 반대로 어떤 팀은 도입 후 더 많은 오류, 더 낮은 일관성, 더 큰 피로감을 겪습니다. 그 차이는 기술이 아닌, 조직의 전략과 준비 상태에서 발생합니다.

🔄 지금 필요한 질문은 기술 도입 여부가 아니다

AI를 도입할지 말지가 핵심 질문이 아닙니다. 이미 대부분의 조직은 AI 도구를 사용하고 있으며, 앞으로 그 범위는 더 넓어질 것입니다. 중요한 건 다음과 같은 질문에 조직이 답할 수 있는가입니다.

• 우리 팀은 AI가 제공하는 출력을 평가하고 개선할 수 있는 기반을 가지고 있는가?
• 우리는 실험을 반복 가능한 프로세스로 구조화하고 있는가?
• 팀 전체가 AI를 함께 학습하고, 그 경험을 공유할 수 있는 문화가 있는가?
• 기술이 아닌 사용자 중심의 문제 해결에 집중하고 있는가?

이 질문에 명확히 답할 수 있는 조직만이 AI 소프트웨어의 진짜 가치를 실현할 수 있습니다.

9. 보너스 – AI 도입 전 점검해야 할 7가지 질문

AI 소프트웨어는 이미 많은 개발팀의 기본 도구가 되었지만, 그 효과는 조직의 준비 상태에 따라 극명하게 갈립니다. 기술 도입 이전에, 조직 내부의 기반과 문화를 점검하는 것이 더 중요합니다. 아래의 7가지 질문은 당신의 팀이 AI를 **‘단순히 사용하는 조직’이 아니라, ‘전략적으로 활용하는 조직’**이 되기 위한 출발점입니다.

1. AI 사용에 대한 명확한 기준과 정책이 마련되어 있는가?

AI 도구를 어디에, 어떻게, 어느 수준까지 사용할지에 대한 공식적이거나 공유된 내부 기준이 존재해야 합니다. 기준이 없다면 팀원 간 혼선이 생기고, 결과물에 대한 기대치가 엇갈릴 수 있습니다.

2. 코드 리뷰, 테스트, 배포 프로세스는 안정적으로 운영되고 있는가?

AI가 코드를 빠르게 생성할수록, 그에 대한 검증 체계는 더 중요해집니다. 기본적인 개발 품질 관리 체계가 없다면, AI는 오류를 더 빠르게 쌓는 도구가 될 수 있습니다.

3. AI가 접근 가능한 내부 문서와 데이터가 정비되어 있는가?

AI가 유의미한 출력을 하려면 사내 시스템, API 문서, 기술 사양서 등에 접근할 수 있어야 합니다. 내부 지식 기반이 정리되어 있지 않으면, AI는 겉핥기식 추천만 반복하게 됩니다.

4. 팀원 간 AI 사용 경험을 공유하고 있는가?

어떤 프롬프트가 잘 작동했는지, 어떤 도구가 유용했는지에 대한 지식 공유 문화가 없다면 AI 활용은 개인 수준에서 머무르게 됩니다. 팀 전체가 학습할 수 있는 구조가 필요합니다.

5. 실험을 허용하고 실패를 학습하는 문화가 존재하는가?

AI 도입은 시행착오와 실험이 필수적인 영역입니다. 실패를 리스크로만 보는 조직에서는 AI가 발전하지 못하고 오히려 경직된 도구로 전락할 수 있습니다.

6. 사용자 중심의 문제 해결이 개발의 출발점이 되고 있는가?

AI의 생산성은 문제 해결의 수단이지 목표가 아닙니다. 기술 자체가 목적이 되지 않도록, 항상 사용자 중심의 사고와 피드백 루프가 동작하고 있는지 점검해야 합니다.

7. AI 도입이 기술 전략이 아닌 ‘조직 전략’의 일부로 설계되어 있는가?

AI는 단순한 툴이 아닙니다. 그것은 의사결정, 리더십, 협업 구조, 학습 문화 전체를 바꾸는 조직적 변화 요소입니다. 기술 담당자뿐 아니라 조직 전체가 이를 전략으로 받아들이고 있습니까?

이 7가지 질문에 솔직하게 답해보면, 당신의 조직이 AI 도입의 시작점에 있는지, 도입 이후의 전략 설계가 필요한지, 혹은 구조적 개편이 선행되어야 하는지 판단할 수 있습니다.