Intro: AI 시대에도 여전히 Clean Code가 중요한 이유 요즘 “코딩은 AI가 다 해준다"고 홍보하는 툴들이 쏟아지고 있습니다. 저도 이것저것 써봤는데, 한 가지 분명한 패턴이 보이더군요. AI는 일종의 ‘진공 상태’에서 코드를 짭니다. 당장 파일 몇 개만 건너뛰어도 마주하게 되는 우리 프로젝트의 지저분한 현실이나 복잡한 맥락은 전혀 고려하지 못하죠. AI가 코드를 뱉어내는 속도가 빠를수록, 주의를 기울이지 않으면 제 코드베이스가 순식간에 악몽으로 변할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 다시 기본으로 돌아가 봤습니다. 애초에 우리가 왜 Clean Code를 부르짖기 시작했을까요? ChatGPT가 나오기 훨씬 전, ‘엉클 밥’으로 불리는 로버트 C. 마틴은 그의 책에서 이렇게 말했습니다. ...
AI 자동화가 정작 현장까지 닿지 못하는 이유 AI 자동화 소프트웨어는 무서운 속도로 쏟아져 나오고 있지만, 막상 SW 개발 분야를 제외한 다른 산업군에서는 이런 변화를 체감하기 어렵습니다. 제조업이나 전통적인 비즈니스 영역에 계신 분들과 이야기를 나눠보니 패턴이 뚜렷하게 보이더군요. AI의 역량과 실제 도입 사이에는 엄청난 괴리가 존재합니다. 그 이유는 크게 세 가지 핵심 문제로 정리할 수 있습니다. Digital Transformation이 먼저입니다 경영진은 AI 전환(AX)에 열광하지만, 정작 기본적인 디지털 전환(DX)조차 마무리되지 않은 조직이 태반입니다. AI는 데이터를 먹고 자랍니다. 만약 비즈니스 프로세스가 종이 문서나 담당자의 머릿속, 혹은 서로 단절된 사일로 안에만 존재한다면 AI가 비즈니스를 도울 방법은 없습니다. ...
엔지니어링은 트레이드오프의 예술입니다 본론으로 들어가기에 앞서 미리 말씀드리자면, 제 경력이 아주 긴 편은 아닙니다. 기술을 바라보는 관점은 여전히 성장 중이며, 생각이 성숙하지 못할 수 있습니다. 하지만 현업에서 여러 문제를 마주하며 깨달은 확실한 진리 하나는 있습니다. 바로 소프트웨어 엔지니어링에 ‘완벽한 정답’은 없다는 사실입니다. 트레이드오프: 제로섬 게임, 그 이상 흔히 엔지니어링에서 트레이드오프(Trade-off)라고 하면 단순한 기회비용 정도로만 생각하곤 합니다. 성능을 위해 유지보수성을 희생한다거나, 당장의 개발 속도를 챙기느라 장기적인 확장성을 포기하는 식으로 말이죠. 하지만 경험 많은 엔지니어들은 이 문제를 단순히 제로섬 게임으로 보지 않습니다. 오히려 더 정교한 설계를 통해 희생을 최소화할 수 있는 최적의 지점을 찾아냅니다. 진짜 실력은 “무엇을 포기할까?“를 묻는 게 아니라, “나중에 우리가 충분히 감당할 수 있는 부채(Debt)는 무엇인가?” 를 판단하고 그 위에서 설계하는 데서 나옵니다. ...