AI로 빨리 만든 코드는 언제 지울지부터 정해야 합니다

AI에게 한 문장만 주면 기능 하나가 생깁니다. 이 편리함은 개발비를 낮추지만 “일단 두자”는 결정도 싸게 만듭니다. 실험 스크립트, 임시 API, 중복 자동화가 늘고 누구도 지우지 못하는 순간 유지비가 시작됩니다.

Google DORA의 2025 연구는 AI가 소프트웨어 처리량과 제품 성과를 높이는 한편 전달 안정성과는 여전히 부정적 관계가 있다고 보고했습니다. 빠른 생성이 시험, 버전 관리, 피드백 같은 하류 통제의 약점을 증폭할 수 있다는 뜻입니다.

생성 비용과 보유 비용을 분리하십시오

코드를 만드는 데 30분이 걸렸어도 운영에는 로그, 보안 업데이트, 장애 대응, 데이터 보존, 담당자 학습이 붙습니다. CEO는 개발시간만 보고 싸다고 판단하기 쉽습니다.

기능별 월간 보유 비용을 거칠게라도 적으십시오. 호출료, 모니터링, 장애 대응 시간, 종속 서비스, 담당자 수를 합치면 무엇을 지워야 할지 보입니다.

모든 실험 코드에는 만료일이 있어야 합니다

실험이 성공하면 정식화하고 실패하면 지우는 것이 원칙이지만, 실패를 선언할 사람이 없으면 임시는 영구가 됩니다. 배포 때 책임자와 재검토 날짜를 붙이십시오.

날짜만으로 자동 삭제하지는 마십시오. 데이터 보존, 고객 영향, 다른 시스템 의존성을 확인한 뒤 삭제해야 합니다. 중요한 것은 삭제를 기본 일정에 넣는 것입니다.

삭제할 수 있어야 진짜 소유한 것입니다

누가 쓰는지 몰라 지우지 못하는 코드는 회사가 통제하지 못하는 자산입니다. 호출 로그와 의존 관계가 없으면 작은 기능도 폐기 결정이 어려워집니다.

분기마다 한 기능을 골라 비활성화 연습을 하십시오. 경보가 울리는지, 대체 절차가 작동하는지, 데이터가 남는지 확인하면 기술 부채가 숫자로 바뀝니다.

AI 코딩 KPI에 삭제를 넣으십시오

생성한 기능 수와 개발시간 절감만 보상하면 팀은 더 많이 남깁니다. 제거한 중복 코드, 줄인 의존성, 복구시간 개선을 함께 보십시오.

AI의 가장 큰 장점은 많이 만드는 능력만이 아닙니다. 낡은 것을 이해하고 정리하는 비용도 낮출 수 있습니다. 실험의 중단 조건과 삭제 작업을 처음부터 같은 예산에 넣으십시오.