AI가 등장해  "코딩"에 걸리는 시간은 비약적으로 줄어들게 되었지만~ 이러한 것인 등장했음에도 불구 우리의 전체 생산성은 왜 나아지지 않는가? 

"코딩"이 생산의 전부가 아닌 아이디어서 출발해 LLM으로 부터 개발속도 가속화 아이디어를 작성해보았습니다.



개발자로서 깊은 업무 집중 상태에 들어가면 짧은 시간 안에 놀라운 성과를 낼 수 있다는 것을 우리는 잘 알고 있습니다. 흔히 말하는 '플로우(Flow)' 상태는 문제 해결과 창의적 사고를 극대화하는 순간으로, 이 상태를 자주 유지할수록 개발 생산성은 크게 향상됩니다. 하지만 오늘날의 개발 환경에서는 이러한 집중 상태를 유지하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

비생산적 활동의 원인

1. 빈번한 회의

회의는 필수적인 커뮤니케이션 도구이지만, 과도하거나 잘못된 시간에 배치된 회의는 개발자의 업무 흐름을 방해할 수 있습니다. 특히 긴 회의나 준비 시간이 필요한 회의는 개발자의 몰입 상태를 끊어놓아 회의 후 다시 집중 상태에 들어가기까지 상당한 시간이 소요됩니다.

2. 해결되지 않는 문제의 누적

프로젝트가 진행되면서 해결되지 않는 문제들이 점점 쌓이게 되면, 개발자는 이를 해결하기 위해 추가적인 노력을 기울여야 합니다. 이러한 문제들은 종종 근본적인 원인을 찾는 데 어려움이 있거나, 우선순위에서 밀리는 경우가 많아 지속적으로 부담을 가중시킵니다.

3. 업무의 단절과 전환 비용

여러 가지 부가적인 활동(예: 문서 작성, 코드 리뷰, 고객 대응 등)과 본래의 개발 업무가 동시에 요구될 때, 개발자는 업무를 전환하는 데 시간과 에너지를 소모하게 됩니다. 이런 전환 비용은 개발의 흐름을 저해하고 생산성을 낮추는 주요 원인 중 하나입니다.

4. 기술에만 집착하는 경향

기술적 역량에만 의존하는 태도는 종종 비생산성을 야기할 수 있습니다. 새로운 기술을 도입하고 개선하는 것은 중요하지만, 리더 역할에서는 기술 외에도 다양한 역량이 필요합니다. 예를 들어, 설득력 있는 의사소통, 팀원 코칭, 이해 관계자 관리, 전략적 사고 등은 기술로 대체할 수 없는 필수적인 요소입니다. 그러나 이러한 역량을 개발하지 않고 기술에만 집중하면, 리더로서의 책임을 충분히 수행하지 못할 위험이 있습니다.

5. 명료하지 않은 스펙 정의 과정

생산성을 높이기 위해 개발할 스펙이 명료해야 하지만, 기획 및 정의 과정이 지나치게 오래 걸리는 경우가 많습니다. 최근 AI 코드 생성 도구로 인해 코딩 시간은 단축되었지만, 정작 만들어야 할 구체적인 기능 영역을 정의하는 데 많은 시간이 소요됩니다. 프로덕트, 기획, 개발 간의 협업이 원활하지 않으면 문제를 정의하고 해결하는 과정이 비효율적으로 길어질 수 있습니다.

6. 중복되는 업무 및 비효율적인 작업 관리

데일리 미팅, 주간 미팅, 월간 미팅을 포함해 Jira와 엑셀을 병행하며 태스크를 관리하고, 추가로 태스크 정리를 위한 회의를 따로 진행하는 경우, 중복된 업무와 비효율성이 발생할 수 있습니다. 이는 중요한 코어 업무 시간을 감소시키는 주요 요인입니다.

7. 리더십 역할에서의 변화로 인한 혼란

개발자에서 개발팀장이 되면서 깨닫지 못한 것은 '생산자'로서의 책임과 성공의 척도가 바뀌었다는 점입니다. 초기에는 코드를 작성하는 시간이 줄어들고, 회의, 이메일, 이해 관계자 관리 등 개발과 무관해 보이는 업무에 시간을 많이 할애하게 됩니다. 이는 개인 시간을 희생하거나 야근으로 이어질 가능성이 높습니다. 그러나 팀장의 역할은 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라, 팀이 생산한 가치를 극대화하는 데 있습니다. 이를 위해 개발자가 생산 활동(코드 작성)에 집중할 수 있도록 장애물을 제거하고, 다른 팀원들이 업무 흐름을 매끄럽게 만드는 데 집중해야 합니다.

8. 모든 것을 제어하려는 시도

리더로서 모든 것을 알고 제어하려는 시도는 오히려 생산성을 저하시킬 수 있습니다. 개발팀장이 모든 세부 사항에 개입하려다 보면, 중요한 전략적 과제에 집중하지 못하고 팀원들이 자율적으로 업무를 수행할 기회를 놓치게 됩니다. 때로는 "잘 모르겠으니 팀과 확인해보겠다"고 인정하는 것이 잘못된 정보를 전달하는 것보다 낫습니다. 또한, 작은 문제에 지나치게 신경 쓰기보다는 팀 전체의 성장과 장기적인 개선에 더 집중해야 합니다.

해결 방안 제안

0. 개발 집중과 미팅 시간의 효율적 배분

  • 주간 업무를 고려해 개발 집중 시간과 미팅 시간을 명확히 분리합니다.

  • 예시:

    • 월요일: 주간 목표 설정 및 팀 미팅 후, 오후는 개발 집중 시간으로 활용.

    • 수요일 오전: 'No Meeting Zone'으로 설정해 개발 집중 상태를 유지.

    • 금요일 오후: 주간 회고 및 코드 품질 점검.

  • 미팅은 짧고 효율적으로 유지하며, 모든 참석자가 동일한 정보를 공유할 수 있도록 사전 준비 자료를 공유합니다.

1. 회의 문화의 개선

회의를 효율적으로 운영하기 위해 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다:

  • 필수 참석자가 아닌 경우 회의 초대를 과감히 줄이기.

  • 사전 준비 자료를 공유하고 회의 시간을 단축하기.

  • 회의 후 액션 아이템을 명확히 정리하여 후속 작업이 명료하도록 하기.

  • 데일리 미팅과 주간 미팅을 통합하거나, 월간 미팅에 팀 리뷰를 포함하여 미팅 빈도를 줄이는 것을 고려합니다.

2. 문제 해결 프로세스 정비

  • 해결되지 않는 문제를 체계적으로 추적할 수 있는 도구를 활용합니다.

  • 문제가 발견될 때마다 즉각적으로 우선순위를 평가하고, 해결 가능한 자원을 집중 투입합니다.

  • 기술적 부채를 주기적으로 해결하는 시간을 따로 배정합니다.

3. 업무 집중 시간 확보

  • 개발자 개개인이 집중할 수 있는 시간을 보장하기 위해 "No Meeting Zone"과 같은 규칙을 설정합니다.

  • 비개발 업무는 일정 시간대로 묶어 처리하여 개발 업무와 명확히 분리합니다.

  • 업무 전환 비용을 최소화할 수 있는 자동화 도구를 도입하거나 단순 반복 작업을 줄입니다.

4. 작업 관리 프로세스 통합

  • Jira와 엑셀 등 중복된 도구 사용을 줄이고, 하나의 통합된 작업 관리 도구를 사용합니다.

  • 태스크 정리를 위한 회의는 필요 시로 제한하고, 자동화된 워크플로를 통해 작업 상태를 실시간으로 업데이트합니다.

  • 태스크 상태를 주간 또는 월간 미팅에서 팀과 공유하여 별도의 정리 회의 필요성을 제거합니다.

5. 위임과 신뢰를 통한 효율화

  • 팀원들에게 적절히 업무를 위임하고, 모든 세부 사항에 개입하려는 습관을 줄입니다.

  • 신뢰를 바탕으로 팀원들이 자율적으로 업무를 수행하도록 장려하며, 필요할 때 지원을 제공합니다.

  • 작은 문제에 지나치게 얽매이지 말고, 장기적인 개선을 위해 멘토링이나 팀 단위 코드 리뷰를 활용합니다.

  • 리더로서 팀이 생산한 결과물의 큰 그림을 관리하며, 핵심적인 전략적 결정에 집중합니다.

6. 품질과 생산성의 균형 유지

  • 테스트 코드 작성: 개발 초기 단계부터 테스트 코드를 작성하여 결함을 조기에 발견하고 품질을 유지합니다. 이는 나중에 발생할 수 있는 문제를 예방하여 시간과 비용을 절감합니다.

  • 성능 고려: 코드 작성 시 성능을 항상 염두에 두고, 정기적으로 성능 테스트를 진행하여 병목 현상을 조기에 해결합니다.

  • 문서화: 핵심 시스템 설계, API 명세, 코드 변경 내역 등을 간단명료하게 문서화하여 유지보수를 용이하게 합니다. 이 과정에서 자동화된 문서 생성 도구를 활용하면 시간을 절약할 수 있습니다.

  • 지속적 통합(CI)과 배포(CD): 지속적 통합과 배포 파이프라인을 구축하여 코드 품질을 지속적으로 확인하고 배포 시간을 단축합니다.

7. 명확한 스펙 정의 및 협업 강화

  • 스펙 정의 워크숍: 기획, 프로덕트, 개발 팀이 함께 명확한 목표를 설정하고 구체적인 요구사항을 정의하는 워크숍을 정기적으로 개최합니다.

  • 프로토타이핑: 초기 단계에서 빠르게 프로토타입을 만들어 피드백을 주고받으며 스펙을 조율합니다.

  • 공유 도구 활용: 협업 도구(Jira, Confluence 등)를 적극 활용해 의사소통을 투명하게 하고, 진행 상황과 변경 사항을 공유합니다.

  • 우선순위 설정: 모든 요구사항에 우선순위를 부여하여 중요도 높은 작업에 자원을 집중합니다.

  • 도메인 발견 가속화: 도메인 주도 설계(DDD)의 전략적 기법을 활용하여 핵심 도메인을 빠르게 식별하고 팀의 공통 이해를 높입니다. 이벤트 스토밍과 같은 기법을 활용해 복잡한 요구사항을 시각적으로 표현하고, 명확한 모델을 구축하여 개발 초기 단계에서부터 방향성을 확보합니다.

해결책 합의 과정의 효율화

  • "우리가 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 합의하기 전에 해결책을 이야기하는 것은 의미가 없다. 또한 해결책에 대해 합의하기 전에 어떻게 구현하는지 이야기하는 것도 의미가 없다."
  • 문제 정의 및 해결책 합의의 효율성을 높이기 위해 다음 아이디어를 적용합니다:
    • 문제 정의 워크숍: 관련 팀이 모여 문제의 핵심을 명확히 정의하는 시간을 우선적으로 배정.
    • 구체적인 문제 분할: 문제를 세분화하여 각 부분에 대해 간단히 합의하고 해결책을 단계적으로 도출.
    • 의사결정 타임라인 설정: 문제 정의와 해결책 합의에 대한 명확한 기한을 설정해 논의가 장기화되는 것을 방지.
    • 우선순위 매트릭스 활용: 문제의 영향도와 긴급도를 평가하여 가장 중요한 부분부터 해결책을 논의.
    • 중재자 배정: 회의의 방향을 조율할 수 있는 중재자를 지정해 논의의 초점을 유지.

8. AI 및 직원 경험 도구 활용

  • MS 비바와 같은 직원 경험 플랫폼 활용: MS 비바를 통해 직원들의 업무 패턴을 분석하고, 생산성을 저하시키는 요인을 식별하며 협업을 강화할 수 있습니다. 이를 통해 직원 경험을 향상시키고, 팀의 결속력을 강화할 수 있습니다.

    • 개인화된 인사이트 제공: 정기적인 휴식 시간 추천, 집중 작업 시간 예약 등 개인 맞춤형 피드백을 통해 작업 패턴과 웰빙을 개선.

    • 팀 인사이트: 팀의 포커스 시간을 보호하고, 과도한 근무 시간 외 회의 등의 번아웃 요인을 사전에 파악.

    • 조직 인사이트: 업무 문화가 직원 복지 및 생산성에 미치는 영향을 분석하고, 비즈니스 결과를 개선하기 위한 기회를 발견.

  • Copilot 대시보드 활용: Microsoft 365 Copilot의 효과를 극대화하기 위해 AI 도입을 지원하고, 채택 상태와 영향을 분석하며 작업 공간 내 AI 활용도를 추적합니다.

  • 생산성 향상 성공 사례 적용:

    • EY (회계법인): Viva Insights 도입으로 재무 및 세금 분야에서 혁신을 달성하며, 직원 생산성이 주당 최대 14시간 이상 향상.

    • 루멘 테크놀로지스: 3000명의 영업 직원이 Viva Insights를 활용해 주당 평균 4시간을 절약하고 연간 약 5000만 달러 상당의 비용 절감.

    • OCBC 은행: Azure OpenAI를 기반으로 한 챗봇 도입으로 업무 시간의 약 50% 절감, 고객 서비스 개선.

    • 페이 세이프: Viva Insights 도입으로 문서 작성, 번역, 정보 검색 등에서 업무 시간 최대 50% 절약.

    • 소프트초이스: 기술 회의 요약 시간을 97% 단축하고 내부 교육 자료 제작 시간을 70% 단축.

    • GHD: 제안서 검토 시간을 수 시간에서 15분으로 단축하며, 75%의 직원이 업무 효율성 향상과 업무 만족도를 경험.

  • AI를 활용한 부가 작업 자동화: 회의록 작성, 일정 관리, 간단한 보고서 작성과 같은 부가적인 작업에 AI 도구를 활용하여 개발자들이 코어 업무에 집중할 시간을 확보합니다.

  • AI 기반 협업 도구: AI가 팀 간 의사소통을 지원하고, 진행 상황을 추적하며, 반복적인 업무를 자동화하여 팀 전체의 효율성을 높일 수 있습니다.

  • MS 비바와 같은 직원 경험 플랫폼 활용: MS 비바를 통해 직원들의 업무 패턴을 분석하고, 생산성을 저하시키는 요인을 식별하며 협업을 강화할 수 있습니다. 이를 통해 직원 경험을 향상시키고, 팀의 결속력을 강화할 수 있습니다.

    • 개인화된 인사이트 제공: 정기적인 휴식 시간 추천, 집중 작업 시간 예약 등 개인 맞춤형 피드백을 통해 작업 패턴과 웰빙을 개선.

    • 팀 인사이트: 팀의 포커스 시간을 보호하고, 과도한 근무 시간 외 회의 등의 번아웃 요인을 사전에 파악.

    • 조직 인사이트: 업무 문화가 직원 복지 및 생산성에 미치는 영향을 분석하고, 비즈니스 결과를 개선하기 위한 기회를 발견.

  • Copilot 대시보드 활용: Microsoft 365 Copilot의 효과를 극대화하기 위해 AI 도입을 지원하고, 채택 상태와 영향을 분석하며 작업 공간 내 AI 활용도를 추적합니다.

  • AI를 활용한 부가 작업 자동화: 회의록 작성, 일정 관리, 간단한 보고서 작성과 같은 부가적인 작업에 AI 도구를 활용하여 개발자들이 코어 업무에 집중할 시간을 확보합니다.

  • AI 기반 협업 도구: AI가 팀 간 의사소통을 지원하고, 진행 상황을 추적하며, 반복적인 업무를 자동화하여 팀 전체의 효율성을 높일 수 있습니다.

  • MS 비바와 같은 직원 경험 플랫폼 활용: MS 비바를 통해 직원들의 업무 패턴을 분석하고, 생산성을 저하시키는 요인을 식별하며 협업을 강화할 수 있습니다. 이를 통해 직원 경험을 향상시키고, 팀의 결속력을 강화할 수 있습니다.

  • AI를 활용한 부가 작업 자동화: 회의록 작성, 일정 관리, 간단한 보고서 작성과 같은 부가적인 작업에 AI 도구를 활용하여 개발자들이 코어 업무에 집중할 시간을 확보합니다.

  • AI 기반 협업 도구: AI가 팀 간 의사소통을 지원하고, 진행 상황을 추적하며, 반복적인 업무를 자동화하여 팀 전체의 효율성을 높일 수 있습니다.

개발 생산성을 저해하는 비생산적 활동은 개발 환경 전반에서 흔히 발생하지만, 이를 체계적으로 관리하고 개선하면 개발자가 더 많은 시간을 집중 상태에서 일할 수 있게 됩니다. 또한 기술 외적인 역량의 중요성을 인지하고 이를 개발하면, 조직과 개인 모두가 더욱 효과적인 리더십과 생산성을 발휘할 수 있습니다. 명확한 스펙 정의와 효율적인 협업, AI와 같은 최신 도구의 활용을 통해 문제 해결 속도를 높이고 품질과 생산성을 균형 있게 유지하는 방법을 지속적으로 탐구하고 적용한다면, 더욱 성공적인 개발 문화를 조성할 수 있을 것입니다.


1. 문제와 해결책에 대한 명확한 이해

  • 핵심 메시지: 문제를 정확히 이해하고 합의한 후 해결책과 구현 방식을 논의.
  • 실행 방안:
    • 도메인 지식 워크숍: 개발자와 도메인 전문가가 협업하여 문제를 정의.
    • 유비쿼터스 언어(Ubiquitous Language): 팀 전체가 동일한 언어를 사용하도록 용어를 정의.
  • AI 도구 활용:
    • 도메인 용어를 정리하고 협업할 수 있는 AI 기반 지식 관리 도구(예: Notion AI, Miro).
    • 자연어 처리(NLP) 기반 도구를 활용하여 도메인 문서나 대화를 분석하고 중요한 도메인 지식을 추출.

2. 모델 주도 설계(Model-Driven Design)의 실천

  • 핵심 메시지: 도메인 모델과 코드를 일치시키며, 보편언어를 통해 모델을 지속적으로 발전.
  • 실행 방안:
    • 모델을 다이어그램에 국한하지 않고 코드와 통합.
    • 설계 변경이 곧 코드 변경으로 이어지도록 시스템 설계와 구현의 연결성 유지.
  • AI 도구 활용:
    • AI 코드 생성 도구(예: Copilot, ChatGPT Code Interpreter)로 모델 변경 시 자동으로 코드 제안을 받아 설계와 구현의 간극 축소.
    • AI 기반 테스트 도구로 도메인 규칙과 일치하는지 검증.

1. 문서와 대화의 균형

  • 핵심 메시지: 문서는 중요한 참고 자료로 남겨야 하지만, 대화와 협업이 중심이 되어야 한다.
  • 실행 방안:
    • 문서는 논의된 내용을 기록하는 보조 자료로 활용.
    • 복잡한 문제는 실시간 대화를 통해 해결하고, 그 결과를 문서화.
  • AI 도구 활용:
    • 대화 내용을 요약하고 필요한 문서를 자동 생성하는 AI 도구(예: Otter.ai, Fireflies.ai).
    • 실시간 협업 도구(예: Miro, Slack)와 통합된 AI로 대화 기록 및 분석.

2. 문서를 지배적 요소로 만들지 않는 방안

  • 핵심 메시지: 문서는 대화를 보완하는 역할로 남아야 하며, 실질적인 문제 해결은 대화에서 이루어져야 한다.
  • 실행 방안:
    • 문서 작성을 자동화하거나 요약 형태로 간소화.
    • 팀 내 규칙을 정하여 문서보다 대화와 실시간 피드백에 우선순위를 둠.
  • AI 도구 활용:
    • 대화를 기반으로 문서를 자동으로 정리 및 업데이트하는 AI 도구(예: Confluence AI, Notion AI).
    • 문서 내 검색을 통해 필요한 정보만 추출해주는 챗봇 AI(예: Custom GPT).

3. 문서화와 대화의 효과적 활용 사례

  • 핵심 메시지: 문서화는 팀의 중요한 합의점과 정보의 역사로 남기되, 대화가 문제 해결의 시작과 끝을 주도.
  • 실행 방안:
    • 문서에는 논의한 내용의 주요 요약과 의사결정만 포함.
    • 실시간 논의와 대화를 통해 빠른 피드백 및 수정 과정을 진행.
  • AI 도구 활용:
    • 문서의 주요 의사결정을 추출하여 간략하게 요약하는 AI 도구.
    • 대화와 문서화를 동시에 지원하는 AI 기반 협업 플랫폼.

4. 팀의 보편언어 형성

  • 핵심 메시지: 문서와 대화에서 사용되는 언어를 통합하여, 팀 전체의 보편적인 이해를 촉진.
  • 실행 방안:
    • 문서와 대화에서 동일한 용어와 표현을 사용하도록 규칙 정립.
    • 문서를 기반으로 대화를 시작하되, 대화의 결과가 문서에 반영되도록 함.
  • AI 도구 활용:
    • 도메인 지식을 기반으로 용어를 정리하고 팀에 적합한 언어를 추천하는 AI 도구.
    • 문서와 대화 간 불일치를 감지하고 경고하는 AI 툴(예: Codacy, Grammarly).


4. 도구에 대한 균형 잡힌 접근

  • 핵심 메시지: 도구는 개발을 보조하는 수단이며, 도구에 지나치게 의존하지 않음.
  • 실행 방안:
    • 필요성을 기준으로 도구를 도입하고, 과도한 복잡성 증가를 경계.
    • 간소화된 워크플로를 유지하며 자동화 도구를 보조적으로 활용.
  • AI 도구 활용:
    • 간단한 반복 작업을 자동화하는 스크립트 생성(예: Jenkins, Terraform과 같은 도구와 AI 통합).
    • 코드 리뷰, 품질 검사 자동화(예: SonarQube, CodeGuru).

5. 지식 탐구와 지속적인 학습

  • 핵심 메시지: 도메인과 모델링 기술에 대한 지속적인 학습과 탐구.
  • 실행 방안:
    • 팀 단위 도메인 학습 세션 개최.
    • 도메인 전문가와의 긴밀한 협업을 통해 지속적으로 지식을 강화.
  • AI 도구 활용:
    • AI 기반 학습 추천 도구로 팀 구성원에게 맞춤 학습 자료 제공(예: Coursera AI, LinkedIn Learning).
    • 도메인 문서와 자료를 기반으로 질의응답 가능한 전용 LLM(Custom GPT) 구축.

6. 도메인 모델의 실질적인 반영

  • 핵심 메시지: 분석과 설계 모델이 코드와 밀접하게 연관되어야 함.
  • 실행 방안:
    • 분석 모델과 설계 모델을 분리하지 않고 코드와 통합.
    • 도메인 전문가와 실시간으로 설계 리뷰 및 피드백.
  • AI 도구 활용:
    • 도메인 모델과 코드 간의 불일치를 감지하는 AI 분석 도구(예: Codacy).
    • 특정 도메인을 반영한 맞춤형 LLM으로 설계/코드 검토 자동화.

7. 복잡성을 다루는 패러다임 전환

  • 핵심 메시지: 기술보다는 도메인 연구와 설계를 중심으로 복잡성 해소.
  • 실행 방안:
    • 도메인 전문가와 프로그래머가 함께 도메인 중심 워크숍 개최.
    • 복잡한 문제를 작은 경계(Context)로 나누어 처리.
  • AI 도구 활용:
    • AI를 이용하여 복잡한 도메인 문제를 시각적으로 표현(Miro, Lucidchart).
    • AI를 사용하여 문제를 자동으로 카테고리화하고 우선순위 지정.

8. 경계가 있는 맥락의 AI 활용

  • 핵심 메시지: 광범위한 AI 모델 대신 경계가 있는 맥락(Context-Specific)의 AI를 활용.
  • 실행 방안:
    • 프로젝트에 특화된 데이터셋으로 맞춤형 AI 모델 구축.
    • 도메인 중심의 특화된 AI를 통해 복잡한 도메인 업무 지원.
  • AI 도구 활용:
    • OpenAI API를 활용한 프로젝트 맞춤형 GPT 학습.
    • 도메인 규칙을 기반으로 한 자동화된 의사결정 시스템 설계.


프로젝트나 팀의 상황에 맞춰 최적의 전략을 설계하면 개발과 도메인 탐구를 효과적으로 가속화할 수 있습니다.



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