AI 코딩 도구, 개발자의 생산성 향상 연구보고서 | 매거진에 참여하세요

2021년 GitHub Copilot의 출시 이후,

AI 코딩 도구들은 개발자 커뮤니티에서 빠르게 확산되며 "AI가 개발자의 생산성을 얼마나 향상시킬 수 있는가?"에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다.

실제로 많은 개발자들이 반복적인 작업을 줄이고, 코드 작성 속도를 높이며, 더 나은 코드 품질을 경험하고 있다고 보고하고 있습니다.

하지만 이러한 체감이 실제로 생산성 향상으로 이어지는지에 대한 검증은 필요합니다.​

이번 글에서는 여러 연구 결과와 실제 사례를 바탕으로 AI 코딩 도구가 개발자의 생산성에 미치는 영향을 살펴보고, 그 의미와 한계점도 함께 논의해보겠습니다.

1. 실험으로 검증된 AI의 효과

GitHub Copilot 사용자 연구 (2023)

2023년 GitHub과 MIT가 공동으로 진행한 연구에서는, 개발자들에게 JavaScript로 HTTP 서버를 구현하는 과제를 부여하고,

Copilot 사용 여부에 따라 두 그룹으로 나누어 실험을 진행했습니다. 그 결과, Copilot을 사용한 그룹은 과제를 평균 55.8% 더 빠르게 완료했습니다.

이는 AI 도구가 개발자의 작업 속도를 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.​

Stack Overflow 개발자 설문조사 (2023)

2023년 Stack Overflow의 개발자 설문조사에 따르면, 90,000명 이상의 응답자 중 70%가 AI 도구를 사용하거나 사용할 계획이라고 응답했습니다.

특히, 코딩을 배우는 개발자들의 82%가 AI 도구를 활용하고 있으며, 이는 전문 개발자들의 70%보다 높은 수치입니다.

이는 AI 도구가 초보 개발자들에게 특히 유용하게 작용하고 있음을 시사합니다.​

GitHub Copilot의 실무 적용 결과(2024)

2024년 6월 발표된 연구에서는 GitHub Copilot을 실제 프로젝트에 적용한 결과를 분석하였습니다.

연구에 따르면, 코드 문서화 및 자동 완성에서 최대 50%의 시간 절약 효과가 있었으며,

반복적인 코딩 작업, 단위 테스트 생성, 디버깅 등에서도 30~40%의 시간 절감이 이루어졌습니다.

다만, 복잡한 작업이나 대규모 함수, 여러 파일에 걸친 작업에서는 성능이 저하되는 한계도 확인되었습니다.

Amazon의 개발자 업무 분석 (2024)

2024년 12월, Amazon Web Services는 개발자들이 하루 평균 약 1시간만을 실제 코딩에 할애하고 있으며,

나머지 시간은 코드베이스 학습, 문서 작성, 문제 해결 등에 사용된다고 밝혔습니다.

이를 개선하기 위해 Amazon은 반복적인 작업을 자동화하는 AI 도구인 Amazon Q Developer를 도입하여 개발자들의 실제 코딩 시간을 늘리고자 노력하고 있습니다.

대학교 공동연구(2024)

2024년 9월, Microsoft, MIT, 프린스턴 대학교, 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨의 공동 연구에서는 4,867명의 개발자를 대상으로 GitHub Copilot의 효과를 분석하였습니다.

연구 결과, Copilot을 사용하는 개발자들은 주당 평균 26.08% 더 많은 풀 리퀘스트를 완료하였으며, 이는 생산성 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났습니다.

2. 코드 품질과 협업에 미치는 영향

AI 도구는 단순히 코딩 속도를 높이는 것 외에도, 코드 품질 향상과 협업 효율성 증대에도 기여하고 있습니다.​

Microsoft Research 보고서 (2023)

Microsoft의 연구에 따르면, Copilot을 사용한 개발자들은 반복적인 작업에서 71%의 시간을 절약하고, 작업 품질이 68% 향상되었다고 보고했습니다.

또한, Copilot 사용자는 이메일 작성과 같은 작업에서 29% 더 빠른 속도를 보였으며, 정보 통합 작업에서도 27%의 시간 절약 효과를 보였습니다.​

3. 경제적 영향과 도입 확대

2024년 5월 발표된 GitHub의 보고서에 따르면, Copilot은 이미 100만 명 이상의 개발자와 2만 개 이상의 조직에서 사용되고 있으며,

전체 코드의 약 30%를 자동으로 생성하고 있습니다.

이러한 생산성 향상은 2030년까지 전 세계 개발자 생산성을 15% 증가시켜, 글로벌 GDP를 1.5조 달러 이상 증가시킬 수 있을 것으로 예상됩니다.​

다만 , AI 도구의 활용에는 몇 가지 주의할 점도 있습니다.

• - 보안과 개인정보 유출: AI가 제안하는 코드 중에는 외부 라이브러리나 이전 데이터에서 유출된 코드가 포함될 수 있어, 보안에 주의가 필요합니다.​

• - 맥락 이해 부족: 현재의 AI 도구는 복잡한 비즈니스 로직이나 도메인 특화 문제에 대한 이해도가 낮아, 이러한 부분에서는 인간 개발자의 판단이 중요합니다.​

• - 의존도 증가 우려: 초보 개발자일수록 AI 도구에 과도하게 의존하면, 기본적인 코딩 실력이나 문제 해결 능력이 저하될 수 있습니다.​

4. 그러면 이제 어떻게 해야하나요?

연구와 실제 경험을 종합해보면, AI 도구는 개발자의 생산성을 높이고 있으며, 특히 반복적이거나 표준화된 작업에서 탁월한 효과를 보이고 있습니다.

하지만 AI 도구는 개발자를 대체하는 것이 아니라, 보조하는 역할을 합니다.

따라서 AI 도구를 효과적으로 활용하면서도, 비판적 사고와 검증 능력을 유지하는 것이 중요합니다.​

다만 이전에 초보 개발자들이 했었던 단순 퍼블리싱, 단순 코딩 들은 이제 설자리가 점점 사라지고 있습니다.

앞으로의 개발자는 단순한 코더가 아닌, AI를 잘 다루는 문제 해결사가 되어야 할지도 모르겠습니다.