개발자 80%가 AI 코딩 도구를 도움보다 의존에 가깝게 느낀다는 조사 결과가 나왔다. 도구가 코딩 속도를 높이는 반면 생성된 코드를 검증·수정하는 데 시간이 들고, 업무 중독과 번아웃을 부추길 수 있다는 지적이다.
지디넷(ZDNet)은 8월 22일 코디 테크(Coddy Tech)가 개발자 305명을 대상으로 한 조사와 2025년 스택 오버플로(Stack Overflow) 개발자 설문조사를 바탕으로 이같이 보도했다. 코디 테크 조사에서 응답자의 80%는 AI 사용이 이점보다 의존처럼 느껴졌다고 답했다.
AI 코딩 도구는 보일러플레이트 코드 생성, 익숙하지 않은 코드 설명, 테스트 초안 작성, 모듈 리팩터링, 오류 해결 등에 활용된다. 그러나 응답자의 43%는 그만두려던 시간 이후에도 AI와 코딩을 계속했고, 32%는 작업을 이어가기 위해 수면을 미룬 적이 있다고 답했다. 39%는 AI 도구 때문에 업무에서 벗어나기 어려워졌다고 했다.
AI 기반 장애 보고 업체 루틀리(Rootly)의 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO) 쿠엔틴 루소(Quentin Rousseau)는 링크드인(LinkedIn)에 새벽 2시 47분까지 장애를 디버깅하는 것도, 마감이 있는 것도 아닌데 클로드 코드(Claude Code)가 모듈을 리팩터링하는 모습을 보며 멈추지 못했다고 적었다. 그는 에이전트형 코딩이 결과가 맞으면 도파민을, 틀리면 아드레날린을 자극해 중독성이 생긴다며 잠을 이루지 못해 의료진의 도움을 받았다고 밝혔다.
2025년 스택 오버플로 조사에서는 개발자의 80%가 업무 과정에서 AI 도구를 사용했지만, AI 답변의 정확성을 신뢰한다는 응답은 이전의 40%에서 29%로 떨어졌다. AI에 대한 긍정적 선호도도 72%에서 60%로 낮아졌다. 응답자의 45%는 답이 거의 맞지만 정확하지 않아 오히려 답답하다고 답했다. 겉보기에는 그럴듯한 코드가 복잡한 디버깅 작업을 낳는다는 뜻이다.
AI가 만든 결과물을 쓰려면 개발자는 요구사항을 이해하고, 코드가 기존 시스템 구조와 충돌하는지 확인하며, 예외 상황과 보안 위험을 시험해야 한다. 배포 이후 결과에 대한 책임도 남는다. 빠르게 생성된 코드가 정확하고 안전하며 유지보수에 적합한지 확인해야 하는 부담은 ‘검증 부채’로 설명됐다.
AI를 많이 사용하는 개발자는 승진이나 임금 인상을 받을 가능성이 높다고 답한 비율이 74%였지만, 번아웃 가능성이 높아졌다고 답한 비율도 51%에 달했다. 회사가 AI를 개발자 1명의 처리량을 늘리는 수단으로 해석하면 더 많은 기능과 티켓, 코드 검토를 같은 시간 안에 요구할 수 있다. 그 결과 큰 변경사항과 검토할 코드, 검증할 의존성, 운영 위험이 늘어나 개인 작업에서 절약한 시간이 상쇄될 수 있다.
지디넷은 AI 에이전트를 반복적인 업무를 줄이는 데 제한적으로 활용하는 팀은 이익을 얻을 수 있지만, 소프트웨어 생산 과정 전체를 가속하려는 팀은 더 빠르고 끊임없는 업무를 만들 위험이 있다고 짚었다. 앞으로의 쟁점은 AI가 코드를 작성할 수 있는지가 아니라 개발자가 업무 종료 시점과 에이전트의 작업 반복을 스스로 멈출 수 있는지에 있다는 설명이다.