AI가 일을 못 한다면 코드 품질부터 의심하라: 조직을 위한 AX 최적화 전략 (코르카 배휘동 리드)
코르카의 AX 팀 리드 배휘동 님은 AI 트랜스포메이션(AX)이 단순히 새로운 도구를 도입하는 것이 아니라 개인, 팀, 조직의 행동 양식을 근본적으로 변화시키는 과정이라고 정의합니다. 특히 코드 품질이 높을수록 AI가 더 나은 제안을 할 수 있다는 점을 강조하며, 타이딩(Tiding)과 서브 에이전트를 활용한 점진적인 리팩토링과 조직 내 챔피언 양성을 통한 실질적인 변화 전략을 제시합니다. 시니어 개발자와 기획자들에게는 현재 손으로 하는 반복 업무를 "프로그램화할 수 있을까?"라고 끊임없이 질문하며 효능감을 경험해 볼 것을 조언합니다.
1. AI 트랜스포메이션(AX)의 정의와 AX 컨설턴트의 역할
배휘동 리드님은 실리콘밸리 AI 번역 스타트업인 엑셀에이트(XL8)에서 프론트엔드 팀 리드로 일하다가, 현재는 코르카(Corca)에서 AX 팀을 이끌고 있습니다. 휘동 님은 AX를 단순히 생산성을 높이는 도구 도입이 아니라, 개인과 조직의 행동 변화를 만들어내는 과정으로 정의합니다.
생산성이 늘어나려면 그래서 뭘 해야 되냐라는 걸로 좀 생각을 해 봤을 때 개인이 변화해야 되고 조직이 변화해야 되고, 그리고 개인과 조직 사이에 있는 팀이 변화해야 되고 이 모든 게 같이 일어나야 된다고 생각을 했고요.
보통 도구를 제시하거나 만들어 주는 걸로 끝나는 게 좀 많은데... 정작 도구만 딱 줬을 때는 실질적인 행동 변화, 그리고 이후에 조직의 생산성 변화 아니면 지표 변화가 일어나는가 하면 그건 좀 거기까지는 아예 추적을 하지 않거나 하는 길이 좀 많은 거 같더라고요.
AX 팀의 컨설턴트는 단순히 솔루션을 제공하는 것을 넘어, 조직 내부의 깊숙한 곳에서 변화를 이끌어내는 사람입니다. 휘동 님은 AX 컨설턴트가 갖춰야 할 세 가지 핵심 역량으로 문제 발견, 해결책의 E2E(End-to-End) 구현, 그리고 변화를 만들어내는 역량을 꼽았습니다.
AX 팀의 컨설턴트로 들어오기에 좋은 사람은 크게 세 가지 역량이 필요하다라고 얘기를 했었어요.
- 문제를 발견하는 역량
- 해결책을 엔드 투 엔드로 자기가 구현하는 역량
- 변화를 만드는 역량
서비스로 따지면 마케팅을 해야 사람들이 오잖아요. 그리고 그 마케팅해서 사람들이 와서 뭐 전환이 일어나고 그 사람들 삶이 변화하고 이것까지 가야 정말 임팩트가 생기는 거기 때문에...
2. 코드 품질이 AI의 성능을 결정한다: 문라이트 사례
많은 사람들이 "AI 시대에 굳이 코드 품질이나 린트(Lint) 규칙 같은 게 중요할까?"라고 반문하지만, 휘동 님은 오히려 코드 품질이 높을수록 AI가 일을 더 잘한다고 강조합니다. 깨끗하게 정리된 코드는 AI에게 좋은 예시(Context)를 제공하여 더 정확하고 안전한 코드를 생성하게 만들기 때문입니다.
임포트(Import)의 순서를 강제하는 어떤 린터의 규칙 같은 게 있거든요. 이게 AI 시대에 필요한 거 맞아라는 반문을 할 수 있는데 저는 근데 중요하다고 생각하거든요.
제가 AI를 잘 쓰기 위해서 하는 행동 중에 하나가 좋은 예시를 주고 따라 하게 하는 거란 말이죠. 근데 좋은 예시가 이제 프롬프트 내에 있으면 그거랑 비슷한 좋은 어떤 사전 학습된 지식들을 끌고 올 확률이 높아지죠.
정렬된 코드 베이스에 있던 코드들은 품질이 높은 코드일 확률이 높겠죠. 그러면 AI가 실수할 확률이 줄어든다.
코르카 내부의 '문라이트' 팀에서는 켄트 벡(Kent Beck)이 주창한 타이딩(Tiding) 개념을 도입했습니다. 이는 코드의 동작을 바꾸지 않으면서 가독성을 높이는 아주 사소한 리팩토링(줄 띄우기, 순서 변경 등)을 의미합니다. 처음에는 개발자들이 무엇을 고쳐야 할지 어려워했지만, 클로드 코드(Claude Code)와 서브 에이전트를 활용해 자동으로 타이딩 대상을 제안해 주는 워크플로우를 구축했습니다.
타이딩이 너무 작은 사소한 변화다 보니까 이게 유의미하지 않게 느껴지는 거예요. 그래서 이걸 좀 개선한 게, 일단 첫 번째로는 프롬프트를 만들자. 그리고 두 번째로는 그 프롬프트의 제안 대상이 단순한 코드가 아니라 '최근의 변경'으로 하자.
클로드 코드 전용으로 서브 에이전트를 쓰게 해서 만들었어요. 이렇게 해서 타겟 커밋들을 찾은 다음에 그것들을 병렬로 실행을 하면서... 메인 에이전트가 함께 받아 가지고 저한테 쫙 제안해 주면, 그다음에 사람이 읽어보고 "어, 이거 괜찮네" 하면 그거 그냥 적용해 줘.
이러한 노력의 결과, 린트 오류가 수천 개에서 수백 개 수준으로 급격히 줄어들었고, 오류 밀도와 죽은 코드(Dead Code)가 감소하는 등 가시적인 성과를 얻었습니다.
린트 오류가 어느 날 확 줄었잖아요. 이게 5천 몇 개에서 지금 몇백 개로 줄었는데... 전체적으로 ESLint 룰을 우리가 함께 정리를 하고 그걸 쫙 픽스를 돌리고 나서 이렇게 된 거였고요.
코드 베이스 품질이 높아질수록 AI도 훨씬 더 일을 잘할 수 있다. 이런 생각을 하고 그런 기치에서 코드 품질 관리를 좀 시작을 했었고요.
3. 조직 문화를 바꾸는 챔피언 전략과 짝 프롬프팅
단순히 외부 강사를 초빙하여 진행하는 집체 교육만으로는 조직의 행동을 변화시키기 어렵습니다. 휘동 님은 조직 내에서 변화를 이끌 챔피언(Key Man)을 발굴하고, 그들과 함께 짝 작업(Pair Working)을 하며 성공 사례를 만드는 것이 중요하다고 말합니다.
어디 조직에서 좋다고 하는 문화든 뭐 그런 게 있다고 할 때 보통은 그것의 겉만 가져오거든요. 그래서 그 도구를 왜 그리고 어떻게 써야 되는지에 대한 이해 없이 그냥 규칙으로서 작동해서 사람들을 얽매게 하니까 사람들이 오히려 불만을 가지고 효능감 못 느끼고 이런 게 좀 있는 거 같아요.
개개인의 의지가 너무 중요한 거 같아요. 그래서 그런 의지 높은 사람 몇 명이 일단 변화하는 모습을 보여주고, 그러면 그들과 동료들이 약간 더 포모(FOMO)도 느끼면서 "와 나랑 똑같은 애들이랑 왜 갑자기 잘하지?" 같은 거 하면 이제 또 일정 동기가 생길 수 있잖아요.
휘동 님은 강화학습의 개념인 '오프 폴리시(Off-policy)'와 '온 폴리시(On-policy)'를 교육에 비유하며, 외부의 방식(오프 폴리시)을 그대로 주입하기보다 내부 구성원이 할 수 있는 방식(온 폴리시)으로 학습이 일어나야 한다고 설명했습니다. 이를 위해 동료들과 짝 프롬프팅을 진행하며 서로의 방식을 배우고 압축적으로 성장하는 문화를 만들었습니다.
짝 작업의 90%는 짝 프롬프팅이었고요. 하나의 태스크 문제를 정의하고 각자 이걸 어떻게 접근할지 프롬프트를 써 보자. 그럼 서로 비교해 가지고 같이 취합도 하고... "이 부분은 이렇게 키워드를 써야 얘가 더 잘할 것 같다." 이런 얘기하면서 예측하고 비교하고 이런 거 많이 했거든요. 진짜 그 기간에 압축 성장 많이 한 거 같아요.
4. 커리어 전망과 시니어를 위한 조언
앞으로 AX 시장이 어떻게 변할지는 예측하기 어렵지만, "일을 더 잘하고자 하는 니즈"와 그것을 설계하고 실행하는 역할은 계속 남을 것입니다. 휘동 님은 지금 이 시점에서 시니어 개발자와 기획자들이 가져야 할 가장 중요한 태도는 호기심과 실행력이라고 강조합니다.
AX 팀은 사라질지언정 EX(Employee Experience)라는 어떤 본질을 가진 업무는 계속 살아 있을 것 같다 이런 생각이 있습니다.
마지막으로 휘동 님은 시니어들에게 현재 손으로 하고 있는 반복적인 작업들을 "프로그램화하거나 AI로 자동화할 수 있을까?"라고 스스로 질문해 보고, 작게나마 직접 도구를 만들어보며 효능감을 느껴보라고 조언합니다.
지금 여러분이 하고 있는 그 손으로 하고 있는 그 작업은 그러니까 언제나 프로그램화될 수 있다고 생각해 보고 한번 만들어 보시라.
저조차 이게 적용되는 말이거든요... 어제 뭐 한 시간 정도 뚝딱 했더니 뭐가 나오더라고요. (해커톤 심사 자동화 도구) 이런 하나하나의 어떤 작은 변혁들을 스스로 만들 수 있다는 효능감이 생기고, 내가 하는 저 일도 내가 더 낫게 할 수 있다. AI와 프로그램 도움을 받으면. 이거를 생각을 하면 굉장히 시야가 넓어질 것 같습니다.
결론
이번 영상은 AI 트랜스포메이션이 거창한 시스템 도입이 아니라, 코드 한 줄을 정리하는 타이딩이나 동료와의 짝 프롬프팅 같은 작은 행동의 변화에서 시작된다는 점을 일깨워줍니다. AI가 일을 잘하게 만들려면 먼저 우리의 코드와 업무 방식을 AI가 이해하기 좋게 다듬어야 하며, 이 과정에서 서브 에이전트와 같은 기술적 도구가 큰 레버리지가 될 수 있습니다. 결국 AX의 핵심은 도구가 아닌, "어떻게 하면 일을 더 잘할 수 있을까?"를 고민하고 실행하는 사람들의 문화에 있습니다.