AI가 다 해준다며? 망해 보고 알게 된 3가지

요즘 "AI가 코딩까지 해준다"는 얘기, 자주 들으셨죠?
프롬프트 몇 줄만 입력하면 앱이 만들어진다던데… 정말 그럴까요?

한 번쯤은 시도해 보셨을지도 모릅니다.

간단한 문장만 던졌는데 결과물이 나오는 걸 보면 "오, 진짜 되네?" 싶다가도,

막상 내가 원하는 기능과는 다른 결과를 보고 실망하게 되는 경우도 많죠.

저는 10년 넘게 프로그래밍을 해왔고,

최근 AI로 몇 개의 프로젝트를 직접 만들어보면서 한 가지를 분명히 느꼈습니다.

AI가 똑똑하긴 한데,
내 머릿속에 있는 걸 그대로 구현하진 못하는군.

 

AI는 분명 강력한 도구입니다.  
하지만 제대로 쓰기 위해선, 우리가 그 ‘도구의 특성’을 먼저 이해해야 합니다.  
많은 분들이 이 부분을 놓친 채 시작해서, 비슷한 시행착오를 겪게 되죠.

저도 그랬고요.

그래서 오늘은, AI가 다 해줄 줄 알았다가 좌절했던 경험 끝에 알게 된  
“AI 코딩할 때 절대 하지 말아야 할 실수 3가지”를 공유해 보려 합니다.

 

AI 코딩할 때 절대 하지 말아야 할 실수 3가지

 

1. 기획 없이 바로 코딩부터 시작함

AI에게 “일정표를 만들어줘”라고 요청했는데, 바로 결과가 나와서 깜짝 놀랐습니다. 하지만 막상 실행해 보면, 엉뚱하게 동작해서 또 놀라게 됐죠. 이유는 간단합니다. 기획 없이 시작했기 때문입니다.

 

"대본 없이 배우에게 연극을 맡긴 셈이죠."

아무리 연기를 잘하는 배우라도, 줄거리나 역할이 정해지지 않으면 엉뚱한 방향으로 흘러가게 마련입니다.
AI도 마찬가지입니다. 뚜렷한 목표 없이 시키면, 방향을 임의로 정해 결과가 점점 내가 원하는 것과 멀어집니다.

이럴 땐 이렇게 요청해 보세요.
“일정 관리 기능이 필요한데, 어떤 방식으로 만드는 게 좋을까?”

기획이 어렵다면, AI에게 대화하듯 접근하고, 전체적인 그림을 먼저 함께 그려보는 것이 더 좋은 결과로 이어집니다.

 

2. 여러 기능을 한 번에 시킴

“기획도 했으니, 이제 한 번에 만들어달라고 하면 되겠지?”

이런 생각으로 요청하면, 결과물이 나오긴 합니다. 하지만 기대했던 결과와는 조금씩 어긋나기 시작하죠.

예를 들어, "상품을 나열하고, 가격을 비교한 뒤, 최저가를 제안해 줘."

겉보기엔 흐름이 명확한 프롬프트이지만, 사실은 서로 다른 기능을 한꺼번에 시키는 복잡한 요청입니다.

이런 식으로 요청하면, 괜찮아 보이는 결과가 나왔다가도 빠진 부분을 하나씩 보완하다 보면 이미 잘 되던 기능까지 꼬이게 되는 무한 수정의 늪에 빠지게 됩니다.

 

"한꺼번에 공을 여러 개 던져놓고는 다 받아내길 바란 거죠."

운동선수라도 많은 공을 동시에 던져 주면 모두 받을 수 없습니다. 하지만 어린이도 공을 하나씩 던져주면 다 받을 수 있죠.

AI도 마찬가지입니다. 무엇을 먼저 보여주고, 어떤 데이터를 받고, 어떻게 계산할지— 단계별로 쪼개서 요청해야 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

이럴 땐 이렇게 요청해 보세요.
"기획안을 기능별로 나누어줘.", "기능을 개발 순서대로 알려줘."

기획이 끝났다고 바로 통째로 시키는 건 좋은 방법이 아닙니다. 기획 내용을 기능별로 나누고, 하나씩 구체적으로 요청하면 훨씬 원하는 결과에 가까워질 수 있습니다.

 

3. “오류가 났어!”라고만 알려줌

코드를 짜다 보면 에러는 피할 수 없는 일입니다. 실제로 개발자들이 가장 많은 시간을 쓰는 것도 오류 수정 과정인 ‘디버깅’이죠. 그런데 AI에게 이렇게 지시하면 어떨까요?

“오류 고쳐줘.”

에러 메시지만 보고 뚝딱뚝딱 고쳐주는 모습을 보면 정말 놀랍죠. 하지만 문제는 AI가 겉으로 드러난 증상만 고친다는 점입니다.

겉보기엔 오류가 해결된 것 같지만, 다시 실행하면 동일한 에러가 발생하거나 다른 것이 안 되는 경우가 많습니다.

 

"멈춰버린 시계에 바늘만 억지로 돌려놓은 꼴이었죠."

"시계가 안 맞네? 맞춰줘."라고 요청하면, 일단은 시간을 잘 맞춰줍니다. 하지만 시계 내부 고장이 그대로라면, 얼마 지나지 않아 또 시간이 어긋나겠죠.

이럴 땐 이렇게 요청해 보세요.
“왜 이런 문제가 생긴 건지 먼저 파악해 줘.”,“문제 원인을 추론하고, 해결 순서를 정리해 줘.”

AI에게 무엇이 안된다고 하거나 단순히 에러를 보여 주는 방법도 필요한 때가 있지만, 에러의 원인을 찾으라는 요청도 필요합니다.

AI가 더 많은 상황을 고려하게 하는 것은 AI의 실력을 제대로 끌어내는 방법입니다.

AI는 만능이 아닙니다.

프로그래밍은 글쓰기와 닮아 있습니다.

AI는 글을 잘 쓰죠. 주제만 던져도 뚝딱 나오지만, 한 번에 내가 원하는 글이 될 수는 없습니다.

먼저 전체 구조를 설계하고, 문단을 하나씩 점검하며, 필요한 부분은 직접 다듬어야 비로소 원하는 결과에 가까워집니다.

코딩도 마찬가지입니다.

AI가 코드를 대신 짜줄 수는 있지만, 전체 흐름을 설계하고, 디테일을 조율하는 건 결국 우리의 몫입니다.

 

AI는 만능은 아니지만,

잘 다루기만 하면 상상보다 훨씬 더 큰 가능성을 열어줄 수 있는 도구입니다.

 

이 글이 여러분의 첫걸음을 조금 더 단단하게 만들어줬기를 바랍니다.

지금 이 순간에도 AI는 계속 진화하고 있고, 그 속도를 따라잡는 가장 좋은 방법은… 직접 해보는 것입니다.

 

포기하지 마세요. 여러분도 반드시 만들어낼 수 있습니다.

 

코딩하는 제이.