AI 코딩 도구, 체감은 20% 빠름? 현실은 19% 느림!

개발자들은 AI 도구 사용으로 인한 긍정적인 체감(Positive Perception)에 의존하여 생산성 향상을 맹신하는 경향

자기 보고식 데이터(Self-Reported Data)는 객관적인 측정 지표(Objective Metrics)를 대체할 수 없음

AI 도구의 실제 효과를 검증하기 위해서는 객관적인 실험 설계(Objective Experiment Design)와 데이터 분석이 필수적

AI 도구 사용 전후의 작업 완료 시간(Completion Time)을 비교하여 실제 생산성 변화를 측정

AI가 생성한 코드의 수정 및 디버깅(Debugging)에 소요되는 시간을 정확히 파악

AI 도구 사용으로 인한 비용-편익 분석(Cost-Benefit Analysis)을 수행하여 실제 가치를 평가

AI 도구의 생산성 향상에 대한 근거 없는 믿음은 인력 채용(Headcount Planning) 및 스프린트 계획(Sprint Commitment)에 부정적인 영향을 미칠 수 있음

AI 도구의 실제 효과를 검증하지 않고 조직 변화를 시도하는 것은 위험한 전략적 결정(Risky Strategic Decision)

AI 도구 도입에 앞서 객관적인 데이터(Objective Data)를 기반으로 의사 결정을 내리는 것이 중요