AI가 반복 작업을 맡아도 사람은 설계와 검증을 잡아야 한다
AI 모델이 스스로 더 똑똑해지는 단계까지는 아직 아니지만, AI가 시스템을 고치는 흐름은 이미 현실적으로 가능하다. 핵심은 AI가 만들고, 살피고, 평가하고, 다음 변경을 제안하고, 다시 반복하게 하되 사람이 제품의 방향을 계속 정하는 것이다. 코드가 망가지지 않게 하려면 와 체계가 꼭 필요하다.
혼자 AI와 일하더라도 설계, 검토, 구현, 확인, 통합, 피드백 수집을 반복하는 작업 방식이 안정적이다. 즉흥적으로 운영 중인 제품을 바로 고치는 방식은 큰 조직에서도 혼란을 부르기 쉬워 피한다. 코드를 같은 와 에 연결하면 AI가 해야 할 일을 더 좁고 분명하게 잡을 수 있다.
제품이 처음 정한 요구사항대로 움직이는지 살피는 모니터링과 피드백 흐름도 필요하다. 저장소와 는 다음 개선 결정을 내리는 바탕이 된다.
핵심 포인트
- AI가 코드 작성, 감시, 평가, 변경 제안을 반복할 수 있는 구조가 가능하다.
- 사람은 제품 방향과 최종 판단을 계속 맡아야 한다.
- 와 체계가 없으면 코드 품질을 지키기 어렵다.
- 설계, 검토, 구현, 확인, 통합, 피드백 수집의 반복 흐름이 필요하다.
- , , 모니터링, 가 AI 개선 작업의 기반이 된다.