AI에게 "예쁘게 만들어줘" 한마디면 웹사이트가 뚝딱 나온다는 말, 반은 맞고 반은 틀렸습니다. 제가 직접 써봤는데, 결과물은 나왔지만 어디서 많이 본 보라색 그라데이션에 "혁신적인 솔루션"이라는 문구가 박혀 있었습니다. AI가 만든 티가 너무 선명하게 났습니다. 카피와 디자인, 구현을 분리하는 워크플로우가 이 문제의 실질적인 해법으로 주목받고 있습니다.AI 디자인이 다 비슷해 보이는 이유AI로 웹사이트를 만들면 처음에는 꽤 그럴듯해 보입니다. 그런데 조금만 들여다보면 레이아웃도, 폰트 조합도, 심지어 헤드라인 문구까지 어디서 본 것 같은 느낌이 납니다. 저도 처음엔 "AI가 이 정도면 충분하지 않나?"라고 생각했는데, 실제로 결과물을 클라이언트에게 보여줬을 때 "뭔가 AI가 만든 것 같아요"라는 피드백..

솔직히 저는 꽤 오래 "이 기능 만들어줘" 한 줄로 AI 코딩을 시작했습니다. 결과물이 빠르게 나오니까 좋았는데, 작업 범위가 커질수록 AI가 기존 구조를 무시하고 제멋대로 코드를 쌓는 상황이 반복됐습니다. 리서치부터 계획, 주석, 구현까지 단계를 나눠 진행하는 방식이 이 문제를 어떻게 해결하는지 직접 확인해봤습니다.리서치 없이 시작하면 왜 무너질까제가 AI 코딩을 처음 쓰기 시작했을 때 가장 많이 겪었던 문제가 뭔지 아십니까? 이미 프로젝트 안에 공통 컴포넌트가 있는데도, AI가 그걸 모르고 비슷한 기능을 처음부터 새로 만들어버리는 상황이었습니다. 결국 제가 다시 코드를 뒤져서 중복 로직을 정리해야 했고, 오히려 시간이 더 걸렸습니다.이 문제의 근본 원인은 단순합니다. AI에게 코드베이스를 제대로 파악..

새로운 AI 도구를 도입했는데 오히려 팀 분위기가 이상해진 경험, 저도 있습니다. 메타(Meta)가 지금 딱 그 상황입니다. 직원들이 내부를 '굴라그'라고 부를 만큼 조직 문화가 무너졌고, AI 토큰 사용량을 성과 지표로 삼는 바람에 실제 업무 효율과는 전혀 다른 숫자 경쟁이 벌어지고 있습니다. 기술보다 조직이 먼저 망가지면 어떤 일이 생기는지, 메타 사례를 통해 짚어봤습니다.자유로운 조직이 '개발자 굴라그'가 된 이유페이스북 초창기 시절은 지금과는 전혀 달랐습니다. 엔지니어가 원하는 팀에 자유롭게 합류할 수 있었고, 실패를 감수한 빠른 배포를 오히려 권장하는 문화였습니다. 불필요한 문서 작업은 최소화하고 창의성과 속도를 최우선으로 두던 조직이었죠.그런데 현재의 메타는 직원들이 스스로 '굴라그(Gulag..