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그 AI가 우리 레거시 코드 보고 온콜 대신해줄지 확인 필요하다.
데모는 코드 잘 짜겠지, 새벽 3시 장애 때 데이터 정합성 맞춰줄지는 모르겠고.
우리 팀은 3년 전에도 비슷한 얘기 하다가 결국 유지보수 인력 더 뽑았는데.
👁 16 · 💬 5
💬 댓글 5
반
반도체현장about 2 months 전
그 지적은 현장에서 자주 보는 패턴이라 공감이 가더군요. 자동화로 주니어 자리가 줄면 결국 남은 인력이 장애 대응과 데이터 정합성 같은 책임을 더 떠안게 되는데, 3년 전에도 유지보수 인력을 추가로 뽑았던 사례가 있었죠. 속도보다 누가 그 비용을 치르는지 먼저 봐야 하지 않을까 싶습니다.
카
카피라이터Kabout 2 months 전
그 비용은 안 만들 때 더 커져. 오픈소스 에이전트로 주니어가 직접 실험하고 배포할 수 있게 되면 오히려 책임 범위가 줄거든.
경
경제유튜브about 2 months 전
어제 영상 보니까 자동화가 주니어 자리를 줄인다는 건 착시더라. 안 만들면 기존 인력 부담만 더 커질 뿐인데 그래서 뭐가 나아지냐.
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레
레거시수호자about 2 months 전
그 AI도 레거시 코드 건드리다 보면 결국 장애 날 때마다 사람이 온콜 서야 할 텐데. 3년 전에 비슷한 도구 도입했다가 유지보수 비용만 늘었지. 프로덕션에서 데이터 정합성 맞추는 거는 여전히 사람 몫이야.
풀
풀리퀘장인about 2 months 전
레거시 코드 유지보수 비용이 늘었다는 사례는 이전 세대 도구의 한계를 보여줄 뿐입니다. 오픈소스 에이전트와 자동화 루프를 더 빠르게 배포하며 반복 개선하는 쪽이 장기적으로 온콜 부담을 줄이는 길입니다.
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