안녕하세요, 여러분! 카카오클라우드입니다.
요즘 개발자들 사이에서 가장 핫한 키워드는 바로 AI 기반 개발 패러다임이죠.
코드를 직접 작성하는 것을 넘어, AI가 개발 프로세스 전반을 주도하는 새로운 방식들이 주목받고 있는데요.
카카오엔터프라이즈도 이런 흐름에 발맞춰, 카카오의 AI Native 전문가인 Benedict를 모시고 바이브 코딩(Vibe Coding) 세미나를 진행했답니다. 👏👏
이번 세미나는 AI와 협업하는 개발 방식의 현재와 미래를 직접 들여다볼 수 있는 정말 특별한 시간이었어요.
카카오엔터프라이즈의 개발자뿐 아니라 다양한 직군의 구성원들은 온오프라인으로 세미나에 참여하며 폭발적인 관심을 가졌어요. 🙌🙌
특히 실제 현장에서 진행된 흥미로운 실험 사례들을 들으면서, AI가 개발자의 능력을 어떻게 증폭시킬 수 있는지 구체적으로 알게 되었답니다. 세미나에서 공유된 주요 내용과 인사이트🧐를 여러분과 함께 나누고 싶어 이렇게 정리해 보았어요.
💻 바이브 코딩이 대체 뭔가요?
바이브 코딩은 AI가 코드를 작성하고 개발자는 AI에게 지시만 내리는 새로운 개발 방식이에요.
2025년 2월, 오픈AI의 공동창업자이자 테슬라의 자율주행 개발에 크게 기여한 안드레 카파시(Andrej Karpathy)가 X(구 트위터)에서
"나는 이걸 '바이브 코딩'이라고 부른다. 그냥 바이브(느낌)에 몸을 맡기고, 지수적으로 발전하는 과정을 즐기며,
코드가 있다는 사실조차 잊어버리는 방식이다"
라고 언급하며 큰 화제가 되었죠.
바이브 코딩의 가장 중요한 점은 '코드의 존재를 잊는 것'이에요.
개발자는 자신의 의도만 AI 에이전트에게 전달하면, 에이전트가 알아서 코드를 구현해 줍니다.
코드를 작성하는 주체가 더 이상 개발자가 아니라 AI가 되는 거죠.
최근에는 에이전트 코딩이라는 용어와 혼용되기도 하지만, 바이브 코딩은 코드를 직접 보지 않는 것을 전제로 한답니다.
이런 방식이 가능해진 이유는 LLM(거대 언어 모델)의 코딩 능력이 눈에 띄게 좋아졌고,
단순한 보조 도구를 넘어 자율적으로 작업 계획을 세우고 코드를 수정, 검증하는 AI 에이전트가 등장했기 때문이에요.
💡 3단계로 진행된 흥미로운 실험 과정
Benedict는 바이브 코딩이 단순한 아이디어가 아니라 실제 업무에 적용할 수 있는지 확인하기 위해 정말 체계적인 실험을 진행하였어요.
그 과정을 함께 살펴볼까요?
Phase 1: 일주일 만에 앱 만들기 (개인 실험)
첫 번째 실험은 발표자님이 직접 개발에 참여하였어요.
- 목표: AI 에이전트를 활용해 MVP(Minimum Viable Product) 수준의 모바일 앱을 딱 1주일 만에 개발할 수 있는지 알아보는 것이었어요.
- 실험 환경: 모바일 앱 개발 경험이 전혀 없는 상태에서 플러터(Flutter)와 다트(Dart)를 이용해 낚시 기록 앱을 만드셨다고 해요.
- 사용 도구: 코드를 생성하는 Cursor를 '주 개발자'로, 기획/설계/코칭을 담당하는 GPT를 '보조 역할'로 활용하셨죠. 발표자님은 이 둘을 조율하는 '오케스트레이터' 역할을 맡으셨고요.
실험 결과:
- 가능성
- 놀라운 생산성: AI가 정말 빠르고 완성도 높은 코드를 만들어냈어요.
- 비개발자도 가능: 코딩 지식이 없더라도 최소한의 지식만 있다면 앱 개발이 가능했어요.
- 역할의 변화: 개발자의 역할이 코드를 직접 작성하는 것에서 AI의 결과물을 검토하고 지시하는 것으로 바뀌었답니다.
- 한계
- 최소한의 지식 필요: '캐러셀' 같은 개발 용어는 알아야 AI에게 효율적으로 지시할 수 있었어요.
- 품질 문제: AI가 만든 코드는 품질이 낮아 실제 서비스에 적용하려면 지속적인 관리가 꼭 필요했고요.
- 복잡성 관리: 코드가 많아지고 내용이 길어지면 AI가 길을 잃기 시작했어요. 명확한 규칙(룰)을 통해 잘 관리해야 했답니다.
Phase 2: 한 팀에서 실무 적용 검증 (소규모 개발 팀)
개인 실험에서 가능성을 확인한 후, 실제 프로덕션 환경에서 AI 코딩이 얼마나 효과적인지 검증했어요.
- 목표: 바이브 코딩의 품질 한계를 극복하고 실제 업무에서 생산성을 높일 수 있는지 알아보는 것이었어요.
- 실험 대상: 사내 오픈소스 플랫폼을 담당하는 3명의 개발자(주니어 백엔드, 미들급 백엔드, 시니어 프론트엔드)가 참여했죠.
- 측정 지표: 정량적인 스토리 보드를 기준으로 생산성을 측정하고, 동료 리뷰를 통해 품질을 꼼꼼하게 검증했답니다.
- 실험 결과:
- 생산성 대폭 증가: 예상했던 작업 시간을 절반 이상 줄이며 2배 이상의 생산성 향상을 증명했어요.
- 품질까지 확보: 모든 작업이 동료 리뷰를 통과해 실제 서비스에 배포될 만큼 품질도 훌륭했답니다.
Phase 2.5: 전사 확산을 위한 준비 (대규모 실험)
단일 팀 실험의 성공을 발판 삼아, 이제 전사적으로 AI 코딩을 확산시키기 위한 준비에 들어갔어요.
- 목표: 다양한 기술과 팀, 환경에서 AI 코딩의 효과를 검증하고, 전사적 확산을 위한 인프라와 가이드를 구축하는 것이에요.
- 주요 추진 과제:
- 💰AI 마일리지 제도: 100명 이상의 크루를 대상으로 AI 도구 사용 비용을 지원하는 시범 제도를 운영하고 있어요.
- 📃가이드북 제작: AI와 협업하는 데 필요한 '6가지 원칙'과 '29가지 실천법'을 담은 가이드북을 만들어 공유했다고 해요.
- ⛓MCP 서버 확산: 지라, 깃허브 등 사내 시스템을 메신저 기반의 AI 에이전트와 연결하는 서버를 구축했답니다.
- 🔬대규모 실무 실험: 40개 과제, 100명 이상의 크루가 참여하는 대규모 실험을 진행 중이에요.
실험을 통해 가장 놀라웠던 점은 확실한 생산성 향상 결과와 함께, 품질 측면에서도 모든 작업이 동료 코드 리뷰를 통과했다는 거예요.
이는 AI 기반 개발이 이제는 단순한 보조 수단을 넘어 실제 업무에 완전히 적용할 수 있는 단계에 이르렀다는 것을 보여주죠.
🔆 성공의 핵심 포인트
발표자님이 강조한 AI 기반 개발의 성공 핵심 포인트를 정리해 봤어요.
- 명확한 스펙과 룰: PRD(제품 요구사항 정의서), 화면 기술서, 룰 설정이 AI와의 협업에서 가장 중요해요. 👍👍
- 최소한의 실질 지식: 개발 용어와 기본 개념을 아는 것이 AI 활용의 효과를 크게 좌우한답니다.🤔
- 빠른 롤백과 재시도: AI가 만든 결과물에 오류가 있으면 바로 롤백하고 다시 지시하는 과정이 꼭 필요해요. 🤨
- ‼️인간의 검증은 필수: AI는 똑똑한 협력자일 뿐, 최종 판단은 결국 사람이 내려야 해요.
🌠 세미나 리뷰를 마무리하며
업계 전문가들은 2026년까지 대부분의 팀이 '사람이 지시 → 에이전트가 실행 → 사람이 검토'라는 새로운 개발 파이프라인을 채택할 거라고 전망하고 있어요.
2024년 GitHub 조사에 따르면, 이미 개발자 60%가 코드의 절반을 AI로 작성한다고 하니, 이런 변화는 이미 우리 곁에 와 있는 것 같아요.
이번 세미나를 통해 AI는 개발자를 대체하는 게 아니라, 오히려 우리의 능력을 더욱 키워주는 멋진 도구라는 것을 다시 한번 느꼈어요.
중요한 것은 도구 자체를 잘 아는 것보다,
새로운 업무 방식과 검증 문화,
그리고 우리 스스로의 역할을 새롭게 정립하는 것이 아닐까요? 🤔🤔
명확한 지시와 체계적인 검증, 도메인 지식, 그리고 사람의 꼼꼼한 리뷰가 AI 기반 개발의 품질을 보장하는 가장 중요한 열쇠가 될 거예요.
바이브 코딩, 여러분도 한번 도전해 보시는 건 어떨까요? 분명 개발에 대한 새로운 경험을 하게 되실 거예요!
[발표자료 보러 가기👇👇]
Beyond Vibe Coding to Agentic Coding: 카카오의 AI 협업 개발 실험 - tech.kakao.com
들어가며 소프트웨어 개발 패러다임이 AI 코딩 에이전트의 등장으로 근본적인 전환점...
tech.kakao.com
참고) 바이브 코딩에 활용되는 도구
► 실험에서 사용된 주요 도구
Cursor: 실제 코드 생성과 자동 작업 수행
ChatGPT: 설계, 브레인스토밍, 화면 기술서 작성
Claude 3.5/3.7: 고성능 코드 생성 (비용 고려한 전략적 선택)
Material Design 3: UI 일관성 유지
Firebase: 백엔드 간편 구성
MCP 서버: Jira, Wiki 연동으로 문서화 자동화
댓글