솔직히 이거 보고 좀 멍했어요 😅

OpenAI 내부 팀이 제품 하나를 만들었는데 — 5개월 동안 개발자가 직접 친 코드가 단 한 줄도 없었대요.

100만 줄 코드, PR 1,500개. 전부 AI가 썼어요. 실험 프로젝트가 아니라 실제로 출시된 내부 제품이에요.

저 노코드 하면서 "언젠간 개발자도 코드 안 치는 날 오겠다" 생각은 했는데, 이미 와있더라고요.

프로젝트 이름은 Harness Engineering. 빈 저장소 하나에서 AI가 첫 줄부터 세팅 전부 잡았고, 팀원은 3명에서 7명으로 늘었는데 — 오히려 사람 늘수록 속도가 빨라졌어요. 1인당 하루 PR 3.5개씩이요.

근데 진짜 핵심은 속도가 아니에요.

이 팀이 일하는 방식 자체가 달라요.

개발자가 코드를 치는 게 아니라, AI가 잘 일할 수 있는 판을 깔아주는 역할을 해요. 뭔가 막히면 "왜 안 되지?" 가 아니라 "AI한테 뭘 더 줘야 되지?" 를 먼저 물어보는 거예요.

이게 노코드 쓰는 우리랑 완전 똑같은 사고방식 아닌가요?

재밌었던 게 또 있어요.

처음에 AI한테 줄 규칙 문서를 엄청 크고 상세하게 만들었대요. 근데 오히려 역효과가 났어요.

문서가 길어질수록 AI가 정작 중요한 코드를 볼 공간이 줄어들고, 규칙이 많아질수록 뭐가 진짜 중요한지 흐려지더래요. 결국 아무도 업데이트 안 하는 규칙 무덤이 됐고요.

바꾼 방법은 단순해요. 짧은 목차 파일 하나 두고, 필요한 문서로 연결만 해주는 구조. 100줄짜리 파일이 훨씬 잘 작동했대요.

n8n 자동화 세팅할 때도 똑같이 느꼈거든요. 처음부터 완벽하게 만들려다가 망하고, 단순하게 시작한 게 오래 살아남더라고요.

기술 고를 때도 일부러 "평범한 것"을 골랐대요.

AI가 잘 아는 것, 문서 많은 것, 오래된 것. 화려한 최신 기술보다 AI가 잘 다루는 기술이 훨씬 낫다는 거예요.

이것도 노코드랑 같아요. 커뮤니티 크고, 레퍼런스 많은 툴이 결국 더 멀리 가요.

결국 이게 말해주는 건 — 앞으로 잘 되는 사람은 코드를 잘 치는 사람이 아니라, AI가 잘 움직이도록 환경 만드는 사람이에요.

우리가 이미 그 연습 하고 있는 거고요.

여러분은 요즘 AI 어떻게 활용하고 계세요? 저도 요즘 워크플로우 바꾸면서 느낀 게 있는데 다음에 공유해볼게요 🙌