AI 코딩 도구는 소프트웨어 개발 현장에서 빠르게 확산되고 있으며, 개발자의 생산성과 업무 만족도 향상에 기여하고 있다. 하지만 생성AI 기반 코딩은 여전히 맥락 이해 부족과 신뢰 결여라는 구조적 한계를 안고 있다. 이에 따라 품질 확보를 위한 AI 코드 리뷰 도입이 새로운 기준으로 떠오르고 있다.

품질 중심 AI 코딩 플랫폼 코도(Qodo)는 2025년 상반기, 600명 이상의 개발자를 대상으로 한 설문조사 결과를 발표했다. 조사에는 다양한 산업군과 경력 수준의 개발자가 참여했으며, 생성AI 도입 실태, 품질 영향, 신뢰 수준, 도구 활용 방식 등을 다각도로 분석했다. 이 보고서는 AI 기반 개발 전략의 한계와 가능성을 동시에 보여준다.

생성AI 도입은 확산됐지만 신뢰는 여전히 낮다

설문에 참여한 개발자 중 82%는 AI 코딩 도구를 매일 또는 매주 사용하는 것으로 나타났다. 78%는 AI 도구가 생산성 향상에 도움이 된다고 응답했으며, 60%는 코드 품질 향상에도 긍정적 영향을 받았다고 밝혔다. 또한 57%는 직무 만족도가 높아졌다고 답변했다.

하지만 65%는 AI가 테스트 작성, 리팩토링, 코드 검토 과정에서 중요한 맥락을 놓친다고 지적했다. 전체 응답자의 76%는 생성된 AI 코드를 완전히 신뢰하지 않는다고 밝혔다. 이는 자동화된 생성이 오히려 수동 검토를 필요로 하며, 개발 속도를 저해하는 병목 현상을 유발한다는 점을 의미한다.

개발자의 59%는 동시에 3개 이상의 AI 코딩 도구를 사용하고 있다고 답했으며, 이는 도구 간 특성과 정확도 차이로 인해 특정 솔루션에 대한 절대적 신뢰가 어렵다는 현실을 보여준다. 신뢰 부족은 단순한 기능적 문제가 아니라 전체 개발 전략의 효율성에 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다.

AI 코드 리뷰 도입이 품질 향상의 결정적 요인

AI 코드 리뷰를 개발 프로세스에 통합한 팀은 그렇지 않은 팀보다 코드 품질이 평균 35% 더 향상된 것으로 조사됐다. 리뷰 기능을 도입한 팀은 81%가 품질 개선을 경험한 반면, 수동 검토만 진행한 팀은 55%의 개선률을 기록했다. 이는 코드 리뷰가 AI의 품질 보완에 핵심적 역할을 한다는 사실을 입증한다.

AI 코드 리뷰는 반복적인 버그 탐지, 규칙 위반 식별, 코드 표준화 등에 효과적으로 작용한다. 이를 통해 개발자는 AI가 생성한 코드에 대해 빠르게 피드백을 제공받고, 수작업 없이도 높은 수준의 품질을 유지할 수 있다. 이 같은 구조는 개발 속도, 품질, 신뢰를 함께 끌어올리는 ‘신뢰 플라이휠’을 형성한다.

경험에 따라 AI 도구에 대한 신뢰 격차 발생

설문 결과는 경력 수준에 따라 AI 생성 코드에 대한 신뢰도와 활용 방식에 뚜렷한 차이가 있음을 보여준다. 경력 10년 이상인 시니어 개발자 중 68.2%는 AI가 코드 품질을 향상시켰다고 답했지만, 실제로 검토 없이 AI 코드를 배포할 의향이 있는 비율은 25.8%에 불과했다.

반면 경력 2년 미만의 주니어 개발자는 품질 향상 효과가 51.9%로 가장 낮았으나, 인적 검토 없이 AI 코드를 배포할 의향이 있다고 응답한 비율은 60.2%로 가장 높았다. 이는 경험 많은 개발자가 AI 도구의 한계를 더 명확히 이해하고 있다는 점을 시사한다.

또한 이 결과는 초급 개발자가 생성AI에 대해 과도한 신뢰를 가질 수 있으며, 반대로 고경력자는 도구의 잠재력을 전략적으로 활용하고 있음을 보여준다. AI 도구의 효과를 극대화하기 위해서는 단순한 도입이 아닌, 경력 수준에 맞는 교육 및 품질 통제 체계가 함께 마련돼야 한다.

코드 생성 중심에서 품질 중심 통합 전략으로 전환해야

이번 코도의 설문조사는 AI 코딩 도구가 개발자 생산성과 품질에 긍정적 영향을 미치고 있음을 입증하면서도, 신뢰와 검증 부족이라는 구조적 한계를 드러냈다. 특히 자동화된 코드 리뷰 기능의 도입이 품질 향상을 위한 결정적 요소로 확인되었다.

개발 조직은 단순한 코드 자동화에서 벗어나, 생성AI 도구를 품질 관리, 리뷰 자동화, 표준화된 개발 체계에 통합하는 전략을 구축해야 한다. 이를 통해 신뢰 기반의 개발 프로세스를 확립하고, 품질 저하 없이 AI의 속도와 효율성을 실현할 수 있다.

코도는 이번 보고서를 통해 AI 도구에 대한 시장의 신뢰 회복을 위한 방안으로 ‘AI 코드 리뷰’ 통합의 필요성을 강조하고 있다. 생성AI가 안정적인 개발 도구로 자리잡기 위해서는 기술 도입 그 자체보다, 품질 중심의 통합 전략이 핵심이 되어야 한다.

코도의 CEO이자 공동 창립자인 이타마르 프리드먼(Itamar Friedman)은 “AI를 단순한 코드 생성 도구로만 활용할 것이 아니라, 품질 중심의 개발 워크플로에 통합해야 한다.”라며 “신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만드는 것이 AI 도구 도입의 진정한 성과”라고 설명했다.