AI 도입 후 생산성 19% 저하: 정량적 Cycle Time 측정의 중요성

Context

AI 코딩 에이전트 도입 시 개발자가 체감하는 생산성 향상과 실제 정량적 지표 간의 괴리 발생. 단순 Commit 수나 PR 횟수 같은 단일 지표 중심의 측정 방식은 AI가 생성한 불필요한 코드량 증가로 인한 '착시 효과'를 유발함.

Technical Solution

• SPACE Framework 기반의 다차원 생산성 측정 체계 도입을 통한 단일 지표 의존성 제거
• 단순 Activity Metric(LoC, PR Count)을 성공 지표에서 제외하고 진단용 데이터로 재정의
• 전체 밸류 체인을 관통하는 Cycle Time(작업 시작부터 Production 반영까지의 시간)을 핵심 KPI로 설정
• AI로 인한 코드 생성 가속화가 Reviewer의 병목으로 전이되는 현상을 추적하기 위한 Review Load 지표 설계
• PR Size, Review Latency, Rework Rate를 상호 교차 분석하여 AI 도입의 실질적 병목 지점 식별
• 제어 집단(Control Group)과 실제 측정값의 대조를 통한 Perception-Measurement Gap 최소화