AI 도입 후 작업 속도 19% 저하 및 체감 성능의 괴리 분석

Context

AI 코딩 도구가 개발 생산성에 미치는 실질적 영향에 대한 정량적 검증 부재. 단순한 자동 완성을 넘어선 실제 복잡한 코드베이스 내 Task 수행 시 발생하는 인지적 부하와 효율성 저하 문제 직면.

Technical Solution

• Randomized Controlled Trial 설계를 통한 AI 사용 여부에 따른 작업 완료 시간의 객관적 비교 분석
• Cursor Pro 및 Claude 3.5/3.7 Sonnet 기반의 최신 LLM 환경에서 246개의 실제 Open-source Issue 해결 과제 부여
• 단순 코드 생성이 아닌 문제 설명, 출력물 평가, 오류 수정으로 이어지는 Integration Tax 발생 지점 식별
• Stochastic한 AI 생성 코드의 특성으로 인한 역공학 기반 디버깅 비용 증가 및 이론적 근거 부재 문제 분석
• 개별 Task 완료 속도 중심의 측정 방식에서 벗어나 Parallel Workstream을 통한 전체 Throughput 관점의 성과 측정
• MCP 기반의 Background Agent(Spotify Honk 사례)를 통한 Source-to-Source Transformation 자동화 구조 설계