바이브코딩 현실, 개발사 대표가 말하는 AI 코딩의 3가지 함정

"AI한테 말만 하면 앱이 뚝딱 나온다면서요?"

요즘 이런 질문을 정말 많이 받습니다.

안녕하세요. 외주 개발사 에그코드 대표 최영준입니다.

사업자등록을 하고 직접 회사를 운영하며, 재계약률 **90%**를 유지하고 있는 팀입니다.

저도 실무에서 매일 AI를 씁니다.

하지만 "딸깍 한 번이면 끝"이라는 말에는 동의할 수 없습니다.

오늘은 개발사를 운영하는 사람의 시각에서, 바이브코딩 현실의 3가지 함정을 솔직하게 말씀드리겠습니다.

1. "돌아가는 코드"와 "운영 가능한 서비스"는 다릅니다

AI는 코드를 잘 작성합니다.

프로토타입을 빠르게 만드는 데는 정말 탁월합니다.

문제는 그 코드가 실제 사용자 수백 명이 동시에 접속해도 버티는가입니다.

결제 오류가 났을 때 자동 복구가 되는가.

데이터베이스가 꼬였을 때 롤백이 가능한가.

바이브코딩으로 만든 코드는 "데모"에는 완벽하지만, "서비스"에는 부족합니다.

에그코드에 문의하시는 분 중 10명 중 3명은 "AI로 만들어봤는데 실제 서비스로 못 띄우겠다"는 분입니다.

2. AI는 보안과 확장성을 고려하지 않습니다

스탠퍼드 연구에 따르면 AI가 생성한 코드의 보안 취약점은 사람이 작성한 코드보다 2.7배 높습니다.

AI는 "지금 돌아가는 코드"를 만들 뿐, 6개월 뒤에도 안전한 코드를 만들지 않습니다.

SQL 인젝션, 인증 우회, API 키 노출.

이런 문제는 서비스 출시 후에 터지면 사업 자체가 흔들립니다.

저희가 프로젝트마다 코드 리뷰에 **전체 개발 시간의 20%**를 쓰는 이유입니다.

3. 결국 "수습"을 맡길 곳이 필요합니다

최근 실제로 있었던 일입니다.

한 스타트업 대표님이 AI 코딩 도구로 직접 예약 서비스 MVP를 만들었습니다.

화면은 그럴듯하게 나왔지만, 서버 연동에서 막혔습니다.

결제 로직에서 막혔고, 배포 과정에서 또 막혔습니다.

결국 저희가 2주간 코드를 뜯어고쳐서 서비스 출시까지 마무리했습니다.

바이브코딩 현실은 이렇습니다.

시작은 쉽지만, 마지막 20%를 완성하는 데 전체 노력의 80%가 필요합니다.

그래서 AI를 어떻게 써야 할까요?

오해하지 마세요. 저는 AI를 부정하는 게 아닙니다.

에그코드에서도 보일러플레이트 코드 작성, 코드 리뷰 보조, 문서화에 AI를 적극 활용하고 있습니다.

실제로 반복적인 작업에서는 개발 속도가 체감 30% 이상 빨라졌습니다.

다만 비즈니스 로직 설계, 보안 검증, 서버 아키텍처는 반드시 사람이 판단합니다.

AI는 훌륭한 "도구"입니다.

하지만 도구를 쓰는 건 결국 경험 있는 사람입니다.

바이브코딩이 개발의 진입 장벽을 낮춘 건 사실입니다.

그 코드를 진짜 서비스로 만드는 건, 여전히 사람의 몫입니다.

에그코드는 **"AI가 만든 80%를 진짜 서비스 100%로 완성하는 팀"**이 되겠습니다.