이미지: The New StackAI 코딩은 빨라졌다. 그런데 왜 엔지니어링은 그대로인가? - The New Stack
• AI 코딩 도구는 개별 개발자의 속도를 크게 향상시켰지만, 전반적인 엔지니어링 생산성과 신뢰도는 여전히 정체 상태에 머물러 있습니다. • DX와 LinearB의 연구에 따르면, 이러한 성능 향상은 더 커진 pull requests, 부적절한 성과 측정, 그리고 시대에 뒤떨어진 레거시 프로세스로 인해 상쇄되고 있습니다. • 이러한 격차가 중요한 이유는 AI의 효율성이 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 내의 시스템적 병목 현상으로 인해 무력화되고 있기 때문입니다.
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