개발 생산성이 낮은 이유는 단순한 “열정 부족”이 아닙니다.
문제는 훨씬 복잡하고, 눈에 보이지 않는 구조적인 병목에서 시작됩니다.
한국딥러닝 AI솔루션개발팀은 지금,
“왜 개발 생산성이 오르지 않는가?”에 대한 근본적인 질문에서 출발해
국내 AI 스타트업 개발자라면 누구나 겪는 문제 지도 그리고 풀이를 하나하나 완성해 나가려 합니다.
“왜 우리는 같은 일을 두 번, 세 번 하게 될까?”
개발자라면 누구나 한 번쯤 이런 경험이 있을 겁니다.
열심히 개발한 기능이 갑자기 방향이 바뀌어 폐기되거나, 이미 끝낸 줄 알았던 업무가 다시 돌아오는 상황.
이런 ‘재작업’은 단순히 귀찮은 일이 아니라, 팀의 생산성을 갉아먹는 가장 큰 적 중 하나입니다.
문제지도 발견 — 재작업, 왜 반복될까?
재작업이 발생하는 원인은 생각보다 복잡합니다. 단순히 “기획이 부족해서”가 아니라,
•
요구사항이 명확하지 않거나
•
커뮤니케이션이 엇갈리거나
•
초기에 충분히 논의하지 못한 채 개발이 시작되거나 하는 다양한 구조적 문제가 숨어있습니다.
네, 정말 많은 개발자들이 ‘재작업’의 악순환을 경험합니다.
기획이 바뀌고, 이미 만든 기능이 사라지고, 또다시 같은 일을 반복하는 상황.
이쯤 되면 “대체 왜 이런 일이 반복될까?”라는 의문이 들 수밖에 없습니다.
1.
불명확한 요구사항과 목표
처음부터 요구사항이 명확하지 않거나, ‘무엇을 위해 만드는가’에 대한 공감대가 부족할 때 개발 방향이 자주 바뀌게 됩니다. 결국 개발자는 처음부터 다시 시작해야 하는 상황에 놓이죠.
2.
커뮤니케이션의 단절
기획자, 개발자, 디자이너 등 여러 역할이 서로 충분히 소통하지 못하면 중간에 오해가 쌓이고, 결과적으로 “이게 아니었네?”라는 결론에 도달하게 됩니다.
3.
빠른 시장 변화와 불확실성
특히 AI 솔루션처럼 변화가 빠른 분야에서는 외부 환경이나 비즈니스 전략이 수시로 바뀌기 때문에 기획 변경과 재작업이 불가피하게 발생하기도 합니다.
4.
초기 검증 부족
충분한 프로토타입이나 실험 없이 바로 본 개발에 들어가면 나중에 큰 방향 수정이 불가피해집니다.
‘빨리 만들어보자’가 오히려 더 많은 재작업을 부르는 셈이죠.
특히 AI 솔루션처럼 빠르게 변화하고, 실험과 실패가 반복되는 환경에서는 ‘처음부터 완벽하게’라는 말이 사실상 불가능합니다. 하지만, 그렇다고 재작업을 당연하게 받아들일 수는 없죠.
고민과 실험 — 재작업, 초기에 방지할 수 있을까?
한국딥러닝 AI솔루션개발팀은 이런 재작업의 고리를 끊기 위해 다음과 같은 노력을 하고 있습니다.
•
초기부터 기획자와 개발자가 함께 문제를 정의하고,
•
작은 단위로 빠르게 실험하며,
•
모든 팀원이 목표와 방향에 공감할 때까지 충분히 소통합니다.
재작업이 단순히 개인의 문제가 아니라 팀 전체의 구조와 문화에서 비롯된다는 사실을 늘 염두에 두고 있습니다.
이렇듯 재작업을 줄이기 위해 ‘초기 설계’와 ‘공감대 형성’에 많은 공을 들입니다.
•
기획 단계에서부터 개발자와 기획자가 함께 머리를 맞댑니다.
단순히 요구사항을 전달받는 것이 아니라, “이 기능이 왜 필요한가?”, “어떤 문제가 해결되는가?”를 함께 고민합니다.
•
작은 단위로 빠르게 실험하고, 자주 피드백을 주고받습니다.
완벽한 결과물을 한 번에 내놓기보다는 ‘빠른 프로토타입 → 피드백 → 개선’의 사이클을 반복합니다.
재작업은 피할 수 없는 현실이지만, 그 원인을 제대로 이해하고 초기부터 꼼꼼히 점검한다면 충분히 줄일 수 있습니다. 이런 과정을 통해 ‘필요 없는 기능’, ‘불분명한 요구사항’이 초기부터 걸러지게 됩니다.
문제풀이 — 이렇게 하면 재작업을 현저히 줄일 수 있다.
KDL 개발팀 5가지 업무 원칙
실제로 실천하고 있는 업무 원칙에 대해 소개하겠습니다. 우리는 재작업을 줄이기 위해 업무를 다섯 가지 요소로 쪼개어 파악합니다.
1.
문제 정의
•
“이게 진짜 필요한가?”에서 출발합니다.
2.
가설 수립
•
해결책을 바로 정하지 않고, 다양한 가능성을 열어둡니다.
3.
실험 및 검증
•
작은 단위로 빠르게 실험합니다.
4.
공감대 형성
•
개발자, 기획자, 비즈니스팀 모두가 이해하고 동의하는지 확인합니다.
5.
최종 실행
•
정말 필요한 것만 남겨 실행에 옮깁니다.
“5가지 업무 원칙에 여기에 더해
저희 팀에서 실제로 중요하게 생각하는 몇 가지 포인트를 구체적으로 말씀드릴게요.”
1. 다양한 옵션의 충분한 탐색(프론트 로딩 설계)
초기에 여러 설계 옵션을 폭넓게 탐색하고, 다양한 관계자들과 함께 제약 조건과 가능성을 검토해야 합니다. 이를 통해 문제 발생 시 선택할 수 있는 대안을 미리 확보하고, 개발 후반에 발생하는 큰 방향 전환이나 재작업의 위험을 줄일 수 있습니다. 세트 기반(set-based) 설계 방식처럼 여러 옵션을 동시에 검토하면서 점진적으로 최적의 솔루션을 도출하는 접근이 효과적입니다.
“처음부터 한 가지 방향만 고집하지 않고, 여러 가지 설계 옵션을 넓게 살펴보는 게 정말 중요해요. 각각의 장단점, 제약 조건, 가능성을 팀원들과 함께 이야기하다 보면 예상치 못한 문제가 생겼을 때도 대안을 쉽게 찾을 수 있거든요. 저희는 여러 옵션을 동시에 검토하면서 점점 더 나은 솔루션을 찾아가는 방식을 선호해요.”
2. 효율적인 의사소통과 협업
설계 단계에서 개발자, 기획자, 디자이너 등 다양한 이해관계자가 충분히 소통하고 협업해야 합니다. 팀 내외부의 열린 커뮤니케이션과 반복적인 피드백 과정을 통해 요구사항을 명확히 하고, 오해나 정보 누락으로 인한 재작업을 예방할 수 있습니다.
“설계 단계에서는 개발자, 기획자, 디자이너 등 다양한 역할의 사람들이 함께 모여요.
이때 서로의 생각을 충분히 나누고, 궁금한 점이나 걱정되는 부분이 있으면 바로바로 이야기하는 게 정말 도움이 돼요. 이렇게 하면 요구사항이 명확해지고, 나중에 “이거 다시 해야겠네?” 하는 일도 훨씬 줄어들어요.”
3. 반복적 설계 및 빠른 검증
초기 설계는 한 번에 완성하는 것이 아니라, 반복적으로 개선하는 과정이어야 합니다. 작은 단위로 빠르게 프로토타입을 만들어 실험하고, 문제를 조기에 발견해 수정하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 설계 후반에 쌓인 문제를 한꺼번에 해결하는 부담이 줄어듭니다.
“설계는 한 번에 완벽하게 끝내는 게 아니라, 작은 단위로 빠르게 만들어보고 테스트하면서 점점 다듬어가는 과정이에요. 프로토타입을 빨리 만들어서 실험해보면 문제를 초기에 발견하고 바로 수정할 수 있어서 나중에 큰 재작업이 생기는 걸 막을 수 있답니다.”
4. 표준화와 지식 재사용
설계 과정에서 표준화된 방법과 데이터를 적극적으로 활용하면, 중복 작업과 오류를 줄일 수 있습니다. 이전 프로젝트의 설계 지식과 데이터를 재사용하는 것도 재작업 방지에 효과적입니다.
이미 검증된 방법이나 데이터를 적극적으로 활용하면 불필요한 중복 작업이나 실수를 줄일 수 있어요. 또, 예전에 했던 프로젝트에서 얻은 노하우도 아끼지 말고 함께 나누면 팀 전체가 더 빠르고 효율적으로 일할 수 있죠.
5. 일정과 자원의 균형적 투자
초기 설계에 충분한 시간과 자원을 투자하는 것이 중요합니다. 프로젝트 규모가 클수록, 전체 일정의 20% 내외를 초기 설계에 할애하는 것이 재작업을 줄이는 데 효과적이라는 연구도 있습니다. 단, 이 투자에도 최적점이 있으므로, 과도한 설계보다는 ‘적정 수준’의 설계와 검증이 필요합니다.
초기 설계에 충분한 시간과 에너지를 들이는 게 결국 전체 프로젝트의 재작업을 줄이는 데 큰 도움이 돼요. 너무 오래 설계만 하는 것도 비효율적이지만, 적정 수준의 설계와 검증에 투자하는 건 꼭 필요하다고 생각해요.
6. 사용자 운영 관점의 조기 반영
초기 설계 단계부터 운영, 유지보수 등 다운스트림 프로세스의 요구사항을 함께 고려해야 합니다. 이를 통해 설계 변경이 후반에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
설계할 때부터 운영, 유지보수 같은 실제 사용 단계까지 미리 고려하면 나중에 변경이 필요할 때 훨씬 수월하게 대응할 수 있어요. 이런 관점이 쌓이면 우리 AI OCR 솔루션이 더 오래, 더 안정적으로 고객의 사랑을 받을 수 있겠죠?
결론
초기 설계 단계에서 충분한 옵션 탐색, 반복적 검증, 효율적 협업, 표준화, 적정한 자원 투자, 그리고 사용자 관점의 조기 반영이 이루어진다면 재작업을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 이는 단순히 설계 품질을 높이는 것을 넘어, 개발팀 전체의 생산성과 혁신 역량을 강화하는 핵심 전략입니다.
“어떻게 일할 것인가?”에 대한 고민,
KDL에서 함께 나누고 싶습니다.
함께 고민하고, 함께 성장할 동료를 찾습니다
AI솔루션개발팀은 재작업을 ‘피할 수 없는 숙명’이 아니라 ‘함께 해결해야 할 과제’로 바라봅니다.
우리는 더 나은 개발 방식을 고민하고, 실험하고, 실패하고, 다시 도전합니다.
이 여정에 함께할 ‘일하는 방식에 진심인 개발자’를 기다립니다.
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