[AI 개발 인사이트] 과잉 서비스가 발생하는가?

개발 과정에서 가장 자주 마주치는 함정 중 하나는 ‘과잉 서비스(Over-Servicing)’입니다. 애초에 요구되지 않았던 기능, 혹은 사용자가 필요로 하지 않는 복잡한 구현이 개발자들의 선의와 책임감 속에서 자연스럽게 추가되는 경우가 많습니다.

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“타사에서는(전임자는) 해줬는데 왜 안 되나요?”

비교에서 비롯된 막연한 불안이 때때로 기능 확장 압박으로 이어집니다. 하지만 그것이 우리 서비스, 우리의 사용자에게 꼭 필요한지는 별도 고민이 필요합니다.

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처음부터 충분한 커뮤니케이션이 이루어지지 않았기 때문에

모호한 요구사항이나 불분명한 합의는, 이후 과잉 구현으로 보상되기 쉽습니다. “혹시 빠뜨린 게 있진 않을까?”라는 불안의 에너지가 생산성을 파괴하는 우회로가 되곤 합니다.

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어설픈 선의와 정의감의 아이러니

개발자는 ‘조금 더 완벽하게, 조금 더 친절하게’라는 마음으로 움직입니다. 그러나 그 선의가 오히려 일정과 팀 전체의 에너지를 갉아먹고, 사용자가 원치 않는 결과물을 만들어내기도 합니다.

이 문제를 풀기 위해 우리는 질문을 던집니다:

“지금 만드는 이 기능이 정말 사용자의 문제를 해결하는가?”

“우리 팀이 감당할 수 있는 범위 안에서, 단순하고 효과적인 방법은 무엇일까?”

이 질문을 놓치지 않는 것이 우리의 여정에서 중요한 원칙입니다.

단순히 ‘더 많이 해주는 것’이 아니라, 진짜 필요한 것만 제대로 만들어내는 것. 그것이 개발 생산성을 높이는 길이며, 우리가 동료와 함께 찾고 싶은 답이기도 합니다.

몇 년 전, 한 스타트업의 신규 앱 프로젝트에 합류한 적이 있습니다. 당시 우리 팀은 “성장 가능성”이라는 이름 아래, 사용자 50명도 안 되는 상황에서부터 복잡한 아키텍처 설계와 배포 전략을 세우기 시작했습니다.

Redis, MongoDB, Elasticsearch 등 최신 기술을 모두 도입하고, 여러 서버와 로드밸런서를 설치했죠. 인터페이스도 “혹시 모를 다양한 니즈”를 상상해서 필요 이상으로 디테일하게 구성했습니다.

문제는 곧바로 터졌습니다. 인프라 관리에만 월 500만 원이 들고, 실제로는 “단일 앱”만 굴리는 상황이었죠. 온보딩에만 이틀, 배포 때마다 시스템간 호환 이슈 때문에 점점 개발자의 에너지가 고갈되어 갔습니다.

이런 일이 왜 벌어졌을까요?

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타사, 전임자의 관행이나 ‘좋아 보이는 스펙’에 대한 막연한 불안이 도입 의사결정에 작용했습니다.

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요구사항에 대해 충분한 커뮤니케이션이 이뤄지지 않아, “혹시 빠진 게 있지 않을까?”라는 불확실성이 과잉 구현을 불렀습니다.

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개발자로서 ‘더 완벽하게, 더 친절하게’라는 선의와 책임감이 오히려 일정·비용·에너지 손실로 돌아왔습니다.

그런데 이 과정이 과잉되면, 서비스는 복잡해지고, 실제 사용자는 불필요한 기능에 당황하고, 정작 ‘개발 생산성’은 크게 떨어지게 됩니다. 기술 스택이 현실과 맞지 않거나, 과도한 문서 작업과 디자인이 결국 모두를 지치게 합니다.

교훈 : 진짜 필요한 것에 집중하기

이 경험을 통해 가장 크게 배운 점은,

“같은 팀 내에서, 사용자의 실제 문제와 우리의 현실적인 역량에 먼저 집중하자”는 것입니다.

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서비스 초반에는 “지금 규모에서 10배”(ex. 500명까지) 정도만 견딜 수 있도록 핵심 기능에 집중하는 것이 좋습니다.

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의사결정과 커뮤니케이션을 투명하게 하고, 요구사항의 배경·목적을 충분히 공유하는 것이 재작업과 과잉 구현을 줄여줍니다.

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기술이나 구조가 복잡할수록 ‘관리와 운영’의 부담도 급증합니다. 실제 우리 팀이 감당할 수 있는 범위에서 단순하고 효과적으로 문제를 푸는 게 무엇보다 중요합니다.

“단순하고 효과적인 것”만 남기려는 노력, 그리고 그 과정의 반복 실험과 실패 경험 기록이 결국 팀과 서비스의 힘이 된다는 사실. 이것이 저희 팀이 계속 고민하고, 여러분과 공유하고 싶은 개발의 본질적인 고민입니다.

AI솔루션개발팀은 더 나은 개발 방식을 고민하고, 실험하고, 실패하고, 다시 도전합니다.

이 여정에 함께할 ‘일하는 방식에 진심인 개발자’를 기다립니다.

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AI센트릭 데이터 엔지니어 3y+

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백엔드 엔지니어 3y+

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AI 엔지니어(Vision/LLM/RAG) 3y+

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AI 엔지니어 시니어 5y+

“어떻게 일할 것인가?”에 대한 고민, KDL에서 함께 나누고 싶습니다.

다음 글에서는 ‘ ‘무엇을’, ‘어디까지’가 모호하다’에 대한 우리의 실험과 변화를 이야기합니다.