24세의 Anurag Parekh는 구자라트의 나디아드 출신의 Groovy Web의 선임 프론트엔드 개발자임. AI 기반 코딩 도구의 약속은 종종 손이 닿지 않는 것처럼 느껴짐. 많은 2선 도시의 개발자들처럼 Parekh는 ChatGPT의 무료 버전을 사용하여 코딩함. 프리미엄 코딩 도구는 그의 예산을 초과함.
"GPT-4o 미니 버전의 무료 사용이 끝나면, 효과적으로 코딩하는 데 필요한 컨텍스트 길이를 잃음. 그때 Gemini의 무료 버전으로 전환함,"이라고 그는 AIM에 말함. Parekh는 2선 도시에서 졸업한 개발자들 사이에서 이 문제가 일반적이라고 덧붙임. 그들은 낮은 급여를 받고 비싼 도구에 접근할 수 있는 지원이 제한적임.
이러한 도구의 가격이 저렴하지 않다는 점이 인도에서의 낮은 채택률의 주요 이유로 떠오름.
비용 장벽
AIM과의 논의에서 Jarvislabs.ai의 창립자 Vishnu Subramanian은 많은 대학생들이 여전히 ChatGPT의 무료 버전을 사용하고 있다고 지적함. 이는 인도의 "검소한 사고방식" 때문임.
미국의 개발자들에게는 월 20달러가 괜찮은 가격처럼 보임. 하지만 인도에서는 경력 향상에 10배 더 빠르게 도움이 될 수 있음에도 불구하고 비싼 거래로 여겨짐.
"내 사고방식이 나를 뒤로 끌고 있다는 것을 깨달았을 때, 나는 그것을 바꾸기 시작했음,"이라고 Subramanian은 말함. 그는 컴퓨터 과학자 Andrej Karpathy의 ChatGPT, Cursor, Claude에 대한 게시물이 이러한 AI 도구를 사용하게 만든 계기라고 밝힘. 그는 다른 인도 개발자들도 그렇게 해야 한다고 강조함.
일부 개발자들이 직장에서 AI 도구를 사용할 수 없는 이유
인도 개발자 커뮤니티의 Reddit 토론에서 대부분의 개발자들이 AI 코딩 도구가 있음에도 불구하고 여전히 수동으로 코딩하고 있다는 사실이 드러남. 여러 전문가들이 이러한 도구가 유용하다고 느끼는 반면, 커뮤니티의 상당 부분은 과도한 의존, 기술 개발 저하, 개인 정보 보호 문제에 대한 우려를 제기함.
최근 GitHub의 조사에 따르면, 인도 개발자의 56%가 AI 도구를 사용하면 개발한 기술 덕분에 취업 기회가 증가한다고 응답함. 또한 약 80%는 AI 도구 덕분에 코드 품질이 향상되었다고 응답함.
그럼에도 불구하고 여러 인도 기업들은 AI 코딩 도구 사용을 권장하지 않거나 때로는 금지하기도 하여 개발자들이 이를 채택하지 못하도록 하고 있음. 조사에 따르면, 단 40%의 기업만이 AI 코딩 도구 사용을 촉진하고 있음.
인도 기업들이 AI 코딩 도구 사용에 신중한 접근을 하는 주요 이유는 개인 정보 보호임. 많은 기업들이 이러한 도구, 특히 대기업이 개발한 도구가 민감하거나 독점적인 코드를 제3자에게 노출할 수 있다고 우려함.
AI 도구 제공업체인 GitHub Copilot은 기업 버전이 독점 코드를 저장하지 않는다고 주장하지만, 불신은 여전히 존재함. 이 우려는 결코 근거 없는 것이 아니며, 기밀 데이터를 다루는 산업의 개발자들은 보안을 위협할 수 있는 도구를 피하는 경향이 있음.
AI 코딩 도구가 비용 절감을 위해 인도 소프트웨어 개발자를 대체할 것이라는 내러티브와 결합되어, 개발자 커뮤니티 내에서 이러한 도구에 대한 반감이 커지고 있음.
채택에 관해서는 GitHub CEO Thomas Dohmke가 인도 개발자들이 Copilot의 가장 큰 사용자 기반 중 하나이며 GitHub의 기여자라고 언급함. 이 때문에 많은 기업들이 개발자들이 자연어로 코딩할 수 있는 도구를 개발하고 있으며, 여러 인도 언어도 포함됨.
예를 들어, GitHub Copilot은 한 달 무료 체험 후 월 10달러를 청구함. Cursor AI는 대부분의 사용 사례에 대해 무료이지만, Pro 버전은 월 20달러로 무제한 완성과 GPT-4 또는 Claude-3.5 Sonnet을 사용하는 500개의 빠른 프리미엄 요청이 포함됨. 한편, Claude Pro 버전도 월 20달러임.
OpenAI의 모델인 ChatGPT Plus는 월 20달러이며, Gemini Code Assist의 표준 구독은 사용자당 월 22.80달러임.
Meta의 Code Llama는 오픈 소스이며 무료로 사용 가능하지만, 세부 조정 후 워크플로우 내에서 구현해야 하므로 개발자들이 채택하기가 다소 어려움.
업계 리더들의 생각
Shaadi.com의 전 CTO인 Siddharth Sharma는 X에 게시한 글에서 "AI 도구가 장황하고 우아하지 않은 코드를 생성하여 내 사고 과정에 부정적인 영향을 미친 것을 깨달았을 때 Cursor 구독을 취소했음"이라고 밝힘.
"일반적으로 LLM이 코드를 덜 장황하게 만드는 리팩토링을 지적하지 않았음. 이는 아프게 느껴졌음. 팀과 대규모 코드베이스에서는 10배 더 아플 것임,"이라고 그는 덧붙임.
반면, Alphabet의 공동 창립자이자 전 사장인 Sergey Brin은 개발자들이 AI 코딩 도구를 충분히 사용하지 않고 있다고 믿음.
한편, Tensoic AI의 창립자인 Adarsh Shirawalmath는 AIM에 자신의 팀이 내부적으로 이러한 도구를 사용하고 있지만, 이에 대한 논의는 쓸모없다고 느낀다고 말함. "우리가 알고 있는 좋은 도구인 Cursor에 집중하는 것이 더 좋음. 더 나은 IDE가 있지만, 개인적으로 실험할 여유가 없음,"이라고 Shirawalmath는 덧붙임. 그는 이러한 도구가 대학생들에게 비쌀 수 있다고 생각함.
AI 연구자이자 CognitiveLab의 창립자인 Adithya S Kolavi는 AIM에 많은 동료들이 Cursor를 사용하기 시작했으며 강력히 추천한다고 알림. "나는 개인적으로 전환하지 않았음. 현재 개발 설정에 너무 편안하고 일반적으로 Claude를 사용하여 코드를 생성함,"이라고 그는 덧붙임.
이는 여러 인도 개발자들에게 해당되는 것으로, 특정 AI 도구를 사용하기 시작하면 다른 도구를 실험하는 데 신속하게 전환하지 않음. 비용과 학습에 소요되는 시간이 너무 높게 느껴질 수 있음.
CodeAnt AI의 공동 창립자이자 CEO인 Amartya Jha는 GitHub Copilot과 같은 도구가 특히 기술 중심의 B2B 기업과 중소기업에서 코드 생성에서 일부 채택을 보았다고 말함. 그러나 인도에서는 많은 기업들이 기술 지원이 아닌 기술 활용 기업임. B2B 또는 B2C 내에서도 코드 생성 도구의 침투는 제한적임.
"일반적인 우려는 개발자 생산성 향상을 측정하는 것임. 이러한 도구는 종종 IDE 내에서 작동하므로, 관리자는 생산성 향상에 대한 전체적인 관점을 얻기 어려움. 또한 팀 규모가 200명 이상으로 확장되면 비용이 급증함—종종 평균 40,000달러에 달함. 이 가격대는 개발자 생산성 도구에 대한 일반적인 예산을 고려할 때 정당화하기 어려움,"이라고 Jha는 덧붙임.
과도한 의존의 위험
"예전에는 Stack Overflow에서 많은 것을 읽고 여러 방법을 시도했음… 이제는 AI에게 뭔가를 작성해 달라고 요청함,"이라고 한 개발자가 말함.
여러 개발자들은 AI 도구에 대한 과도한 의존이 기본 프로그래밍 기술의 침식을 초래할 수 있다는 우려를 표명함. 이는 그들이 능력을 유지하기 위해 이러한 도구를 사용하는 것을 재고하게 만듦.
또 다른 개발자는 AI 코딩 도우미를 광범위하게 사용한 결과를 강조함. "나는 끔찍한 프로그래머가 되었음. 조건문에서 실수를 많이 하고, 예전에는 매우 잘했지만, 이제는 실수를 하고 해결하는 데 많은 시간이 걸림,"이라고 그는 덧붙임.
이 사용자는 문제 해결 능력이 급격히 감소했음을 느꼈음. 그는 AI에 의존하여 해결책을 생각해내는 대신 코드 구조에 대한 깊은 이해를 쌓지 못했음.
또 다른 개발자는 "부수적 지식"의 상실을 강조함. 과거에는 하나의 문제를 해결하면 관련된 다른 문제에 노출되어 개발자의 코딩 지식이 풍부해졌음. 이제 AI가 제공하는 즉각적이고 완벽한 솔루션은 그 학습 과정을 건너뛰게 하여 장기적으로 기술 개발을 저해할 수 있음.
반면, AI 기반 코드 품질 및 보안 도구의 빠른 채택이 두 가지 주요 이유로 나타남. 첫째, 이러한 도구는 방지하는 중요한 소프트웨어 버그 및 취약성의 수를 정량화하여 개발 및 감사 비용에 직접적인 영향을 미침. 둘째, 이러한 도구는 종종 온프레미스 배포를 지원하여 보안을 우선시하는 대기업에 매력적임.
하이브리드 접근 방식은 AI 지원과 문서 읽기 또는 Stack Overflow 상담과 같은 전통적인 문제 해결 방법을 결합하는 논리적인 해결책으로 보임.
Reddit의 한 개발자가 말했음. "이 도구들만 사용하면 많은 것을 놓침. 아무것도 사용하지 않으면 길을 놓침. 균형이 중요함, 친구야."
