안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 IT 업계의 화두를 한 단어로 정리하면 ‘에이전트’입니다.
사람이 일일이 지시하지 않아도 목표를 주면 스스로 계획을 세우고, 코드를 만들고, 테스트와 배포 과정까지 돕는 형태의 AI가 빠르게 확산되고 있죠.
이번에 참고한 기사에서도 이런 흐름이 분명하게 드러납니다. 생성형 AI가 단순히 “답변을 잘하는 도구”를 넘어, 실제 개발 업무를 ‘대리 수행’하려는 단계로 이동하고 있다는 이야기입니다.

먼저 기대부터 짚어보면, AI 에이전트는 반복적인 작업에서 확실히 강점이 있습니다.
예를 들어 레거시 코드에서 특정 패턴을 찾아 수정하거나, 비슷한 API를 여러 화면에 적용하면서 생기는 자잘한 실수를 줄이는 데 도움이 됩니다.
문서가 부족한 프로젝트에서도 코드 맥락을 읽고 주석이나 초안 문서를 만들어주는 식으로 팀의 속도를 끌어올릴 수 있고요. 특히 일정이 빠듯한 웹 구축이나 기능 개선 프로젝트에서는 ‘초안 제작자’로서의 효용이 꽤 큽니다.
기획 단계에서 요구사항을 정리해 개발 작업 단위로 쪼개는 데도 보조 역할을 할 수 있습니다.



다만, 기사에서 강조하듯 ‘잘 돌아가는 것처럼 보이는 결과’가 곧 ‘신뢰할 수 있는 결과’는 아닙니다.
AI는 정답을 알고 말하는 존재라기보다, 그럴듯한 답을 생성하는 방식에 가깝습니다. 개발에서는 이 차이가 치명적일 때가 있습니다.
코드가 빌드되고 기능이 동작하더라도 보안 취약점이 숨어 있거나, 성능 병목을 만들거나, 특정 브라우저·기기에서만 깨지는 문제가 남을 수 있죠.
또한 라이선스 이슈가 있는 코드 조각이 섞이거나, 내부 규정에 맞지 않는 구현이 들어갈 가능성도 배제하기 어렵습니다.

그래서 지금 시점의 결론은 단순합니다. AI 에이전트를 ‘개발자 대체재’로 보기보다 ‘검증이 필요한 동료’로 두는 게 현실적입니다.
실제 현장에서는 몇 가지 원칙이 중요해집니다.
첫째, AI가 만든 코드는 반드시 사람이 리뷰하고 책임 소재를 명확히 해야 합니다.
둘째, 테스트 자동화가 갖춰져 있지 않다면 에이전트 도입 효과가 반감됩니다.
셋째, 민감한 데이터가 오가는 조직은 입력 데이터 범위를 엄격히 통제해야 합니다. 프롬프트에 무엇을 넣느냐가 곧 정보 유출 리스크가 되기 때문입니다.

웹사이트 운영 관점에서도 변화는 이어질 겁니다.
콘텐츠 수정, 오류 모니터링, 접근성 점검, 검색엔진 최적화 같은 운영 업무에 에이전트가 점점 더 깊게 들어올 가능성이 큽니다.
중요한 건 “얼마나 자동화할까”보다 “어디까지 자동화해도 안전할까”를 먼저 설계하는 일입니다. 속도가 빨라질수록, 품질 기준과 검증 체계가 더 단단해야 하니까요.

이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!

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