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<article id="post-1411">
	

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<p>30:70 혹은 20:80은 IT 업계에서 제품/서비스는 만들기보다 운영이 더 어렵다는 것을 의미하는 대표적인 비교 수치다. 제품/서비스의 전체 생애주기에서 만드는 비용보다 쓰이는 과정에서 닦고 조이는 비용이 3배 혹은 4배 이상 들어간다는 것이 업계 정설이다. 특히 생명주기가 긴 제품, 혹은 사용자가 많은 제품일수록 이 비용의 크기는 커진다.</p>


<p>SaaS/PaaS 시대를 거치면서 구성 요소의 일부를 서비스로 대체하면서 운영 노력 일부를 낮추는 효과를 거두기도 했지만, 그렇다고 비용 자체가 낮아진 것은 아니다. S(P)aaS 역시 잘 쓰면 보약이 되지만, 독이 되는 경우도 빈번하다. 자충수를 초래해 비용 대비 이익을 얻지 못하거나 큰 청구서를 받을 수 있고, 락인에 빠져 이도저도 못하는 최악의 상황에 직면할 수 있다.</p>


<p>바이브 코딩을 외치는 AI의 시대에 이 비율은 어떨까? SaaS가 시장 주류로 자리잡기 시작한 시점과 매우 겹치는 멘트들이 많다보니 과연 AI는 제품과 서비스의 생애주기 비용에 어떤 영향을 미칠 것인가? 전문 개발자 뿐만 아니라 바이브로 자신이 원하는 걸 스스로 만들 수 있다는 모두가 개발자인 시대가 정말 도래한 것일까?</p>


<p><strong>10:90</strong></p>


<p>무료 구글 제미나이가 답한 생명주기에서 개발과 운영의 비중이다. 다음 프럼프트를 사용해 얻은 결과다.</p>


<blockquote>
<p>개발과 운영의 비용에 대해 업계에서 통상적으로 이야기하는 비율을 알려줘.</p>


<p>AI 시대에 이 비율이 유지되나?</p>
</blockquote>


<p>2026년 현재 시점에서 인터넷상에 쏟아진 AI 시대 현재 개발 담론을 종합한 결과일 것이다. 누가 AI를 써서 개발을 했느냐에 따라 달라지는 숫자라 맞다 틀리다 이야기할 수 없지만 쓰는 개발 역량을 갖춘 사람들의 평균을 고려한다면 합리적인 숫자라고 생각한다.</p>


<p>하지만 바이브만으로 만들어진 제품의 생애주기 비용이라면 이야기가 다른다. 10:90이 아니라 5:95 극단적으로 1:99일 수도 있다. 기능적으로 동작할지 모르지만, 개인적으로 살펴본 AI가 만든 코드의 품질이 불량했다. 더구나 추가 필요 사항을 위해 고쳐도 AI라는 확률 머신이 기존 기능을 그대로 유지할지 장담할 수 없다. Harness를 동반한 정교한 Prompting이 아니면 엉뚱한 곳도 함께 바꾸기 일쑤다. 아는 사람이 고칠려고 하더라도 난해한 코드 파악과 사이드이펙트(Side Effect) 수정에 시간/비용이 필연적으로 발생한다.</p>


<p>제품/서비스의 비용은 생애주기 전반 관점으로 살펴야 한다. AI는 당연히 써야 하고, 생애 주기 전체 흐름의 효과를 얻기 위해 전략적으로 대입하는 지혜가 필요하다. 한 구간의 효율은 다른 구간의 병목을 필연적으로 유발한다. 개발과 운영이라는 사이클이 사용자 가치 만족으로 흘러가는 파이프에서 AI라는 도구의 역할을 명확히 정의해야 한다. 그리고 종종 파이프를 통통쳐 막히는 구간이 없는지 들어보고 살펴봐야 한다.</p>


<p>남도 쓸 수 있는 것을 만드는 건 쉽지 않다. 만족이라는 단어는 참 어렵다. 남에게도 좋은 것을 생각하는 순간 이것저것 고민할 것들이 많아진다. 그래서 엔지니어라는 직업이 여전히 유효하고 유망한 직업/직종이라고 믿는다. 다만 정의는 계속 변하겠지만.</p>


<p>바이브는 새로운 세상을 여는 것은 맞다. 스스로 생각했을 때 재미있는 걸 만들었다면 주변에 공유하고 도움주고 생각을 나눌기회가 된다. 그리고 지인 가운데 엔지니어가 있다면, 과연지속 가능할지??? 즐겁게 토론할 수 있는 기회도 제공해줄 수 있을 것이다.</p>


<p>즐 바이브~</p>

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Dreaming for the Future

30:70 혹은 20:80은 IT 업계에서 제품/서비스는 만들기보다 운영이 더 어렵다는 것을 의미하는 대표적인 비교 수치다. 제품/서비스의 전체 생애주기에서 만드는 비용보다 쓰이는 과정에서 닦고 조이는 비용이 3배 혹은 4배 이상 들어간다는 것이 업계 정설이다. 특히 생명주기가 긴 제품, 혹은 사용자가 많은 제품일수록 이 비용의 크기는 커진다.
SaaS/PaaS 시대를 거치면서 구성 요소의 일부를 서비스로 대체하면서 운영 노력 일부를 낮추는 효과를 거두기도 했지만, 그렇다고 비용 자체가 낮아진 것은 아니다. S(P)aaS 역시 잘 쓰면 보약이 되지만, 독이 되는 경우도 빈번하다. 자충수를 초래해 비용 대비 이익을 얻지 못하거나 큰 청구서를 받을 수 있고, 락인에 빠져 이도저도 못하는 최악의 상황에 직면할 수 있다.
바이브 코딩을 외치는 AI의 시대에 이 비율은 어떨까? SaaS가 시장 주류로 자리잡기 시작한 시점과 매우 겹치는 멘트들이 많다보니 과연 AI는 제품과 서비스의 생애주기 비용에 어떤 영향을 미칠 것인가? 전문 개발자 뿐만 아니라 바이브로 자신이 원하는 걸 스스로 만들 수 있다는 모두가 개발자인 시대가 정말 도래한 것일까?
10:90
무료 구글 제미나이가 답한 생명주기에서 개발과 운영의 비중이다. 다음 프럼프트를 사용해 얻은 결과다.
개발과 운영의 비용에 대해 업계에서 통상적으로 이야기하는 비율을 알려줘.
AI 시대에 이 비율이 유지되나?
2026년 현재 시점에서 인터넷상에 쏟아진 AI 시대 현재 개발 담론을 종합한 결과일 것이다. 누가 AI를 써서 개발을 했느냐에 따라 달라지는 숫자라 맞다 틀리다 이야기할 수 없지만 쓰는 개발 역량을 갖춘 사람들의 평균을 고려한다면 합리적인 숫자라고 생각한다.
하지만 바이브만으로 만들어진 제품의 생애주기 비용이라면 이야기가 다른다. 10:90이 아니라 5:95 극단적으로 1:99일 수도 있다. 기능적으로 동작할지 모르지만, 개인적으로 살펴본 AI가 만든 코드의 품질이 불량했다. 더구나 추가 필요 사항을 위해 고쳐도 AI라는 확률 머신이 기존 기능을 그대로 유지할지 장담할 수 없다. Harness를 동반한 정교한 Prompting이 아니면 엉뚱한 곳도 함께 바꾸기 일쑤다. 아는 사람이 고칠려고 하더라도 난해한 코드 파악과 사이드이펙트(Side Effect) 수정에 시간/비용이 필연적으로 발생한다.
제품/서비스의 비용은 생애주기 전반 관점으로 살펴야 한다. AI는 당연히 써야 하고, 생애 주기 전체 흐름의 효과를 얻기 위해 전략적으로 대입하는 지혜가 필요하다. 한 구간의 효율은 다른 구간의 병목을 필연적으로 유발한다. 개발과 운영이라는 사이클이 사용자 가치 만족으로 흘러가는 파이프에서 AI라는 도구의 역할을 명확히 정의해야 한다. 그리고 종종 파이프를 통통쳐 막히는 구간이 없는지 들어보고 살펴봐야 한다.
남도 쓸 수 있는 것을 만드는 건 쉽지 않다. 만족이라는 단어는 참 어렵다. 남에게도 좋은 것을 생각하는 순간 이것저것 고민할 것들이 많아진다. 그래서 엔지니어라는 직업이 여전히 유효하고 유망한 직업/직종이라고 믿는다. 다만 정의는 계속 변하겠지만.
바이브는 새로운 세상을 여는 것은 맞다. 스스로 생각했을 때 재미있는 걸 만들었다면 주변에 공유하고 도움주고 생각을 나눌기회가 된다. 그리고 지인 가운데 엔지니어가 있다면, 과연지속 가능할지??? 즐겁게 토론할 수 있는 기회도 제공해줄 수 있을 것이다.
즐 바이브~
						
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효과적인 AI – 30:70에서 10:90으로

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