Ruby on Rails 창시자 David Heinemeier Hansson이 이끄는 소프트웨어 회사 37signals가 일상적인 개발 과정에서 직접 코드를 작성하는 대신 AI 코딩 도구를 활용하고 있다고 밝혔다. AI가 처리하지 못하는 경우에만 엔지니어가 직접 코드를 보완하는 방식이다. 이번 변화는 개발 효율뿐 아니라 엔지니어의 역할과 코드 관리 방식에도 영향을 줄 수 있어 업계의 관심을 끌고 있다.
37signals, 직접 코딩은 AI가 막힐 때만
Hansson은 Rails World 기조연설에서 “우리는 더 이상 코드를 직접 쓰지 않는다”고 말했다. 현재 개발 방식을 두고는 “연필을 내려놓았다”고 표현했다.
37signals에서 엔지니어는 AI가 생성한 코드에 문제가 있거나 필요한 결과물이 나오지 않을 때 직접 코드를 작성한다. 다만 이는 예외적인 대응이다. Hansson은 AI 에이전트가 작업을 수행하지 못하면 일단 사람이 코드를 보완하되, 이후에는 수작업을 반복하는 대신 “기계를 고쳐야 한다”고 설명했다.
그는 이런 원칙이 개발 방식을 갑자기 바꾼 결과라기보다, 팀에서 이미 진행된 변화를 명확히 한 것이라고 말했다. Hansson은 현재 프로그래밍에서 가장 중요한 과제는 AI를 활용해 얻을 수 있는 이점을 더 잘 끌어내는 것이며, 다른 문제는 우선순위에서 그보다 뒤에 있다고 봤다.
AI 코딩 도구 도입 속도와 엔지니어들의 온도 차
지난 1년간 OpenAI Codex, Anthropic Claude Code, Cursor 같은 도구가 확산되면서 소프트웨어 개발 방식도 빠르게 바뀌고 있다. 일부 개발자는 AI 코딩 에이전트에 큰 흥미를 느껴 밤늦게까지 사용한다고 말한다. 반면 AI에 의존한 코딩이 작업을 고립되거나 피로하게 만들 수 있다는 의견도 나온다.
소프트웨어 엔지니어를 대상으로 한 조사에서는 2026년 1월 응답자 150여 명 가운데 45% 이상이 AI 도구의 발전을 따라가고 있다고 답했다. 17.5%는 AI 코드 편집 도구를 전혀 사용하지 않는다고 밝혔다. AI가 개발 현장에 들어와 있지만, 실제 활용 수준은 엔지니어마다 차이가 있다는 점을 보여준다.
Hansson은 연설 중 청중에게 매주 많은 코드를 직접 작성하는 사람이 있는지 물었고, 손을 든 사람은 “다섯 명 정도”로 보인다고 말했다. 현장 반응은 37signals의 방침과 맞닿아 있지만, 소프트웨어 엔지니어 업계 전체의 사용 현황을 대표하는 자료로 볼 수는 없다.
AI 코딩 도구는 단순히 코드 입력 시간을 줄이는 데 그치지 않고, 엔지니어의 업무 배분과 코드 유지·보수 과정에도 변화를 가져올 수 있다. 37signals는 AI가 해결하지 못하는 작업에는 사람이 개입하되, 반복적인 수작업보다 도구 개선을 우선하는 방식을 택했다. 다만 엔지니어들의 활용 경험이 엇갈리는 만큼, 이 방식이 서로 다른 개발팀에 얼마나 적합한지는 아직 결론이 나지 않았다.