- 이 글은 기업의 AI 열풍 속에 존재하는 거대한 공백을 지적한다. 경영진은 AI 전략을 세우고, 엔지니어는 새로운 도구 사용에 열광하지만, 정작 모든 것을 실제 운영 프로세스로 변환해야 하는 사람은 기술 관리자(Engineering Manager, EM)다.
- 저자 비그네쉬 두라이(Vignesh Durai)는 한 개발자 컨퍼런스에서 6명의 EM과 나눈 대화를 회고한다. 모두가 공통된 문제에 직면해 있었다. 회사는 ‘AI-first’가 되겠다고 선언했지만, 도입을 위한 구체적인 정책, 예산 또는 지침이 전혀 없다는 점이다.
- EM들은 중요한 질문에 스스로 답해야 한다. AI가 생성한 소스 코드를 프로덕션에 배포해도 되는지, 리뷰 책임은 누구에게 있는지, AI가 코드는 빨리 짜지만 검증 시간은 길어지는 상황에서 성과를 어떻게 측정할지 등이다.
- 글에 따르면, 중간 관리층은 경영진과 엔지니어 팀 사이에서 ‘AI 전략 번역가’가 되고 있다. 비록 이 역할이 원래 그런 책임을 위해 설계된 것은 아닐지라도 말이다.
- 이러한 현상은 헬스케어, 금융, SaaS 등 여러 산업 전반에서 나타나고 있다. 법무 팀이나 경영진이 명확한 답을 주지 못하기 때문에 많은 관리자가 스스로 AI 거버넌스 프로세스를 구축해야 하는 실정이다.
- 내부 AI 사용 가이드라인 작성, AI 생성 풀 리퀘스트(PR)를 위한 코드 리뷰 프로세스 재설계, 직업적 변화를 겪는 엔지니어들에 대한 심리적 지원 등의 업무가 발생하고 있다.
- 업무량이 급증했음에도 불구하고, 이들은 여전히 제품 출시 속도, 인력 유지, 스프린트 안정성 같은 기존 KPI로 평가받는다.
- 저자는 기업이 이러한 ‘전략 번역’ 계층을 지원하지 않을 때의 전략적 리스크를 경고한다. 각 팀이 서로 다른 방식으로 AI를 도입하게 되어 품질과 거버넌스의 일관성이 결여될 수 있다.
- 또한 우수한 관리자들이 업무는 늘어나는데 공식적인 인정이나 지원을 받지 못한다고 느낄 때 발생하는 인재 유출 리스크를 강조한다.
- 또 다른 리스크는 법적 책임과 제품 품질이다. 만약 AI 생성 코드가 장애를 일으키면, 명확한 승인 권한을 부여받지 않았음에도 불구하고 보통 EM이 책임을 지게 된다.
- 저자는 세 가지 긴급 해결책을 제안한다. 도구 구매 전 AI 정책 수립, EM의 ‘전략 번역가’ 역할 공식 인정, 관리자 간 AI 도입 경험 공유 커뮤니티 조성이다.
- 예산이나 상부의 지시가 없음에도 불구하고 스스로 AI 거버넌스 내부 교류 그룹을 만든 한 기술 관리자의 실제 사례가 언급되었다.
📌 결론: AI를 도입하는 기업 내에서 확산되는 문제 하나는, 전략은 경영층에서 발표되지만 AI를 안전하고 효율적인 기술 프로세스로 바꾸는 가장 어려운 작업은 지원 없이 기술 관리 계층으로 떠넘겨진다는 점이다. EM은 현재 KPI의 변화가 없는 상태에서 거버넌스, 코드 리뷰 프로세스, 팀 교육, 운영 리스크를 동시에 처리해야 한다. 기업이 이 역할을 공식화하지 않으면 AI 도입은 일관성을 잃고, 품질 리스크가 증가하며, 가장 뛰어난 관리자들을 잃게 될 수 있다.
