이 글을 쓴 사람: 외주 개발사 대표 (개발 경력 18년)
저희도 AI를 씁니다. 기획·디자인·개발·QA 전부에 걸쳐, 거의 99% 수준입니다. 그래서 "AI 쓰면 외주 필요 없는 거 아닌가요?"라는 질문을 드리러 오신 분들께 가장 솔직하게 답할 수 있는 위치에 있다고 생각합니다.
"바이브코딩 쓰면 개발비 반값 아닌가요?"
2026년 들어 바이브코딩이 빠르게 대중화되고 있습니다. 글로벌데이터는 바이브코딩이 앱 개발의 주류로 부상할 것이라 전망했고, 실제로 LinkedIn이나 개발 커뮤니티에는 "코딩 몰라도 앱 만들었다", "AI로 비용 절감했다"는 글이 늘고 있습니다.
저희에게도 비슷한 질문이 들어옵니다. "요즘 AI로 다 만들 수 있다는데, 굳이 개발사에 맡겨야 하나요?" "바이브코딩으로 만들면 더 싸게 되는 거 아닌가요?"
이 글은 그 질문에 답하기 위해 씁니다. AI를 실제로 쓰는 개발사 대표 입장에서, 있는 그대로 이야기합니다.
우리도 AI를 씁니다 — 거의 99%
저희 개발 프로세스에서 AI가 개입하지 않는 부분이 거의 없습니다. 요구사항 정리, 아키텍처 설계, 코드 작성, 테스트, 코드 리뷰까지 전 과정에서 Claude Code, Cursor 같은 도구를 씁니다. 사람은 최종 판단과 사람만 할 수 있는 영역 — 고객과의 커뮤니케이션, 요구사항의 본질 파악, 품질 책임 — 에 집중합니다.
수치로 보면 이 변화는 업계 전체 흐름입니다. 12만 1천 명 개발자를 대상으로 한 DX 서베이에서 93%가 AI 코딩 도구를 월 1회 이상 사용한다고 답했습니다. 전체 작성 코드 중 약 46%가 AI 생성 코드입니다 (Modall, 2026).
그러니 "AI를 쓴다"는 것 자체는 이제 차별점이 아닙니다. AI를 안 쓰는 개발사가 오히려 비효율적인 거지, AI를 쓴다고 해서 외주가 필요 없어지는 건 아닙니다.
AI 덕에 비용은 실제로 내려가고 있습니다
GitHub Copilot을 도입한 팀을 분석한 GitHub의 2025년 통계에 따르면, 개발자가 작업을 완료하는 속도가 55% 빨라졌습니다. 저희 체감과도 일치합니다.
이 효율이 견적에 반영되기 시작했습니다. 예전이라면 1억 가까이 불렀을 프로젝트를 6~7천만원대에 진행하는 경우도 있습니다. 빨라진 시간을 품질·보안·테스트에 재투자하는 방식입니다.
다만 오해하지 않으셨으면 합니다. 비용이 낮아지는 건 맞지만, 0에 수렴하지는 않습니다. 그 이유는 다음 섹션에서 설명합니다.
"잘하는 3~5년차인데 덜렁이" — 바이브코딩의 현실
AI의 목표는 "되게 하는 것" 입니다. 완성도는 다른 문제입니다.
개발 경력 18년 된 저도 초년병 시절에는 "다 만들었다"고 했을 때의 완성도가 어떤 수준인지 몰랐습니다. 지금은 압니다. 그 차이가 바이브코딩에서도 그대로 나옵니다.
제가 직접 경험한 것들입니다:
- 중복 코드: 같은 기능을 여러 곳에 반복해서 구현하는 경우가 많습니다. AI는 일관성을 유지하기보다 그때그때 "되게 하는" 쪽을 선택합니다.
- 보안 허점: 저도 최근에 AI로 작업하면서 JupyterLab을 인증 토큰 없이 설정해버린 적이 있습니다. 원래는 설계 단계에서 보안 요구사항을 문서화해놓고 AI에게 시켰어야 하는데, 그걸 빼먹은 겁니다.
- 디자인 완성도: 겉보기엔 괜찮아 보이는데, 뜯어보면 대충 만든 경우가 많습니다. 반응형 처리나 엣지 케이스에서 특히 그렇습니다.
- 예외 처리: 테스트해보면 예외 상황에서 많이 깨집니다. "정상 케이스"만 만들어놓고 끝낸 느낌입니다.
한 마디로 표현하면 이렇습니다. "잘하는 3~5년차 개발자인데 덜렁이." 지금 눈앞의 것만 막기 급급하고, 전체 그림을 보는 감각이 없습니다.
업계의 데이터도 같은 방향을 가리킵니다:
| 출처 | 수치 | 내용 |
|---|---|---|
| Veracode (2025) | 45% | AI 생성 코드에 OWASP Top 10 보안 취약점 포함 |
| CodeRabbit (470 PR 분석) | 1.7배 | AI PR이 사람 PR 대비 이슈 1.7배 많음 |
| Sonar 서베이 | 67% | "AI가 만든 코드는 맞아 보이지만 신뢰할 수 없다" |
| METR 연구 | 체감 20% ↑, 실측 19% ↓ | 경험 많은 개발자가 AI 쓸 때 체감과 실제의 괴리 |
또한 Faros AI가 1만 명 이상의 개발자를 분석한 결과, AI 도입 후 PR이 98% 증가했지만 리뷰 시간은 91% 증가하고 버그도 9% 증가했습니다.
그리고 잘 알려진 "80/20 클리프" 문제가 있습니다. WhimseyLabs의 표현이 정확합니다. "데모는 5분, 프로덕션은 3개월." 80%까지는 AI가 빠르게 만들어주지만, 나머지 20%에서 절벽이 있습니다. 그 20%가 상용 서비스에서 가장 중요한 부분입니다.
직접 할까, 맡길까 — 판단 기준
솔직하게 기준을 드립니다.
바이브코딩으로 직접 해도 되는 경우:
- 시간이 있고 예산이 적은 경우
- 간단한 홈페이지, 잘 알려진 형태의 웹/앱
- AI가 기본으로 만들어주는 수준의 디자인으로 충분한 경우
- MVP/프로토타입, 내부 도구, 검증 단계
단, 토이 프로젝트를 하나 먼저 해보고 결정하세요. 완성도 있게 만드는 건 생각보다 쉽지 않습니다.
전문 개발사에 맡기는 게 나은 경우:
- 시간이 없고 예산이 있는 경우
- 장비 연동, 프로토콜 분석 등 도메인 지식이 필요한 경우 (→ 장비 연동·데이터 수집 외주 가이드)
- 상용 수준 완성도가 필요한 경우
- 결제·인증·개인정보 등 보안·안정성이 중요한 경우
- 사용자가 실제로 쓰는 서비스 (스케일 단계)
Jam의 관찰도 같은 방향입니다. "바이브코딩으로 프로토타입까지 온 창업자들이 점점 전문 개발사를 찾고 있다." 빠른 검증에는 바이브코딩, 상용화에는 전문 개발사 — 이 구분이 자연스럽게 생겨나고 있습니다.
자주 묻는 질문
Q: 바이브코딩으로 만든 프로토타입을 개발사에 넘길 수 있나요?
가능합니다. 프로토타입은 요구사항 파악에 큰 도움이 됩니다. 다만 프로토타입 코드를 그대로 프로덕션에 쓰기보다는, 요구사항 참고 자료로 활용하고 프로덕션 코드는 새로 작성하는 경우가 많습니다.
Q: AI를 쓰는 개발사에 맡기면 비용이 더 저렴한가요?
AI를 적극 활용하는 개발사는 같은 기능을 더 효율적으로 만들 수 있어, 결과적으로 비용이 낮아지는 추세입니다. 다만 AI가 만든 코드의 품질·보안 검증에 시간이 필요하므로, 비용이 0에 수렴하지는 않습니다.
Q: 바이브코딩으로 만든 서비스의 유지보수는 어떻게 하나요?
AI 생성 코드는 구조가 일관되지 않고 중복이 많을 수 있어, 유지보수 난이도가 높아질 수 있습니다. 서비스가 성장하면 코드 리팩토링이나 전문 개발자의 검토가 필요합니다.
마무리
AI는 도구이고, 도구를 잘 쓰는 건 경험입니다.
바이브코딩이 만들어낸 건 "누구나 만들 수 있는 세상"이 아니라, "만드는 데 필요한 기술의 무게중심이 바뀐 세상"입니다. 코드를 직접 작성하는 능력보다, 무엇을 만들어야 하는지 알고 AI의 결과물을 검증하는 능력이 더 중요해졌습니다.
저희는 그 검증을 18년의 경험으로 합니다.
개발이 필요한 프로젝트가 있으신가요? 어디서 시작해야 할지 모르겠다면, 먼저 이야기를 나눠보시기 바랍니다.
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2020년 설립, 소프트웨어 개발 전문 기업입니다.
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