
🧭 이 앱은 무엇을 만들지 결정하는 것은 내가,
어떻게 구현할지는 AI가 맡는 방식에서 출발했다.
1. 이 사이드 프로젝트는 어떻게 시작되었는가
이 프로젝트는 개인적인 아이디어에서 출발하지 않았다.
법인 택시기사로 일하는 지인에게서 하나의 요청을 받으면서 시작됐다.
“월급 계산을 좀 더 편하게 할 수 있는 앱이 있었으면 좋겠다”는 이야기였다.
현재 그는 캘린더에 하루 단위로 두 가지 항목만 기록하고 있다.
하나는 오늘 매출, 다른 하나는 오늘 발생한 톨게이트 비용이다.
문제는 이 기록 방식이 잘못되었기 때문이 아니라,
합산과 정산을 전혀 고려하지 않은 구조라는 점이다.
- 월말에 전체 매출을 다시 계산해야 하고
- 성과급 기준에 맞춰 금액을 재정리해야 하며
- 톨게이트 비용처럼 나중에 환급되는 금액은 따로 표시하기가 어렵다
즉, 데이터는 매일 쌓이지만
월 단위로 한 번에 파악하기에는 부적합한 형태로 존재하고 있다.
이 요청을 받았을 때,
“이건 앱으로 만들면 해결할 수 있겠다”는 판단은 빠르게 내려졌다.
하지만 동시에 하나의 질문이 생겼다.
🤔 이 문제를 해결하는 데
직접 코딩하는 방식이 과연 최적의 선택일까?

2. 개발자라면 보통 선택했을 방식
일반적인 사이드 프로젝트의 흐름은 명확하다.
- 개발 환경을 세팅하고
- 프레임워크를 고르고
- 기능을 쪼개 직접 구현한다
이 방식은 익숙하고, 통제 가능하며, 성취감을 준다.
그래서 대부분의 개발자는 “직접 코딩”을 기본값으로 둔다.
문제는 이 기본값이
항상 가장 효율적인 선택은 아니라는 점이다.
3. 그런데 왜 직접 코딩하지 않기로 했는가
이 결정을 이해하려면, 한 가지 전제가 필요하다.
나는 지금까지 앱을 직접 만들어 본 경험이 없다.
물론 학습을 통해 시도할 수는 있다.
하지만 이 프로젝트에서 그 선택은 곧바로
가장 비용이 큰 경로가 된다.
- 개발 환경부터 새로 익혀야 하고
- 시행착오의 범위를 가늠하기 어렵고
- 문제 해결보다 “익숙해지는 과정”에 시간이 소모된다
이 프로젝트의 목적은
앱 개발 자체를 배우는 것이 아니었다.
여기서 발생하는 비용은
단순히 학습 시간의 문제가 아니라,
다른 판단과 실험에 쓸 수 있었던 시간을 포기하게 되는 기회비용이다.
주어진 문제를 가장 효율적인 방식으로 해결하는 것,
그리고
AI를 개발의 실행 주체로 둘 수 있는지를 검증하는 것이었다.
4. AI에게 ‘도구 이상’을 맡길 수 있다고 판단한 근거
직접 코딩을 선택하지 않았다고 해서,
모든 책임을 AI에게 넘긴 것은 아니다.
이 프로젝트에서는
책임의 경계를 더 명확히 나누는 방식을 택했다.
| 구분 | 나 (사람) | AI |
|---|---|---|
| 역할의 성격 | 판단과 결정 | 실행과 구현 |
| 담당 영역 | 문제 정의, 목표 설정 | 코드 생성, 화면 구성 |
| 개입 시점 | 무엇을 만들지 정할 때 | 어떻게 만들지 구현할 때 |
| 책임 | 방향 설정과 검증 | 반복 작업과 수정 |
AI는 무엇을 만들 것인가를 판단하지 않는다.
하지만 정의된 조건 안에서 구현하는 능력은
이미 충분히 실험 대상이 된다.
그래서 이 프로젝트에서 AI는
보조 도구가 아니라 실행 주체로 설정되었다.
5. 이 선택이 의미하는 개발 방식의 변화
이 프로젝트에서의 선택은
“코딩을 하지 않는다”는 선언이 아니다.
개발 과정에서 인간이 개입하는 지점을 바꾼 것에 가깝다.
이 방식에서는
코드를 얼마나 잘 작성하는지가 아니라,
어떤 판단을 내렸는지가 결과의 품질을 좌우한다.
6. 이 글의 결론: 이것은 회피가 아니라 실험이다
직접 코딩하지 않는 선택은
편의적인 결정이 아니다.
이 프로젝트는 결과물의 완성도를 증명하려는 시도가 아니라,
개발 과정에서 인간과 AI의 역할을 어떻게 나눌 수 있는지를 검증하는 실험이다.
이 기록 자체가
이 프로젝트의 첫 번째 결과물이다.
7. 다음 글 예고
다음 글에서는
이 실험을 실제로 진행하기 위해
어떤 개발 환경과 도구 조합을 선택했는지 다룬다.
다음 글에서는 [Taxi Driver App] – Part 2에서 이어집니다.
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