설명할 수 없는 실패의 일상화

AI 에이전트와 LLM을 활용한 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 시대에는 개발 속도가 곧 경쟁력입니다. 하지만 기사에서 지적하듯, 오류의 원인을 추적할 수 없는 '설명 불가능한 실패'를 용인하는 순간, 그 소프트웨어는 기술적 자산이 아닌 시한폭탄이 됩니다. 특히 인프라나 라이브러리 같은 핵심 레이어에서 이러한 불확실성을 방치하는 것은 매우 위험한 도박입니다.

물론 모든 기능에 100%의 정확도를 요구하는 것은 비효율적이며, '70%의 정확한 결정'이 더 나은 전략일 때도 있습니다. 하지만 핵심은 '실패를 수용하느냐'가 아니라 '실패의 원인을 통제할 수 있느냐'입니다. 스타트업 창업자들은 AI 도입으로 얻은 여유 시간을 단순한 기능 확장이 아닌, AI 출력의 신뢰도를 검증하고 평가하는 자동화된 파이프라인을 구축하는 데 재투자하여 제품의 지속 가능성을 확보해야 합니다.