AI는 원치 않는 100개의 기능을 신속히 배포하지만, 테스트에 더 많은 시간이 필요하다.
AI를 통해 코드를 빠르게 배포할 수 있지만, 이는 오히려 테스트 과정에서 병목 현상을 초래한다. AI가 작성한 코드의 결정 이유를 이해하기 어렵고, 이로 인해 품질 보증(QA) 팀의 역할이 중요해진다. 고객이 요청하지 않은 많은 기능이 개발되면, 각 기능이 서로 충돌할 위험이 높아진다. 따라서 고객의 실제 필요를 이해하고 그에 맞는 맞춤형 기능을 제공하는 접근이 필요하다.
AI can ship 100 unwanted features quickly, but it requires more time for testing.
While AI enables rapid code deployment, it shifts the bottleneck to testing processes. Understanding AI-generated code decisions can be challenging, making the role of Quality Assurance (QA) vital. As more features get developed without customer request, the risk of clashes between features increases. Therefore, a focus on understanding actual customer needs and offering customizable options becomes essential.