# 하버드 연구: AI 코딩 도구, 코드 늘려도 개발 속도는 그대로

> 718개 기업을 분석한 결과, AI가 생성한 코드가 늘면서 코드 검토 부담도 커져 전반적인 생산성 향상은 제한적인 것으로 나타났다.

Oossa · 2026-10-22 · https://oossa.com/ko/harvard-study-shows-ai-code-assistants-add-work-without-speeding-delivery

Jellyfish의 분석 플랫폼을 활용한 하버드 연구는 2021년 1월부터 2026년 3월까지 718개 기업에서 발생한 약 3억 건의 업무 기록을 분석했다. AI 코딩 어시스턴트를 사용하면 코드 줄 수는 12%, 커밋 수는 9% 늘었고, AI 에이전트를 사용하면 각각 30%, 20% 증가했다. 그러나 에이전트를 도입했을 때 직원 1인당 해결한 Jira 이슈 수는 12% 늘어나는 데 그쳤으며, 어시스턴트 사용에 따른 증가는 없었다. 코드가 늘면서 풀 리퀘스트 검토 시간은 49% 길어졌고, PR당 댓글 수는 53% 증가했으며, 수정이 필요한 PR의 비율은 두 배로 뛰었다.

## 팩트

- 연구는 2021년 1월부터 2026년 3월까지 718개 기업의 업무 기록 약 3억 건을 분석했다.
- AI 에이전트는 코드 줄 수를 30% 늘렸지만, 직원 1인당 해결한 이슈 수는 12% 증가하는 데 그쳤다.

## 왜 중요한가

엔지니어링 관리자는 AI 코드 생성 도구를 도입하면 검토 업무도 늘어날 수 있다는 점을 고려해 추가적인 QA 인력을 계획해야 한다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Study Finds AI-generated Code Fails to Boost Productivity Due to Downstream Bottlenecks](https://www.infoq.com/news/2026/10/jellyfish-ai-productivity/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-10-22

최종 업데이트: 2026-10-22