AI는 진입 장벽을 낮추지만, 시스템의 원리와 상태를 보이지 않게 만들면 유지보수 부채를 빠르게 키운다.
현장의 목소리
NN/g가 관찰한 ‘바이브 아키텍트’는 코딩 지식 없이 대화와 시행착오로 복잡한 자동화 시스템을 만든다. 맞춤성은 높지만 시스템 내부가 보이지 않아 시간이 지나면 표류하고, 변경의 이유와 의존 관계를 설명하기 어렵다.
AXM과의 연결
이 현상은 개인의 실행 능력이 조직의 능력으로 자동 전환되지 않는다는 AXM의 주장과 맞닿아 있다. 결과를 만든 사람이 떠나도 시스템이 유지되려면 상태, 판단, 실패, 변경 이유가 지식 자산으로 남아야 한다.
리더가 물어야 할 질문
빠르게 만든 자동화가 작동하는 이유와 실패 조건을 다른 사람이 이해하고 수정할 수 있는가?