AI 앱들은 다 어디 있나? PyPI 데이터로 본 AI 생산성 효과의 부재

Who Should Read

AI 도구의 실제 생산성 효과에 의문을 가진 개발자, AI 도구 도입 ROI를 평가하는 엔지니어링 리더

Core Mechanics

• ChatGPT 출시 후 PyPI 신규 패키지 수에 명확한 인플렉션 없음 — 스팸/악성코드 증가를 제외하면 변화 없음
• ChatGPT 이후 출생한 패키지들은 첫 1년 내 업데이트 빈도 높아짐(6→13 릴리스/년) — 있는 것은 더 빠르게 발전
• 핵심 이유: AI로 만든 대부분의 앱은 개인 내부용 → PyPI 출판 안 함; 첫 90%는 쉬워졌지만 마지막 10%가 더 어려워짐(거대 코드베이스 + 낮은 친숙도)

Evidence

• Answer.AI가 PyPI 전체 패키지 수와 상위 15,000개 다운로드 패키지의 코호트별 업데이트 빈도 분석
• HN 댓글: iOS 앱 신규 제출은 24% 증가 — 측정 지표에 따라 다른 그림

How to Apply

• AI 생산성 측정 시 공개 결과물(패키지, PR) 대신 팀 내부 배포·자동화 증가를 지표로 활용
• AI 도구 도입 후 "마지막 10%" 디버깅 역량 유지에 별도 투자 필요 — 이해 없이 코드만 늘어나면 기술 부채

Terminology