AI로 사이트 제작, 생각보다 쉽지 않았던 이유와 현실적인 한계

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요즘은 "AI로 홈페이지 만들기", "몇 분 만에 웹사이트 완성" 같은 문구를 정말 많이 보게 됩니다.

저도 처음에는 GPT와 AI 웹사이트 제작 서비스를 함께 사용하면 개발자를 구하지 않아도 충분하지 않을까 생각했습니다.

실제로 몇 번 만들어보니 첫 화면 정도는 정말 빠르게 나옵니다.

문제는 그 다음부터였습니다.

처음에는 AI가 거의 다 해결해 줄 것 같았는데, 막상 운영 가능한 사이트까지 만들려니 예상하지 못했던 문제들이 계속 생기더군요.

이번 글에서는 직접 여러 AI를 활용해 사이트를 제작하면서 느꼈던 현실적인 한계들을 정리해보려고 합니다.

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【 AI는 시작은 빠르지만 끝까지 책임지지는 않습니다 】

홈페이지 첫 화면 제작만 보면 정말 놀랄 정도입니다.

"카페 홈페이지 만들어줘."

"회사 소개 사이트 만들어줘."

이 정도 요청은 몇 초 만에 HTML이나 React 코드가 생성됩니다.

여기까지는 매우 만족스럽습니다.

하지만 실제 서비스는 첫 화면이 끝이 아닙니다.

회원가입

로그인

게시판

관리자 페이지

결제

DB 연결

검색 기능

권한 관리

이런 기능이 하나씩 추가되기 시작하면 AI가 만들어주는 코드만으로는 운영하기 어려워집니다.

오히려 기능이 많아질수록 사람이 직접 수정해야 하는 비율이 빠르게 늘어납니다.

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【 코드 품질이 항상 일정하지 않습니다 】

이 부분은 생각보다 많이 겪었습니다.

같은 질문을 하루 차이로 다시 입력했는데 전혀 다른 구조의 코드가 나오는 경우도 있습니다.

어떤 날은 깔끔하게 작성되는데

다른 날은 변수명이 뒤죽박죽이거나 이미 사용하지 않는 라이브러리를 사용하는 코드가 생성되기도 했습니다.

특히 프로젝트가 커질수록 이전에 작성했던 코드와 충돌하는 경우가 자주 발생했습니다.

AI는 현재 대화 내용을 참고하지만 프로젝트 전체를 완벽하게 이해하는 개발자는 아니라는 점을 계속 느끼게 됩니다.

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【 오류 수정 시간이 생각보다 오래 걸립니다 】

많은 분들이

AI가 코드를 만들어주니까 개발 시간이 절반 이하로 줄어들 것이라고 생각합니다.

일부는 맞습니다.

예를 들어

레이아웃 제작

기본 CRUD

간단한 API 연결

이 정도는 상당히 빨라집니다.

하지만 오류가 발생하기 시작하면 상황이 달라집니다.

AI에게 오류를 보여주면

새로운 해결 방법을 제시합니다.

적용하면 또 다른 오류가 생깁니다.

다시 질문하면 이전 답변과 다른 방향으로 수정합니다.

결국 오류 하나를 해결하는 데 1~2시간 이상 사용하는 경우도 적지 않았습니다.

직접 디버깅할 수 있는 기본 지식이 없으면 오히려 시간이 더 오래 걸릴 수도 있습니다.

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【 디자인는 예쁘지만 사용성은 부족한 경우가 많습니다 】

AI가 만들어주는 디자인은 처음 보면 상당히 깔끔합니다.

문제는 대부분 비슷하다는 점입니다.

어디선가 많이 본 느낌.

비슷한 버튼.

비슷한 카드.

비슷한 레이아웃.

브랜드만의 개성이 부족한 경우가 많았습니다.

실제로 서비스를 운영하려면

사용자의 동선

전환율

모바일 사용성

접근성

이런 요소를 계속 수정해야 하는데 이 부분은 아직 사람이 직접 판단하는 비중이 훨씬 큽니다.

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【 SEO는 자동으로 해결되지 않습니다 】

많은 분들이 놓치는 부분입니다.

AI가 사이트를 만들었다고 해서 검색엔진 최적화(SEO)까지 자동으로 끝나는 것은 아닙니다.

오히려 기본 구조만 생성되는 경우가 많습니다.

검색 제목

메타 설명

구조화 데이터

사이트맵

robots 설정

내부 링크 구조

페이지 속도

이미지 최적화

이런 요소들은 여전히 직접 관리해야 합니다.

특히 검색 유입을 기대하는 블로그나 쇼핑몰이라면 AI가 만들어준 그대로 운영해서는 좋은 결과를 기대하기 어렵습니다.

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【 보안은 가장 조심해야 하는 부분입니다 】

이 부분은 특히 중요합니다.

AI가 생성한 로그인 기능이나 회원가입 기능을 그대로 사용하는 것은 위험할 수도 있습니다.

비밀번호 암호화 방식이 오래된 경우도 있었고,

입력값 검증이 부족한 코드도 꽤 자주 보였습니다.

SQL Injection

XSS

CSRF

권한 검증

세션 관리

이런 보안 요소는 AI가 일부 구현해 주더라도 반드시 사람이 검토해야 합니다.

실서비스라면 더욱 그렇습니다.

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【 유지보수는 결국 사람이 합니다 】

사이트는 만드는 것보다 운영 기간이 훨씬 깁니다.

버그 수정

새 기능 추가

서버 이전

API 변경

라이브러리 업데이트

브라우저 호환성

이런 작업은 계속 발생합니다.

AI는 필요한 순간마다 도움을 줄 수는 있지만 프로젝트 전체를 지속적으로 관리해 주지는 않습니다.

그래서 처음 제작보다 운영 단계에서 개발 경험의 차이가 크게 드러나는 것 같습니다.

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【 비용도 생각보다 발생합니다 】

처음에는 AI만 사용하면 비용이 거의 들지 않을 것 같았습니다.

하지만 실제로는 조금 달랐습니다.

유료 AI 구독

도메인

호스팅

DB 서버

메일 서버

이미지 생성

외부 API 사용료

결제 시스템

이런 비용이 하나씩 추가됩니다.

간단한 소개 사이트라면 부담이 크지 않지만, 기능이 늘어날수록 월 운영비도 함께 증가합니다.

예를 들어 단순 랜딩페이지는 하루 정도면 기본 형태를 만들 수 있었지만, 회원 기능과 게시판, 관리자 페이지까지 포함한 사이트는 수정과 테스트를 반복하며 일주일 이상이 걸렸습니다.

AI 덕분에 초안 제작은 빨라졌지만 전체 작업량이 절반으로 줄었다고 느끼지는 않았습니다.

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【 그래도 AI가 가장 빛나는 구간은 분명 있습니다 】

반대로 정말 만족했던 부분도 있습니다.

반복되는 코드 작성

기본 레이아웃 제작

SQL 작성

API 예제 생성

문서 정리

오류 원인 분석

이런 작업에서는 작업 속도가 확실히 빨라졌습니다.

예전 같으면 검색을 여러 번 해야 했던 내용을 한 번에 정리해 주는 점은 상당히 편리했습니다.

다만 AI를 개발자를 완전히 대체하는 도구로 보기보다는, 작업 속도를 높여주는 협업 도구로 접근했을 때 만족도가 훨씬 높았습니다.

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마지막으로 직접 사용해 본 입장에서 가장 크게 느낀 점은 하나였습니다.

AI는 사이트를 '만드는 것'에는 매우 강합니다.

하지만 사이트를 '운영 가능한 서비스'로 완성하는 과정은 아직 사람의 판단과 경험이 훨씬 많이 필요합니다.

간단한 홈페이지나 포트폴리오 정도라면 AI만으로도 충분히 시작할 수 있습니다.

반면 회원 관리, 결제, 검색 유입, 보안, 유지보수까지 고려해야 하는 서비스라면 AI가 모든 문제를 해결해 주지는 않습니다.

결국 AI는 개발자를 대체하는 존재라기보다, 개발 속도를 높여주는 강력한 도구에 가깝다는 것이 여러 번 프로젝트를 진행하며 내린 가장 현실적인 결론이었습니다.​