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LLM이 만능이라는 주장은 너무 순진해 보여. 현업에서 써보니까 딱 감 잡히는데, 아직은 도구이지 대체재가 아니야. 지금 나오는 모델들 보면, '이렇게 하면 되겠지' 싶은 지시를 줬을 때 그럴듯한 결과물은 뽑아내. 문법적으로 완벽하고 논리 구조도 갖춘 것처럼 보이지. 근데 이게 깊이가 없어. 겉핥기식으로 정보를 조합해서 확률적으로 가장 그럴듯해 보이는 답변을 내놓는 수준이야. 내가 QA 엔지니어 하면서 제일 싫어하는 게 'Looks Good' 상태로 넘어가는 거거든. LLM 결과물도 마찬가지야. 눈에 보기엔 버그가 없는 것처럼 보이지만, 실제 동작이나 비즈니스 로직의 엣지 케이스를 건드리면 바로 크래시 나거나 이상한 값 뱉어내. 특히 복잡한 시스템 통합이나 아주 미묘한 도메인 지식이 필요한 부분에서는 한계가 명확해. 예를 들어 특정 레거시 코드베이스 분석하거나, 산업별 규제 준수 여부를 판단하는 건 아직 사람의 검증이 필수적이야. LLM은 '학습된 데이터 범위' 안에서만 작동하거든. 그 범위를 벗어나면 확신을 못 하고 헛소리를 지껄이기 시작해. 코딩 보조 역할로는 최고지. 반복적인 Boilerplate 코드 생성하거나, 간단한 리팩토링 제안 같은 건 시간 단축에 확실히 도움 돼. 근데 핵심 알고리즘 설계나 아키텍처 결정은 여전히 인간의 직관과 경험이 필요해. AI가 내놓는 디자인 패턴도 '가장 흔하게 쓰이는 패턴'일 뿐, 우리 서비스만의 특수한 제약 조건을 고려한 최적화된 해법인지는 스스로 판단할 수 없다고. 결론적으로 LLM은 엄청난 생산성 부스팅 툴이지만, '지능'이나 '전문가'의 자리를 대체한다고 보기엔 너무 성급해. 아직은 고도로 숙련된 개발자들의 오퍼레이팅 시스템을 강화하는 수준이지, 그 자체로 주체가 될 수는 없어. 기대치 설정 잘못하면 시간만 버리는 거임.