# [[Bottleneck Migration]]

## 📌 Brief Summary
Bottleneck Migration(병목 이동)은 AI 코딩 도구 등 새로운 기술을 도입할 때 개발 프로세스의 병목 현상이 사라지지 않고 파이프라인의 하위 단계로 이동하는 현상을 뜻합니다 [1, 2]. AI의 도움으로 코드 생성 속도는 크게 빨라지지만, 그로 인해 코드 리뷰, 테스트, 통합 단계에 부하가 몰려 느려지게 됩니다 [2]. 결과적으로 개발 과정의 문제점이 해결되는 것이 아니라 새로운 병목 지점으로 옮겨가게 됩니다 [3].

## 📖 Core Content
* **작업 시간 분배의 변화**: 전통적인 소프트웨어 개발 흐름에서는 코딩 단계가 전체 시간의 약 50%를 차지했습니다 [2]. 반면 AI의 지원을 받는 개발 흐름에서는 코딩에 소요되는 시간 비중이 20%로 급격히 감소합니다 [2].
* **새로운 병목의 발생(코드 리뷰)**: 코딩 단계가 20~55%까지 빨라짐에 따라 병목 현상은 하류(downstream)로 이동합니다 [1]. 설계(10% → 15%), 테스트(15% → 20%), 그리고 특히 코드 리뷰(20% → 40%)에 소요되는 시간 비중이 늘어나면서 코드 리뷰가 개발 파이프라인의 새로운 병목으로 자리 잡습니다 [2, 3].
* **업무량 및 리뷰 시간의 급증**: 실제 엔터프라이즈 데이터(Faros AI)에 따르면 AI 도입 후 완료된 작업은 21%, 병합된 Pull Request(PR)는 98% 증가합니다 [3]. 하지만 생성된 평균 PR의 크기가 154%나 커지면서, PR 리뷰 시간 역시 91% 급증하게 됩니다 [1, 3]. 

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
AI를 활용한 코딩 속도 향상이라는 최적화 선택은, 필수적으로 코드 리뷰 및 통합이라는 후속 단계의 부하를 가중시키는 부작용(Trade-off)을 수반합니다 [1, 2]. 만약 개발 팀 내에서 이미 코드 리뷰 프로세스가 병목을 겪고 있다면, AI 코딩 도구의 도입은 이 문제를 더욱 악화시킬 수 있다는 뚜렷한 제약 사항이 있습니다 [3]. 따라서 AI 도구를 광범위하게 도입하기 전에는 팀의 리뷰 수용 능력을 반드시 평가해야 하며, AI 도입에 발맞춰 코드 리뷰 리소스를 늘리거나 최적화할 계획을 병행해야만 실질적인 생산성 향상을 거둘 수 있습니다 [3].

---
*Last updated: 2026-05-03*