- AI가 '공짜'로 만들어준 시스템들이 조직을 늪으로 끌고 갑니다

엔지니어가 Claude를 엽니다. 문제를 던집니다. 답이 나옵니다. 생각? 안 합니다. 검증? 안 합니다. 첫 번째 답을 그대로 복사-붙여넣기. 이 사람의 공식 직함은 여전히 '엔지니어'입니다.

요즘 이런 사람을 부르는 신조어가 생겼습니다. 'Meat Proxy' - 직역하면 '고기 대리인'. AI가 뱉어낸 코드와 텍스트를 읽지도, 이해하지도 않고 그대로 전달하는 인간 택배기사를 뜻합니다. 

'Slop-Creep'. 존재할 필요가 없었던 시스템들이, 만드는 비용이 0원에 수렴하면서, 아무도 '왜?'를 묻기 전에 쌓여가는 현상. 


1. 해결책이 먼저, 문제는 나중 - 뒤집어진 세상

• 예전에는 실수의 비용이 컸습니다. 앉아서 생각하고, 설계하고, 그 다음에 만들었어요
• 지금은 순서가 거꾸로. 해결책을 먼저 만들고, 문제를 찾아 나서는 세상
• AI에 대한 신뢰가 높을수록 비판적 사고력은 반비례해서 떨어짐 (319명 지식노동자, 936건 사례 분석)
• 현재 AI 에이전트는 '그거 만들지 마세요'라고 말할 줄 모릅니다. 여러 단계에 걸쳐 'No'를 판단하는 능력이 없어요. 그러니 meat proxy가 있든 없든 쓸데없는 것들이 계속 쌓입니다


2. 스타트업은 괜찮다 - 진짜 무서운 건 대기업이다

• 저자 본인도 문신 아티스트용 CRM 스타트업을 만들었다 망했습니다. 기술 문제가 아니었어요. 아티스트들은 인스타와 구글 캘린더로 충분했고, 결제도 현금 선호. 업종별 CRM이 안 만들어졌던 데는 다 이유가 있었던 겁니다
• 예전에는 만드는 데 몇 달이 걸렸기 때문에, 시간이 자연 필터 역할을 했어요. 지금은 그 필터가 증발. CRM 먼저 만들고, 업종 골라 붙이고, 문제를 나중에 찾는 역전 현상이 벌어집니다 (인스타 피드에 알파카 농장주용 CRM 광고가 뜨는 세상)
• 스타트업이 slop을 양산하는 건 괜찮습니다. 빨리 만들고 빨리 죽으면 됩니다
• 문제는 대기업. 스타트업은 죽을 수 있지만, 대기업 내부 소프트웨어는 한번 만들어지면 들러붙어요. Claude가 추천한 아키텍처라고 서비스 하나 더, 새 추상화 레이어 하나 더, 데이터베이스 하나 더, 에이전트 하나 더... 개별 결정은 다 싸니까 아무도 '안 됩니다'라고 안 합니다


3. Slop-Creep 악순환 - 재정팀 사례가 소름 돋습니다

• 원래: 데이터 엔지니어와 협업 - 파이프라인 구축 - 중앙 플랫폼에서 검증. 느리지만 구조가 있었어요
• AI 도입 후: 비기술 인력이 에이전트 도움으로 직접 스크립트를 만듭니다. 생산성 급상승. 여기까진 좋습니다
• 새 업무 추가 시: 데이터팀 안 거치고 직접 파이프라인까지 뚝딱. Git 밖에서, 만든 사람도 이해 못 하는 시스템이 돌아감
• 그 직원이 퇴사하면? 후임은 보고서와 스크립트는 물려받지만 '왜 이렇게 만들었는지'는 못 물려받습니다. 수정을 또 에이전트한테 맡기면 원래 설계에서 더 멀어지고, 재정 업무가 어느새 엔지니어링 업무로 변질

저자가 이걸 'Slop-Creep Feedback Loop'라고 부릅니다. AI가 로컬 솔루션 비용을 낮추고 → 로컬 솔루션 폭증 → 개별적으로 유용하지만 → 전체적으로 소유권 불명, 숨은 의존성, 맥락 부채 누적. 창업 5년차가 30년차 레거시 대기업의 기술 부채를 순식간에 따라잡는 구조입니다.


4. 해법은 의외로 단순합니다

• 에이전트 창을 다 닫으세요. 설계 문서를 직접 쓰세요. 해결책을 머리로 먼저 떠올려 보세요
• 다른 사람에게 피드백을 받으세요 (진짜로 읽었는지 확인하세요. meat proxy 노릇만 하는 건 아닌지도요)
• 그 다음에 에이전트한테 다듬으라고 맡기면 됩니다. 순서가 핵심이에요. 생각이 먼저, 도구는 나중
• 리더들은 '납품 자체'를 보상하지 말고, 내일의 가치를 만드는 장기 비전에 보상 체계를 맞춰야 합니다

"So think." 생각하라.

(출처: Brandon Sovran, "Slop-Creep: When Building Gets Cheaper Than Thinking", Awaiting Input, 2026.09.07)