AI · State of Dev in South Korea 2026

데이터 활용

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AI

한국에서 배포되는 코드 중 AI가 작성하는 비율, 많이 쓰는 도구, 그리고 AI에 대한 생각.

70%

배포 코드 중 AI 생성 비율의 중앙값

74%가 최소 매일 AI로 코드를 생성합니다

교차 분석 3개로 시작합니다. 또는 개별 응답 7개 보기 ↓

교차 분석

AI는 모든 연차의 코드를 대부분 씁니다. 다른 것은 열의뿐입니다

실무 경력별 AI 작성 코드 비중과 AI 신뢰도

AI가 작성한 코드 비중의 중앙값은 경력 3년 이하 70%, 4~6년 80%, 7~9년 70%, 10년 이상 65%입니다. AI로 생산성이 높아진다는 응답은 같은 구간에서 82%에서 68%로 내려갑니다. 두 차이 모두 오차 범위 안에 있으므로 추세가 아니라 뚜렷한 관계가 없다고 읽는 편이 맞습니다.

작성 코드 중 AI 생성 비율 중앙값

0–3년

70% · n=56

4–6년

80% · n=29

7–9년

70% · n=17

10년 이상

65% · n=28

AI로 생산성이 높아진다에 동의

0–3년

82% · n=57

4–6년

72% · n=29

7–9년

76% · n=17

10년 이상

68% · n=28

이 비중은 무엇을 AI 작성으로 볼지에 대한 공통 기준 없이 자기 보고된 값입니다. 절대 수치보다 구간 간 비교로 보세요.

그룹은 표시된 기준 외에도 서로 다르므로, 인과가 아니라 설명으로 읽어 주세요.

교차 분석

한국인 응답자는 훨씬 더 많은 코드를 AI에 맡깁니다

응답자 그룹별 AI 코드 작성 비중

한국인 응답자의 AI 작성 코드 비중 중앙값은 90%로, 국내 거주 외국인의 60%보다 훨씬 높습니다. 끊임없이 AI로 코드를 작성한다는 비율도 72% 대 29%입니다.

작성 코드 중 AI 생성 비율 중앙값

한국인 · 국내 거주

90% · n=25

외국인 · 국내 거주

60% · n=105

끊임없이 AI로 코드 작성

한국인 · 국내 거주

72% · n=25

외국인 · 국내 거주

29% · n=106

한국인 응답자는 25명이고, 무엇을 AI 작성으로 볼지에 대한 공통 기준 없이 자기 보고된 값입니다. 두 그룹 모두 같은 경로로 모집됐으므로 국가 비교가 아니라 두 개의 작은 자발적 표본 비교입니다.

응답이 8명 미만인 그룹 1개는 표시하지 않았습니다 (35명).

그룹은 표시된 기준 외에도 서로 다르므로, 인과가 아니라 설명으로 읽어 주세요.

교차 분석

Claude Code는 어디서나, Copilot은 주로 외국인 사이에서

그룹별 사용 AI 도구

한국인 응답자의 88%가 Claude Code를 쓰는 반면 국내 거주 외국인은 69%이고, GitHub Copilot은 반대로 12% 대 29%입니다.

Claude Code 사용

한국인 · 국내 거주

88% · n=25

외국인 · 국내 거주

69% · n=106

GitHub Copilot 사용

한국인 · 국내 거주

12% · n=25

외국인 · 국내 거주

29% · n=106

이 도구 구성은 Dev Korea의 채널 특성이 반영된 결과입니다. 시장 점유율이 아니라 이 커뮤니티의 선택으로 읽어 주세요.

응답이 8명 미만인 그룹 1개는 표시하지 않았습니다 (35명).

그룹은 표시된 기준 외에도 서로 다르므로, 인과가 아니라 설명으로 읽어 주세요.

이 챕터의 모든 질문

AI 도구

131명 응답 · 복수 선택 가능

Claude Code

95 · 73%

Claude

94 · 72%

ChatGPT

87 · 66%

Gemini

68 · 52%

Codex

49 · 37%

Cursor

38 · 29%

GitHub Copilot

34 · 26%

DeepSeek

20 · 15%

Grok

17 · 13%

Perplexity

15 · 11%

Qwen

15 · 11%

기타

9 · 7%

DeepL

6 · 5%

Stable Diffusion

4 · 3%

Midjourney

3 · 2%

2 · 2%

Devin

1 · 1%

AI 활용 용도

131명 응답 · 복수 선택 가능

코드 생성

124 · 95%

학습·리서치

123 · 94%

요약

98 · 75%

번역

79 · 60%

텍스트 생성

77 · 59%

이미지 생성

44 · 34%

컴퓨터 비전

25 · 19%

음성 인식

13 · 10%

음성 생성

9 · 7%

기타

9 · 7%

작성 코드 중 AI 생성 비율

130명 응답

2 · 2%

1–24%

23 · 18%

25–49%

16 · 12%

50–74%

31 · 24%

75–99%

41 · 32%

100%

17 · 13%

AI 코드 생성 사용 빈도

131명 응답

전혀 안 함

2 · 2%

연 몇 번

5 · 4%

월 단위

5 · 4%

주 단위

22 · 17%

매일

29 · 22%

하루 여러 번

19 · 15%

끊임없이

49 · 37%

AI 사용 시 가장 큰 불편

131명 응답 · 복수 선택 가능

환각·부정확

75 · 57%

낮은 코드 품질

48 · 37%

비용

46 · 35%

맥락 부족

42 · 32%

프롬프트 오해

38 · 29%

프라이버시 우려

24 · 18%

환경 영향

18 · 14%

통합 어려움

17 · 13%

학습 데이터 우려

16 · 12%

윤리적 우려

14 · 11%

기타

3 · 2%

"AI 덕분에 생산성이 높아진다"

131명 응답

전혀 그렇지 않다

4 · 3%

그렇지 않다

1 · 1%

보통

26 · 20%

그렇다

46 · 35%

매우 그렇다

54 · 41%

"AI는 내 고용 안정성에 위협이다"

131명 응답

전혀 그렇지 않다

22 · 17%

그렇지 않다

34 · 26%

보통

37 · 28%

그렇다

31 · 24%

매우 그렇다

7 · 5%

04 AI

AI는 모든 연차의 코드를 대부분 씁니다. 다른 것은 열의뿐입니다

한국인 응답자는 훨씬 더 많은 코드를 AI에 맡깁니다

Claude Code는 어디서나, Copilot은 주로 외국인 사이에서

이 챕터의 모든 질문

AI 도구

AI 활용 용도

작성 코드 중 AI 생성 비율

AI 코드 생성 사용 빈도

AI 사용 시 가장 큰 불편

"AI 덕분에 생산성이 높아진다"

"AI는 내 고용 안정성에 위협이다"

AI