대 AI 시대, 과연 무식한 깡통은 개발자를 대체할 것인가?
대 AI시대, 깡통들에게 대체되지 않으려면 어떤 역량을 키워야 할까요?
AI는 개발자를 대체하지 못한다.
David Cassel
똑똑한 회사일수록 개발자를 줄이기보다 더 고용할 것, AI는 개발자 임팩트를 증폭한다.
사실상 바이브 코딩을 대세로 이끈 CoPilot이란 막강한 도구를 만들어낸 GitHub CEO조차 여전히 인간 개발자는 필요하다고 말합니다.
물론, AI가 언젠가는 정말 혼자서 완벽한 앱을 만들 수 있는 세상이 오긴 할 것이지만, 여전히 많이 멀었다라는 논조로 마무리하지만,
"훌륭한 AI 에이전트가 나왔으니, 코딩 교육은 무의미하다."라는 말은 결국
"계산기가 나왔으니 수학 교육은 필요없다."라는 말과 같은 것이라 재차 의견을 피력했습니다.
계산기는 단순 반복 계산과 그 과정 속에서 실수를 줄여주는 역할을 하는 것은 맞지만, 결국 도구의 범주를 벗어날 수 없습니다.
생성형 AI 또한, 입력한 프롬프트에 따라 통계적으로 가장 적합한 단어와 문장을 배치해주고, 노이즈 속에서 이미지를 찾아내주는 유용한 도구일 뿐입니다.
trying to “develop and evolve our critical thinking skills” to be in a position to “use the right tools at the right time, and verify their output.”
우리 모두는 '비판적 사고 능력을 개발하고 발전시키고', '적절한 시기에 적절한 도구를 사용하고, 그 결과를 검증할 수 있는 위치에 서기 위해' 노력하고 있습니다.
AI란 도구를 적재적소에 활용할 수 있는 사고 능력, 그리고 AI의 결과를 검증할 수 있는 기초적인 코딩 지식은,
누구나 쉽게 코드를 생성할 수 있게 된 이후 오히려 더욱 보편적으로 필요한 능력이 되었으므로, 코딩 교육은 더욱 활발해져야 한다는 것이 그의 주장입니다.
그렇다면 개발이 업인 사람들은 어떻게 해야할까요? 이제 누구나 쉽게 소프트웨어를 만들 수 있게 된 세상에서 그걸로 밥벌어 먹던 사람은 이제 실직자가 되는 걸까요?
도구는 쓰기 나름.
아무리 범용적이고 친절한 도구라고 해도, LLM은 극단적으로 말하면 "매우매우 똑똑한 검색엔진 + 결과 요약" 생성기입니다.
"인스타그램 같은 서비스 만들고 싶어. 나는 코딩 하나도 할줄 모르니까 한 번 친절하게 알려줘."
라는 질문을 LLM에게 던진다면, 분명 어떻게 어떻게 가능하긴 할 겁니다.
하지만 최종 결과물을 만들기 위해서는 수 백은 무슨, 수 천 번은 질의응답을 해야 겨우겨우 가능할 겁니다.
그리고 최종 결과물의 버튼 내 텍스트가 중앙 정렬이 안 먹어서 10번 정도 더 질의응답을 하겠죠.
"인스타그램을 클론코딩하듯 프로젝트를 시작할 거야. 기술 스택은 python, fastapi, postgres, react 정도로 생각하고 있고, 일단 단일 aws lightsail 서버에서 프론트, 백, DB전부 같이 올릴 거야. 각 포지션 모두 보일러 플레이트 정도는 갖춘 상태니까, 먼저 docker compose로 컨테이너 띄우고 시작하자"
라는 질문으로 시작한다면, 적으면 수 십 번, 많으면 백 수 십 번 정도로 대략적인 결과물이 나올 겁니다.
기반 지식이 있는 것과 없는 사람은 결국 AI를 쓰는 부분에서도 너무나 큰 차이가 생길 수밖에 없습니다.
오래 걸려도 코딩은 AI가 다 해줄 수 있는 거 아님?
어느정도는 맞는 말입니다. AI는 실제로 대부분의 코드를 다 짜줄 수 있습니다. 파스칼이나 포트론, 코볼 같은 고리짝 언어도 할 줄 알고, 파이썬은 거의 완벽에 가까운 수준입니다.
그러나 그것은 어디까지나 "코드를 생성"하는 행위에 국한된다고 봅니다. 아직은요.
개발자 = 코드 짜는 사람?
개발자를 네 개의 분류로 나누어 봅시다. 한국에서는 코더와 프로그래머 정도로 분류하지만, 엄밀히 따져서 등급을 매겨보자면 다음과 같이 나올 수 있다고 봅니다.
- 코더(Coder): 정해진 요구사항을 명령문으로써 작성하는 사람
- 프로그래머(Programmer): 알고리즘과 로직을 이해하고 기능을 구현하는 사람
- 디벨로퍼(Developer): 제품을 설계하고, 고객 가치를 실현할 수 있는 개발자
- 엔지니어(Engineer): 설계부터 구현, 관리와 운영까지, 제품의 생애주기 전반을 관리할 수 있는 개발자
이렇게 분류한다면 "개발자는 AI한테 대체된다!"라는 호들갑의 명확한 대상이 보입니다.
대체되는 것은, 개발자 중에서도 코더와 일부의 질낮은 프로그래머입니다.
개발자라고 코드만 짜는 건 아니다.
사실 규모가 크고, 잘 굴러가는 서비스일수록 업무 시간 중 코드를 작성하는 비율은 낮아지기 마련입니다.
실제로는 개발자들도 다음과 같은 코딩 외적 업무에 시간을 쏟을 수밖에 없습니다.
- 서비스 기획
- 시스템 / 비즈니스 로직 설계
- 테스트 진행
- 시스템 성능 / 유저 모니터링
- 유저 행동 데이터 기반 의사 결정
- 비용 산정
- 장애 대응
장애 안 나게 기도하기
물론 규모가 큰 회사, 서비스에서는 각 파트가 모두 개별 직군으로 나누어져 보다 전문성있는 업무를 수행하기도 하지만,
결국 훌륭한 개발자가 되기 위해서는 비즈니스 로직과 시스템 그리고 고객과 시장에 대한 전반적인 이해가 있어야 한다고 생각합니다. 서비스의 전체적인 맥락을 파악하는 것이죠.
누가, 어떻게, 왜 쓰는지 모르는 상태에서 짠 코드와 기능들이 과연 고객을 유치할 수 있을까요? 유저를 유치했다 해도, 유저 패턴에 맞게 시스템과 기능 설계를 마친 상태일까요?
아무리 개발자라고 해도, 주식 계좌 하나 없는 사람이 주식 트레이딩 서비스를 만든다는 게 가능할까요? 어떻게든 만든다고 해도, 그런 사람들이 만든 서비스에 개미들이 원하는 서비스가 알맞게 들어가 있을까요?
시장 이해도가 부족한 서비스는 필시 다음과 같은 모양새가 될 수밖에 없습니다.
쓸 데 없이 기능은 복잡하고, 무겁고, 예쁘지 않습니다. 또한 놀라울 정도로 AI의 코드 결과물과 닮았습니다!
아무리 프롬프트와 기존 코드를 잘 밀어넣어도, 시장과 고객, 서비스에 대한 이해도(도메인 전문성)는 AI가 갖추기 힘든 영역이라 생각합니다.
현 세대의 AI는 코더는 완전히 대체했지만, 고객의 니즈를 파악하고, 가치를 창출해낼 수 있는 디벨로퍼와 엔지니어의 자질까지는 넘어설 수 없는 것이죠.
결국 중요한 건 고객 가치와 도메인 전문성
고객(시장)과의 관계를 중요하게 생각한다?
이 개념은 또 개발자들이 좋아하는 그것, 애자일 프로세스의 핵심 가치와 맞닿아 있습니다. 젠장 또 애자일이야!
훌륭한 서비스는 시장과 고객에 맞게 유연하게 대처하여 끊임 없이 훌륭한 경험을 전달할 수 있어야 합니다.
아무리 워터폴이라고 해도, 아니 오히려 워터폴이기에 더욱, 시장의 니즈와 전달할 수 있는 고객 가치를 매우 철저히 조사하고 설계한 후 개발에 착수합니다.
입력과 출력이라는 절차적인 기능을 넘어서서, 도메인과 비즈니스 로직이란 유기적인 개념을 코드로써 다루기 시작한 후, 이제는 AI로 인해 도메인에 대한 이해가 없는 개발자는 도태될 수밖에 없는 처지가 되었습니다.
최근의 대한민국 채용 트랜드 또한 기술 전문성이 아닌, 로열티와 도메인 전문성으로 옮겨 왔다는 점 또한 이러한 세태의 변화를 반영하는 거라 느껴집니다.
요컨데, 디벨로퍼는 사라지지 않지만, 코더는 사라지며, 도메인 지식은 영원 불멸입니다.
검증과 선택, 책임은 여전히 인간의 역할
결제 모듈, 이메일 발송, 데이터 백업, 암호화... 등등 서비스에는 결국 인간이 무조건 확인을 해야 하는 파트가 무조건 있습니다.
AI는 기능을 수행하는 코드를 짜줄 수 있고, 결과를 확인하는 코드도 짜줄 수 있습니다. 혹시라도 발생한 에러 메시지를 바탕으로 수정된 코드를 짜는 것도 가능합니다.
하지만 만에 하나라도 그것이 잘못 되었다면 책임은 누가 지죠?
AI로 코드를 작성한 결제 모듈에서 에러가 발생해서 1시간 동안 주문을 받지 못했고, 이로인해 직접적인 영업 이익 피해와 서비스 신뢰도에 타격이 발생했다면?
너무나도 당연하게 이 문제에 대한 책임은 결제 모듈 파트 팀원과 해당 코드를 커밋한 사람에게 있습니다.
"클로드가 코드를 저렇게 짜뒀어요 ㅠㅠ" 라고 말하면 과연 책임이 AI한테 넘어갈까요?
절대 아니죠. AI가 모든 코드를 작성한다 해도, 결국 이에 대한 책임을 질 수 있는 개발자는 무조건 존재해야만 합니다.
그리고 이러한 문제가 발생하지 않도록, AI 코드 결과물들 중 가장 괜찮은 코드를 선택하고, 결과를 검증할 수 있어야 합니다.
또한 서비스에서 문제가 발생한 경우, 빠르게 문제를 파악하고 수정할 수 있어야 합니다.
이 업무를 개발자 말고 누가 할 수 있을까요?
그리고 개발자 말고 누가 자기 직함걸고 책임을 질 수 있을까요?
(제 생각에 기획자는 절대 아닐 것 같습니다)
사실은 이젠 AI도 코딩 잘 못하는 것 같음
2025년부터 꾸준히 레딧이나 스택오버플로우의 서베이에서 등장하는 의견들입니다.
코드는 잘 짜지만, 기존 코드와의 통합보다 새로운 코드와 함수를 생성하기만 한다.
프롬프트 적고, 코드 생성하는 시간 생각하면 그냥 직접 코드 짜는 게 오히려 빠른 것 같다 (당연히 실력있는 개발자 기준)
모델 성능이 하루 자고 일어나면 달라져있던 2023~2024년과 달리,
성능 개선이 비교적 정체된 2025년에는 개발자들의 AI 불신이 더욱 강해지고 있다 느껴지기도 합니다.
모델의 직접적인 성능 개선보다는, 브라우저나 IDE에 AI를 통합하는 등의 생태계를 확장하는 방식으로 사용성을 강화하고 있지만, 확실히 이전만큼 혁신이 느껴지지는 않는 게 현실입니다.
현 시점이 당분간(한 5~10년) AI가 도달할 수 있는 95% 정도라 한다면, 어느 정도 실력있는 개발자들은 그래도 밥 걱정 안 해도 될 것 같다는 생각입니다.
그러니 꾸준히 공부합시다.
메인 개발 스택과 도메인 공부는 물론이고, CS나 수학, 알고리즘도 열심히 합시다.
절대 AI에게 대체되지 않는 개발자가 되는 방법은 생각보다 명확하니까요.
그냥 순수 개발 실력으로 찍어누르면 AI든 뭐든 상관 없다.
