AI 시대, 개발자의 생존 전략

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AI 시대, 개발자의 생존 전략

1. 강연 요약 및 배경

이 강연은 저서 "토비의 스프링"으로 유명하신 이일민 님께서 AI 시대에 개발자들이 마주한 고민과 방향성에 대해 이야기하는 내용이다. 강연 영상은 링크를 참조하자! (https://youtu.be/mYMvFZDTC_M?feature=shared)

발표자는 자신을 'AI 보조 프로그래밍 1년 차'로 소개하며, 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어선 새로운 개발자의 역할에 대해 강조한다.

강연은 AI가 개발을 돕는 두 가지 방식으로 나뉜다.

• AI를 위한 소프트웨어 엔지니어링 (Software Engineering for AI): AI를 활용한 애플리케이션 개발 기술이다.
• 소프트웨어 엔지니어링을 위한 AI (AI for Software Engineering): AI를 도구로 사용하여 개발 효율성을 높이는 방법이다.

이 강연은 이 두 가지 방식 중 두 번째, 즉 개발 효율성을 높이는 AI 활용법에 더 초점을 맞춘다.

2. AI 시대 개발자에 대한 상반된 시선

AI가 개발자의 일자리를 대체할 것이라는 주장(저커버그는 50%, 클로드 CEO는 90% 대체 전망)과 IBM CEO나 이코노미스트의 연구 결과처럼 AI가 프로그래머를 대체하지 못할 것이라는 상반된 견해가 존재한다.

AI 시대에는 신입 개발자가 위험하다는 의견과 오히려 AI에 적응하지 못하는 시니어 개발자가 더 위험하다는 의견이 공존한다.

쇼피파이(Shopify)는 AI를 적극 도입했지만 직원 수가 줄지는 않았으며, 효율성 증진을 통해 사업을 확장하고 기술 인턴을 대규모로 채용하고 있다.

심지어 AI 롤업스(AI-rollups)와 같은 새로운 투자 모델까지 등장하고 있다.

참고: AI 롤업스는 특정 산업이나 분야에서 작은 AI 기술 또는 회사를 인수하여 하나의 큰 회사로 합치는 새로운 투자 모델을 의미한다.

3. AI 코딩 도구의 발전 단계

AI 코딩 도구는 단순한 코드 완성을 넘어, 점점 더 높은 수준의 자율성을 가진 에이전트로 발전하고 있다.

AI 코딩 도구의 자율성 스펙트럼은 아래와 같다.

• Level 0: 코드 완성
  • 사용자가 입력하는 키워드에 따라 코드를 자동 완성하는 가장 기본적인 기능이다.
• Level 1: 코드 블록 제안
  • 문맥을 파악하여 한두 줄의 코드 블록을 제안하며 개발자의 코딩 속도를 높여준다.
• Level 2: 코드 디버깅 및 리팩토링
  • 오류를 식별하고 코드를 더 효율적으로 리팩토링하는 등 개발자가 작성한 코드를 보조적으로 개선한다.
• Level 3: 대화형 협업 (Collaborator)
  • IDE에 통합된 채팅을 통해 질문하고, 코드에 대한 설명이나 해결책을 얻는 능동적인 협업 단계이다.
• Level 4: 로컬 자율 에이전트
  • 요구사항을 받으면 스스로 계획을 세우고, 코드를 수정하며, 테스트까지 수행하는 단계이다.
• Level 5: 완전 자율 개발 에이전트
  • 이슈를 받으면 독립적으로 개발을 완료하고 Git 커밋, PR까지 올리는 '가상 개발자' 수준이다.

4. 인간과 AI의 협업 모델

개발자는 작업의 성격에 따라 세 가지 협업 모델을 유연하게 선택하는 '모드 전환자'가 되어야 한다.

• AI-in-the-loop: 인간이 주도하고 AI는 보조 역할을 한다.
• Human-in-the-loop: AI가 주도하고 인간이 검증하고 승인한다.
• Human-on-the-loop: AI가 자율적으로 작업하고 인간은 감독한다.

5. AI 시대의 개발자 역량과 역할 변화

AI 시대에 개발자의 역할은 단순히 코드 작성에서 벗어나 소프트웨어의 설계, 기능 정의 등 더 높은 레벨의 역량에 집중하는 방향으로 변화하고 있다.

AI 시대의 핵심 성장 전략은 다음과 같다.

• 레거시 코드 분석 전문가
  • AI를 활용하여 복잡한 기존 코드를 빠르게 분석하고 문서화하여 기술 부채를 해결하는 전문가 역할이다.
• TDD와 클린 코드 (클로드 개발자가 사용한 방식)
  • AI에게 명확한 목표를 제시하기 위해 TDD를 활용하고, 개발자는 아키텍처와 같은 상위 레벨의 설계에 집중한다.
• 학습과 성장 촉매제
  • AI를 개인 튜터처럼 활용해 새로운 기술을 익히고, 의도적인 수련을 통해 코딩 역량을 유지 및 강화해야 한다.

AI가 코드 디테일에 대한 고민을 줄여주기 때문에, 개발자는 이제 코드 작성보다 소프트웨어의 설계, 기능 정의, 규칙 명세 등 더 높은 레벨의 역량에 집중해야 한다.

6. 결론

AI는 단순한 도구를 넘어 개발자의 생산성을 높이고 학습을 돕는 '동료' 또는 '촉매제'가 되었다.

AI 시대의 개발자는 AI의 자율성 스펙트럼을 이해하고, 상황에 맞는 협업 모델을 선택하는 '모드 전환자'로서의 유연성을 갖추어야 한다.

지속적인 성장을 위해 AI의 도움을 받되, 직접 코딩하는 의도적인 수련을 병행하며 고차원적인 설계 역량에 집중하는 것이 중요하다.

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✨ 내 생각 추가

토비님의 강연은 정말 잘 정리되었고, 흥분되는 인사이트를 준다. 하지만 "직접 코딩하는 의도적인 수련"이라는 부분에 대해서는 나와는 다소 다른 관점이다. 토비님이 개발의 '기본기'에 대한 중요성을 강조하는 것으로 이해하긴 했는데, 그렇다면 AI 시대에 개발자의 기본기란 무엇일까라는 의문이 들었다.

내 생각에는 기계의 도움없이 직접 코드를 작성하는 능력이 기본기는 아닌 것 같다. 토비님께서 강연 중 AI 시대 개발자의 역할에 대하여 소프트웨어의 설계, 기능 정의 등 더 높은 레벨의 역량에 집중하는 방향으로 변화하고 있다고 언급하신 점에서 착안하여 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크, 데이터베이스, 소프트웨어 개발 아키텍처 등 컴퓨터 사이언스의 핵심 지식이 기본기라고 생각한다. AI가 코드를 빠르게 생성하고 개선하는 시대에는, 개발자가 이러한 근본적인 개념과 원리를 깊이 이해하고 있어야 AI의 결과물을 비판적으로 검토하고, 더 나아가 복잡한 시스템을 설계하고 문제 해결 방안을 제시할 수 있을 것이다.

따라서 개발자는 백지에 코드를 직접 쓰는 활동보다는, 컴퓨터 사이언스 지식과 개념 원리의 수준을 꾸준히 갈고 닦는 데 집중해야 한다고 생각한다.

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