[인터뷰] "코드 치는 건 AI가 주니어 '5명' 역할"···개발자, 이제 '편집자'로 산다

단순 '타이퍼'서 '설계자'로 역할 재정의
AI 도입, 주니어 5명과 협업 수준 생산성
5~10년차 시니어 개발자엔 오히려 기회
"찍어내듯 나오는 코더는 설 자리 없어"

AI 노출도가 가장 높은 직업 1위로 '컴퓨터 프로그래머'가 꼽혔다. /챗GPT 생성 이미지

인터넷이 촉발한 정보화 시대 이후 인공지능(AI)이 노동 패러다임의 두 번째 전환점을 만들고 있다. AI가 본격적으로 업무 영역에 침투하면서 이제는 'AI와 인간이 어떻게 공존하고 역할을 나눌 것인가'가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 

변화의 중심에는 개발자가 있다. 앤트로픽은 AI 노출도가 가장 높은 직업 1위로 '컴퓨터 프로그래머'를 지목했다. AI 코딩 도구 확산으로 생산성은 크게 향상됐지만 동시에 개발자 직무 자체가 위협받는 흐름도 나타나고 있다. 코드를 직접 작성하던 단계에서 벗어나 설계와 검증, 문제 정의 중심으로 무게가 이동하면서 역할 재정의가 불가피해졌다는 분석이다.

그렇다면 AI는 개발자의 역할을 대체하고 있는 것일까, 아니면 새로운 형태로 진화시키고 있는 것일까. 여성경제신문은 현업 개발자 A씨와의 인터뷰를 통해 실제 업무 변화와 역할 재정의, 그리고 앞으로의 개발자 취업 준비생들의 방향성을 짚어봤다.

ㅡ최근 AI 코딩 도구 확산을 실무에서 체감하는가. 

"AI로 인한 실무 변화는 강하게 체감하고 있다. 이전에는 언어의 문법이나 라이브러리 사용법을 찾고 코드를 직접 타이핑하는 데 많은 에너지를 쏟았다면 지금은 단순 구현 단계나 문법 관련 작업은 AI에 맡기고 FE부터 BE, AI 모델 연동까지 시스템 전체 아키텍처 설계와 비즈니스 로직에 더 많은 시간을 투자하고 있다."

ㅡAI 도입 이후 개발 속도는 얼마나 개선됐나.

"작업 성격에 따라 다르지만 최소 2~3배에서 최대 10배 이상 속도가 향상됐다. 특히 CRUD(Create, Read, Update, Delete)와 같은 정형화된 로직이나 초기 테스트용 UI를 만드는 작업에서는 압도적으로 빠르다. 쉽게 말하자면 개발자에게 AI 도입은 '코딩 실력이 뛰어나고 지시를 잘 따르는 주니어 개발자 5명과 함께 일하는 느낌'으로 표현할 수 있다. "

컴퓨터 화면에 앤트로픽 홈페이지와 회사 로고가 표시돼 있다. /AP=연합뉴스

ㅡ개발자가 AI 노출도가 가장 높은 직업으로 지목된 가운데 실제 현업에서는 업무 대체가 어느 정도 진행되고 있다고 보는가. 

"AI로 인한 개발 직군 변화는 이미 실무에서 체감될 정도로 진행되고 있다. 실제로 본인은 파이썬(Python) 기반의 AI 모델링 중심 업무를 해왔지만 AI의 도움을 통해 익숙하지 않은 자바스크립트(JavaScript) 기반 웹 페이지를 직접 구현하고 수정까지 단독으로 수행한 경험이 있다. 과거에는 팀 단위로 역할을 나눠 개발을 진행했다면 현재는 설계 역량을 갖춘 개발자 1명이 AI를 활용해 프로젝트를 수행하는 구조도 가능해졌다."

ㅡ현재 AI가 생성한 코드의 품질과 한계는 어떻게 보나. 

"일반적인 패턴의 코드를 작성하는 데는 큰 도움이 되지만 시스템 아키텍처의 전체 흐름을 이해하지 못하는 한계가 있다. 예컨대 단일 페이지 구현은 잘하지만 여러 페이지가 연동되는 구조에서는 사람이 직접 수정해야 할 부분이 많다.

또한 존재하지 않는 라이브러리나 함수를 그럴듯하게 만들어내는 '할루시네이션' 현상도 발생한다. 이 때문에 보안 취약점 점검이나 예외 처리, 시스템 정합성 검증은 반드시 숙련된 개발자의 개입이 필요하다."

ㅡAI를 활용하면 검증·수정 과정 때문에 오히려 시간이 더 걸린다는 주장도 있다. 어떻게 보나. 

"절반은 맞고 절반은 틀렸다고 본다. AI가 생성한 코드를 이해하지 못한 채 그대로 사용하는 '맹목적 바이브 코딩'을 하면 디버깅에 더 많은 시간이 들어간다. 디자이너나 기획자처럼 코딩을 하지 않는 직군은 적극 활용하는 것이 유리하고 주니어 개발자라면 AI를 활용하면서 동시에 기본기를 키우는 접근이 필요하다."

ㅡ시니어 개발자 역할에 구체제으로 어떤 변화가 나타나고 있는지 궁금하다.

"시니어 개발자 역시 역할 변화에 대한 고민을 시작한 상황이다. 다만 의외로 5~10년 차 수준의 개발자에 대한 수요와 보상 수준은 오히려 높아지는 추세다. 기존에는 주니어·신입 채용을 통해 내부 교육으로 인력을 육성해왔다면 현재는 설계와 시스템 통합 역량을 갖춘 개발자 한 명으로도 프로젝트 수행이 가능한 구조로 변화하고 있기 때문이다. 

AI가 개발자의 일부 역할을 대체하는 흐름 속에서도 일정 경력을 갖춘 시니어 개발자에게는 오히려 더 나은 조건을 제시받을 수 있는 기회로 작용하고 있다."

ㅡAI 시대 개발자의 역할은 어떻게 재정의될 것으로 보나. 

"이제 개발자는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아니라 시스템을 조율하고 결과물을 검수하는 '편집자'에 가깝다. 코드 작성 속도보다 문제를 정확히 정의하고 AI에 적절한 컨텍스트와 프롬프트를 제공하는 능력이 더 중요해지고 있다." 

ㅡ앞으로 개발자 취업 준비생은 어떤 방향성을 갖고 준비해야 하나. 

개발자 취업 준비생의 3가지 준비 역량 /제미나이 생성 이미지

"부트캠프 또는 학원에서 찍어내듯 나오는 단순 코더는 설 자리가 줄어들 것이라고 본다. 준비해야 할 역량은 크게 △컴퓨터 공학적 이해 △비즈니스 로직 설계 능력 △AI 활용 능력 세 가지다.

AI가 코드를 생성하더라도 메모리 누수나 네트워크 병목 등을 판단할 수 있는 기본적인 컴퓨터 공학 이해는 필수다. 생성된 코드가 동작하더라도 실제 서비스 환경에서는 성능 저하나 장애로 이어질 수 있기 때문이다.

또한 사용자가 원하는 기능을 정의하고 적절한 기술 스택과 AI 도구를 선택하는 비즈니스 로직 설계 역량도 중요하다. 어떤 기술 스택을 조합해야 하는지, 어떤 AI 도구를 사용할 것인지 등 기획자에 가까운 관점에서 접근해야 한다는 의미다.

마지막으로 AI 활용 능력 자체를 경쟁력으로 만들어야 한다. 바이브 코딩 시대에는 특정 언어나 라이브러리 숙련도보다 프롬프트를 얼마나 정교하게 설계하고 원하는 결과를 끌어내는지가 실력으로 평가될 가능성이 크다. 포트폴리오 역시 '얼마나 잘 코딩했는가'보다 'AI를 활용해 얼마나 빠르게 서비스를 구현했는가'가 중요한 기준이 될 것이다"

☞ 바이브 코딩(Vibe Coding) = 개발자가 직접 코드를 작성하는 대신 자연어로 요구사항을 입력하면 AI가 코드를 생성하는 방식의 개발 방법론. 설계와 문제 정의 능력이 중요해지는 특징이 있다.

☞ CRUD = Create, Read, Update, Delete의 약자로 데이터 생성·조회·수정·삭제 등 기본적인 애플리케이션 기능을 의미한다. 비교적 정형화된 로직으로 AI가 빠르게 생성할 수 있는 영역이다.

☞ 할루시네이션(Hallucination) = AI가 실제 존재하지 않는 정보나 코드, 함수 등을 그럴듯하게 만들어내는 현상. 검증 없이 사용할 경우 오류나 보안 문제로 이어질 수 있다.

여성경제신문 김성하 기자
lysf@seoulmedia.co.kr

*여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.