시니어 개발자는 주니어 대신 AI를 선택할까?

이력서 멘토링 을 인연으로 꾸준히 연락을 주고받는 멘티이자 주니어 개발자, 유남주 님이 제 사무실에 방문했습니다. 한창 취업 활동으로 바쁜 것 같더니 오늘은 어쩐지 비장한 표정으로 들어오네요.

한날: 오랜만이에요, 유남주 님. 어쩐 일이에요?

유남주 개발자: 앞으로 시니어 개발자는 점점 더 주니어 개발자 대신 AI를 선택할까요? 채용하는 입장에서, 또 시니어 개발자 입장에서 멘토님의 생각을 듣고 싶습니다.

업계의 뜨거운 화두가 오늘의 주제군요.

한날: 제 생각이 듣고 싶은 이유는 뭐예요? 여러 의견 중 하나를 듣는 건가요, 아니면 멘토링의 일환으로 의견을 듣는 건가요, 고민할 주제와 방향을 정립하려고 듣는 건가요?

유남주: 멘토링의 일환으로 요청드릴게요.

유남주 님의 요청대로, 시니어 개발자이자 개발자 채용을 고민하는 사람인 제가 주니어 개발자들에 하고 싶은 말을 있는 그대로 적어 보았습니다. 시작해 볼게요.

AI vs. 주니어 개발자, 무엇을 선택해야 할까? 오랫동안 AI의 미래를 낙관했으며 일찍이 오픈AI에 거액을 투자한 실리콘밸리의 투자자, 코슬라 벤처스(Khosla Ventures)는 얼마 전 “ AI: 디스토피아인가, 유토피아인가? ”라는 글을 게시했습니다. 설립자 비노드 코슬라(Vinod Khosla)는 글에서 AI 유토피아 시나리오와 디스토피아 시나리오를 함께 제시합니다. 먼저 유토피아 시나리오로는 다음을 들었습니다.

혁신으로 삶의 질 전반이 개선될 것이다. 새로운 일자리와 산업이 창출될 것이다. AI가 인간의 역량을 보조, 확장하는 파트너가 될 것이다.

그렇다면 디스토피아 시나리오로는 무엇이 있을까요?

기계에 의한 대량 실업, 소득 불평등 극심화, 사회 혼란 가능성이 있다. 알고리즘 편향, 악의적 활용 등 윤리·안보적 문제 발생이 우려된다. 책임 소재 불분명 등으로 인해 사회적 갈등이 심화될 수 있다.

‘긍정보다 부정에 예민해진다’는 인간 심리 때문일까요? 유토피아보다는 디스토피아로 쓰인 미래가 제 신경을 자극합니다.

최근 스타트업이든 중견 기업이든 대기업이든, 규모를 가리지 않고 채용 비용과 인건비에 부담을 토로하는 대표나 인사팀장, 임원을 자주 만납니다. 주변의 시니어 개발자들도 별반 다르지 않습니다. 팀에 배정된 TO, 보다 정확히는 채용 예산을 보면 신입이나 주니어 개발자 채용을 해야 할지 고민이라며 볼멘소리를 내는 이들이 많습니다.

“좋은 주니어 개발자를 뽑아도, 적지 않은 시간과 비용을 들여 리팩토링과 역량 개발을 도와야 해요. 차라리 기업용 AI 서비스를 하나 도입해서 코드 자동 생성을 시도하는 게 더 효율적이지 않을까? 그런 고민을 갈수록 진지하게 하고 있습니다.”

시리즈 B 투자 유치를 마친 스타트업의 CTO가 한 말입니다. 그는 재작년까지만 하더라도 저연차 주니어 개발자 채용에 매우 열려 있었고, 실제로 꽤 여럿을 채용하여 육성하기도 했습니다. 하지만 얼어붙은 시장, 성능 대비 비용이 갈수록 저렴해지는 AI로 상황이 달라졌습니다. 특히 레거시 유지보수에 있어서는, 주니어 개발자를 교육하는 것보다 도메인을 아는 소수의 개발자에게 AI 도구를 지원하는 것이 더 생산성이 높은 상황을 마주했다고 합니다. 혼란스러워하는 그를 보는 제 마음도 무척 착잡했습니다.

“한날 님은 푸딩캠프를 아직 혼자 운영하시죠? 채용을 해야 하는 상황이 오면 어떤 판단을 할 것 같으신가요?”

누구보다 AI 발전을 긍정적으로 보지 않는 저이지만, 또 여러 할 일에 AI를 적용하고 연동하며 활용하고 있습니다. 그래서 이는 여러 날에 걸쳐 고민하던 주제입니다. 한정된 자원이 있을 때, “나는 주니어를 채용할 것인가, AI 비용에 투자할 것인가.”라는 고민이죠. 작은 팀을 지향하는 저는 생각에 그치지 않고 여러 사람의 생각을 알아보고자 논문도 읽고, 책도 읽고, 글도 읽었습니다. 그러면서 제 나름대로 세 가지 관점을 정리할 수 있었습니다.

첫 번째 관점: 개발 효율성 프리픽 >

주니어 개발자에게는 개발 효율성을 기대하기 어렵습니다. 게다가 개발 효율성을 높이기 위한 교육이 필요할 가능성이 그렇지 않을 가능성보다 대개는 더 큽니다. 물론 이는 주니어 개발자가 오롯이 뒤집어쓸 책임은 아닙니다. 그가 효율적으로 일하지 못한다는 건 그런 환경을 구축한 개발 리더, 사수가 책임질 일입니다. 문제는, AI는 그런 미숙한 개발 환경을 가리지 않는다는 것입니다.

그뿐만 아니라 AI의 가장 기본적인 강점은 반복 작업이나 맥락이 단순한 코딩에서 뛰어난 속도 를 보인다는 점입니다. 특히 대량의 코드 스니펫을 생성하거나 특정 아키텍처 또는 프레임워크의 템플릿을 기반으로 하는 코드를 빠르게 만들어냅니다. 예를 들면 아래와 같은 일입니다.

“파스텔톤의 CSS HEX 값을 16개 만들어 줘. 단, 비슷한 색상은 변별이 안 되므로, 혹시 비슷한 색상들이 있으면 하나만 남겨야 해” “User 모델을 기반으로, 테스트용 픽스처 데이터 생성 함수를 10개 만들어 줘” “Object로 선언되어 있는 이 상수를 Enum으로 변환해 줘”

최근 등장해 개발자들 사이에서 화제를 부른 커서(Cursor) 편집기를 이용하면 프롬프트가 더 단순해집니다. 알아서 열린 파일을 참조하며 프롬프트 맥락까지 이해하기 때문이죠.

그렇다면 정말로 주니어 개발자가 개발 효율성에 기여할 부분이 아예 없을까요? 그렇지 않습니다.

주도적으로 문제를 탐색하거나 파악하고, 다시 정의하는 일은 현재 AI가 할 수 없습니다. AI는 기본적으로 우리 인간의 요청(Request)에 응답(Response)하는 것이지, 먼저 요청하는 법이 없습니다. 하다못해 집회에 나가 감기에 걸린 동료의 상태를 파악하고 그를 돕고자 커뮤니케이션하는 일은 주니어이기 전, 사람이기에 할 수 있는 개발 효율성 기여 활동입니다.

두 번째 관점: 팀 커뮤니케이션 그런 맥락에서 주니어는 팀 구성원으로 유연한 의사소통에 기여할 수 있습니다. 프로젝트에 필요한 온보딩, 프로젝트 지식 전수를 할 수 있으며 회사 문화에 얼마든지 기여할 수 있습니다. 사람 한 명의 존재감이란 결코 작지 않습니다.

이 말을 거꾸로 보면, 주니어의 소프트 스킬이 부족하면 숙련된 시니어가 코칭이나 멘토링에 시간을 투자해야 한다는 뜻입니다. 회사 입장에서 이는 비용 입니다.

사수 입장에서 현재 무엇을 하는지, 어떻게 하는지 파악하기 어려울 만큼 상태가 불투명한 주니어를 종종 만납니다. 일을 숨기려는 것이 아니라 상태를 공유하고 동기화하는 방법을 모르거나 그래야 한다는 것조차 인지하지 못한 경우가 대부분입니다.

대체 왜 이런 결과를 냈는지 알 수 없어 AI에 거부감을 갖고 불신하는 사람들이 더러 있습니다. AI는 블랙박스니까요. 그래서 AI 못지않게 블랙박스인 주니어를 만난 시니어는 무척 힘들어할 것입니다. 그런 점에서 보면 AI가 오히려 자유롭습니다. 블랙박스라는 것을 깔고 쓰거든요. ‘시킨 것을 제법 잘하는 존재’ 정도로만 기대하면, 역설적이게도 블랙박스인 AI가 투명하게 느껴질 수도 있습니다.

하지만, 그래도 여전히 팀 커뮤니케이션에 있어 AI는 부족합니다. 가령 서로 다른 직군 사이 소통만 하더라도 AI가 기여하는 데에는 한계가 있습니다. 이슈에 대한 합의는 결국 사람의 몫이기 때문이죠.

세 번째 관점: 비즈니스 전략 많은 사람이 AI를 도입하며 기대하는 일 중 하나는 자동화로 인력 운영 비용을 절감하는 것입니다. 실제로 그런 일이 벌어지고 있기도 합니다. 대기업에 임직원 교육 플랫폼을 제공하는 한 스타트업은 여러 사람이 수행하는 반복 작업을 AI로 단일화해 인원 축소와 협업 비용 감소를 만들 것을 영업 전략으로 구사했습니다. 단순 영업 멘트가 아닌 실제로 작동한 전략이라고 합니다.

AI의 추론 능력이 높아지면서 코드 생성 수준도 높아졌기 때문입니다. 이제 코딩을 거의 모르는 사람도 MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품)를 개발할 수 있습니다. 즉, 코딩을 모르던 사람을 가르쳐 MVP를 만드는 비용 은 이제 거의 사라졌습니다.

다만 주니어 개발자는 회사 특유의 비즈니스 로직이나 문화를 흡수해 장기적인 기업의 성장 동력으로 자리 잡을 가능성이 아직 있습니다. AI가 하지 못하기 때문이 아니라, AI 비용이 더 비쌀 가능성이 크기 때문입니다.

또한, 시간이 흐를수록 회사에서 AI와 경쟁하는 관계가 아닌 AI를 통제하고 다루는 디렉터도 필요해질 것입니다. 잘 성장한 주니어가 이런 사람이 된다는 점 역시 회사 입장에서 여전히 이들을 키워야 할 이유입니다.

시행착오 속에서 찾은 ‘나’만의 방식 혼자 푸딩캠프란 서비스를 운영하는 CEO이자 시니어 개발자로, 저는 세 가지 관점 중 개발 효용성 측면만을 이야기하고자 합니다.

과거 제가 주니어 개발자를 채용하고, 그들을 교육하고, 업무를 배정해 상호작용하여 문제를 처리하던 상당 부분을 저는 이미 AI로 대체했다고 생각합니다. 월 80달러(USD)로 말이죠. 개발 업무를 비롯해 다른 업무도 맡아주니, 사실상 주니어 개발자 1~2명과 비서 1명을 이 돈으로 대신하고 있는 셈이죠.

이렇게 폭발적인 생산성에 잠시 눈이 돌아간 저는 온갖 일을 자동화하고 AI에 맡기려 하기도 했습니다. 이런 극단적인 사고는 보통 실패하기 마련입니다. 제 시도 역시 그 ‘보통’에 속했지요. 그리고 깨달은 교훈이 있습니다. 디렉팅은 아직 사람이 더 잘한다는 점, 특히 주니어든 시니어든 무관하게 소프트 스킬이 뛰어날수록 디렉팅을 잘한다는 점입니다.

물론 다양한 지식과 정보를 얕고 넓게 활용하는 것에 국한하면, AI에도 어느 정도 기대할 만하다는 점은 다소 염려스럽긴 합니다. 가령, 요즘 재미들린 일은 ‘프롬프트를 프롬프트 해달라’고 하는 것이지요. 제가 최근에 만들어 본 프롬프트입니다.

“너는 요즘IT에 IT 글을 기고하는 CTO 출신 작가야. 늘 인기 글로 선정되다가 가장 최근 글은 인기 글에 선정되지 못했어. 너는 절치부심 새 글을 기획하고 있어. 네가 인기 글을 쓰도록 내가 프롬프트하려면 어떻게 프롬프트를 하는 게 좋은지 제시해 줘. 그리고 그런 프롬프트를 제시하는 이유를 들어 나를 납득시켜 주고, 내가 네 프롬프트에 가질 의문점을 예상해서 5가지 제시해 줘.”

이런 요청을 하면, AI는 꽤 디렉팅을 잘합니다. AI(챗GPT o1 기준)가 만들어 준 프롬프트를 그대로 복사해 다시 질의하면 만족스러운 결과로 응답하는 경우가 많습니다. (아, 이 글은 철저히 제 생각으로만 전개하는 글입니다)

AI가 정말 주니어 개발자 대신 팀에 도움이 될까? AI는 자동화 수준에 따라 글자 그대로 “24/7 가용성”을 제공합니다. 이 글을 쓰고 있는 새벽 3시 30분경에도, 제가 구독한 퍼플렉시티(Perplexity), 챗GPT(ChatGPT), 그리고 클로드(Claude)는 제게 추천할 글을 추리고 요약합니다. 필요하면 출처와 관련 글을 함께 정리해 모아 놓기도 하죠. 저는 매일 30여 개 글의 요약본을 읽고 골라낸 10개 내외 글을 전문으로 읽습니다. 또, 이들은 영상 회의를 마치면 녹취록을 작성하고 요약 정리해 저와 회의 참가자에게 제공하는 일도 하지요.

테스트 코드 작성도 90%는 AI에 맡깁니다. 저는 사용자 스토리와 시나리오만을 작성합니다. 조금 까다로운 테스트는 주석으로 맥락과 유의점, 테스트의 초점을 기술해 놓은 다음 맡깁니다. 이렇게 작성한 코드는 AI가 스스로 코드 리뷰를 하도록 하고, 리뷰는 다시 코드에 반영됩니다. 제가 주니어 개발자를 훈련시키던 방식과 같습니다. 차이점이라면 사람 대신 AI 모델 5개가 동원된 것뿐이지요.

여러분은 이런 작업 방식을 어떻게 느끼나요? 저는 하드 스킬과 관련해 주니어 개발자와 협업하던 많은 부분을 AI로 대체하며 큰 효용을 얻었습니다. 더 저렴하게, 더 빠르게, 더 오래 일하는 도구를 얻은 것이지요.

만약 주니어 개발자가 이런 역할이나 효용성을 주겠다고 접근한다면, 어지간해서는 AI로부터 취하는 효율과 효용성을 이기기 쉽지 않을 것입니다. 이율배반적으로 시니어가 저연차 주니어에게 일을 맡기고 기대하는 수준은 AI에 기대하는 수준과 별 차이가 없거나 더 높을 것이기 때문입니다.

“주니어”가 주는 장기적 성장 동력 프리픽 >

그래서 주니어 개발자는 다른 방식으로 접근해야 합니다. 제 경험상, 스타트업 입장에서는 장기적 관점으로 주니어가 회사와 함께 성장해야 가치가 커집니다. 회사 문화와 함께 성장한 주니어 개발자는 우리 사람 이 되어 가는 만큼 대체하기 어려운 사람으로 자랄 가능성이 큽니다.

결국 일을 만들고 진행하고 운영하며, 그 과정에서 가치를 정의하고 창출하는 것은 사람, 정확히 말하면 팀 이 할 수 있는 일입니다. 그 팀의 일원은 지금은 사람만이 할 수 있는 일이며, 팀을 만들어가는 데에는 소프트 스킬이 필수입니다.

이처럼 AI와 주니어를 주제로 두고 고민하던 지인들은 그에 대해 어림잡은 답을 대체로 ‘팀’에 두었습니다. 팀과 함께 성장하는 주니어, 성장할 줄 아는 주니어, 그리고 성장한 모습이 기대되는 주니어를 바란 것이죠. 이는 마치 외주 프리랜서처럼 협업하는 AI에는 기대할 수 없고, 기대하지도 않는 점입니다.

마치며 제 멘토링을 조용히 듣던 유남주 님이 다시 입을 열었습니다.

유남주: 뭔가 알 듯 모를 듯하네요. 특히 취업준비생으로 뭘 해야 할지 알 듯 모를 듯 해요. 이력서는 어떻게 쓰고, 포트폴리오는 또 어떻게 해야 할까요….

한날: 이력서는 크게 달라질 것 없어요. 내가 어떤 사람인지 구체적으로 잘 정의해 설명하세요. 그렇게 구체적으로 정의한 나 에게서 팀과 물리적 결합을 넘어 화학적 결합을 기대할 무언가를 발견하면 채용이 이뤄지는 것이지요.

유남주: 멘토님이라면 어떤 주니어를 채용할 거예요?

한날: 첫 팀원을 채용한다면, 그 사람이 주니어인지 시니어인지는 중요하지 않을 거예요. 제가 바라는 팀원 상은 경력과 무관하거든요. 분명한 것은 AI가 할 수 없는 역할을 하는 사람이라는 점이고요. 이 말을 달리하면, AI와 사람 개발자의 차별점에 경력 여부는 큰 의미가 없다는 뜻이죠.

여러분은 AI와 어떤 관계인가요? 경쟁 대상인가요, 아니면 조력 관계인가요? AI의 미래를 유토피아로 그리나요, 디스토피아로 그리나요? 이런 변화 속에서 어떤 선택과 전략으로 나아갈지 고민해 보는 것은 어떨까요?