인공지능 시대에도 개발자로 살아남기

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5시간 전

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<프로그래밍이 정말 빠르게 변하고 있습니다>라는 글을 발표한 지 4개월 정도가 지났는데, 그동안 놀라운 변화가 있었습니다. 이전 글에서도 인용했던 안드레이 카파시는 그 사이에 반코딩(half-coding)이라는 말 대신 바이브 코딩(vibe coding)이라는 신조어를 만들었으며, 이는 이미 빠르게 확산되고 있습니다.

인공지능에 대한 두려움을 ‘함께 할 결심’으로 채우기

이러한 변화는 우리나라에서도 예외가 아닙니다. 인공지능과 개발 관련 소식을 쉽게 접할 수 있으며, 특히 바이브 코딩을 ‘인공지능과 페어 프로그래밍이 만드는 새로운 흐름’이라고 소개한 기사 등이 눈길을 끕니다. 또한, 빠른 학습 능력을 가진 지인이 비개발자도 앱을 만들고 출시할 수 있는 바이브 코딩 교육 자료와 인터넷 강좌를 제작하는 모습을 지켜보는 것도 흥미로운 경험이었습니다.

저 역시 최근에는 <인공지능에 대한 두려움을 ‘함께 할 결심’으로 채우기>를 쓰면서 소위 AI FOMO(불안감)에 대처하는 방법을 소개하며, 즉시 실행에 옮겨 자신의 기술과 습관으로 만드는 것에 대해 다루었습니다. 다만 이 글은 태도와 접근법 위주로 작성되었기에 전략이나 계획을 세우는 데에는 큰 도움이 되지 않을 수 있습니다.

그렇게 이번에는 “조금 더 현실적인 조언이 없을까” 하는 요즘IT 콘텐츠 기획자와의 대화에서 시작해 개발자를 독자로 둔 글을 작성해 보았습니다. 따라서 지난 글이 정서적 측면을 많이 다뤘다면, 여기서는 현재의 상황을 진단하고 미래 변화 방향에 대한 독자들의 통찰력을 넓히는 것을 목표로 합니다.

개발자로 살아남는다는 말은 무슨 말일까?

제가 인생 책으로 여기는 제랄드 와인버그의 <대체 뭐가 문제야>라는 책이 있습니다. 섣불리 주어진 일을 문제로 여기기보다 삶의 주체로서 무엇이 ‘진짜’ 문제이고, 누구의 또는 ‘누구들의’ 문제인지를 깊이 탐구하는 훌륭한 책입니다.

그 책에서 배운 내용을 떠올려 보면, 우선 ‘개발자로 살아남는다’는 말의 의미를 탐구하고 싶어집니다. 물론 이것은 정답을 찾는 것이 아니라 자신에게 이 말이 어떤 의미를 가지는지 묻고 탐색하는 과정입니다.

‘살아남는다’는 것은 무엇일까요? ‘개발자’가 직업적인 프로그래머를 의미한다면, 이는 고용 상태를 유지하여 소득을 얻는 것으로 정의할 수 있습니다. 다만 이렇게 정의하면 회사에 얼마나 오래 다닐 수 있을지, 그리고 회사가 계속 성장할지는 알 수 없는 경우가 많습니다.

이러한 불확실성 때문에 일부 개발자들은 끊임없이 이직을 준비하기도 합니다. 그중에는 ‘전략적으로’ 행동하는 분들도 있습니다. 말하자면 실제로 이직할 의사가 없더라도 주기적으로 이력서를 갱신하고, 심지어 구직 의사가 없는데 면접을 보는 경우도 있습니다. 이렇게 함으로써 회사 외부로부터의 피드백을 받을 수 있다는 것입니다. 분명히 이런 활동은 우물 안 개구리가 될 가능성을 줄여줍니다. 그렇게 행동하는 사람들의 이야기를 들어보면 면접을 본 것만으로도 뜻밖의 신선한 자극이 되기도 한다고 합니다.

한편 ‘개발자’의 의미를 다르게 규정할 수도 있습니다. 자신의 꿈을 쫓는 방법으로 개발을 활용하거나, 누군가에게 대가를 받고 개발을 하더라도 자유롭게 일하기를 원하는 개발자들도 있습니다. 일반 사무직에 비해 자신의 욕망, 취향, 상황을 고려하여 일하는 방식을 변화시킬 수 있는 선택지가 개발자에게는 좀 더 많다고 생각됩니다.

앱을 개발하여 앱스토어에 출시할 수도 있고, 흔히 긱(Geek) 이코노미라고 불리는 건별로 개발 비용을 받는 형태도 흔하게 접할 수 있습니다. 때로는 경제적 필요에 의해 직장을 다니면서 부업으로 개발을 할 수도 있습니다.

어떻게 살아남을 것인지를 어떤 관점에서 볼 것인가?

이렇게 스스로 ‘살아남기’의 조건들을 구체화했다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어, 본업 외에 부업으로 새로운 일을 시작했고, 직접 겪어 보니 부업에 할애할 수 있는 시간과 노력의 비중도 알게 되었다고 가정해 봅시다. (이러한 조건들에 대해 어느 정도 윤곽이 잡혀야 의미 있는 계획이나 전략을 세울 수 있다고 생각합니다.)

그렇게 계획을 세우다 보면 지나치게 한두 가지 기준에 치우치지 않는지 돌아볼 필요도 있습니다. 따라서 몇 가지 관점을 나열하고 교차하여 검토해 볼 것을 권합니다.

가령, 도전적인 목표를 세워도 적성이나 취향에 맞지 않으면 오래 지속하기 어렵습니다. 그래서 분명한 꿈이 없더라도 개발이란 활동이 적성이나 취향에 맞는 일인지는 계속해서 따져볼 가치가 있습니다.

다음으로 시장 가치를 따져 볼 필요가 있습니다. 앞선 기준이 주관적이고 개인적인 관점에서 계획을 세우는 일이라면, 시장 가치는 사회적 관점입니다. 이는 현재 자신이 받는 수입을 기준으로 더 받거나 덜 받아도 원하는 일을 할 것인지 결정하는 과정입니다. 때로는 자기 계발을 위한 지출이나 수입이 없는 기간이 발생할 수도 있는데, 그런 부분들을 고려하는 것은 현실적으로 실현 가능한 계획을 세우는 데 도움을 줍니다.

세 번째는 환경 변화에 적응하는 측면입니다. 사실 이 글의 핵심 주제와 가장 연관이 깊은 관점입니다. 지금부터 이 글은 자연스럽게 환경 변화와 함께 ‘개발자로 살아남기’ 위한 주관적인 분석 틀을 보여줄 것입니다. 여기에 여러분의 해석과 경험이 더해져 ‘살아남는다’는 주제에 주관을 가지게 된다면 저는 글을 쓴 목적을 달성하는 것입니다.

인공지능을 통한 능력 강화는 필수적인가?

인공지능은 반드시 활용해야 할까요? 반드시라고 단정할 수는 없습니다. 이는 결정의 문제입니다. 하지만 제게 선택권이 있다면, 저는 필수라고 하겠습니다. 그렇다고 바이브 코딩이 필수라거나 누군가가 구체적으로 제시한 방법을 그대로 따라야 한다고 주장하는 것은 아닙니다. 지식을 다루는 데 있어 인공지능이 제공하는 강화된 역량을 포기할 이유가 없다는 것이 핵심이기 때문입니다.

최근 거의 모든 기사를 보는 방식이 바뀌고 있습니다. 예전처럼 기사를 순서대로 모두 읽는 대신, 자주 사용하는 두 가지 인공지능 서비스에 기사 URL을 전달하거나 내용을 업로드한 후 요약 결과를 먼저 봅니다. 그 후에 질문을 던지고 생각하며 추가적인 탐색을 거쳐 제가 가진 문제를 해결합니다. 그러다 보면 마치 인공지능이 비서가 되어 복잡한 내용을 쉽게 풀어 브리핑을 해 주는 것처럼 느껴집니다.

브리핑 후에는 대화 파트너가 되기도 합니다. 특히 AI 서비스들은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하므로 언어 형태의 지식을 다루는 일이라면 무엇이든 즉각적으로 효과를 냅니다. 이미 사용하고 있는 분들은 그 느낌을 체감하실 것이고, 그렇지 못한 분들은 막연하게 느껴질 수 있지만 즉시 시도해 볼 것을 권합니다.

달리 말하면 <왜 소프트웨어가 유통업을 먹어치고 있는가?>에서 다룬 소프트웨어의 강력함이 이제는 인공지능의 형태로 두 번째 파도가 되어 사회 전반에 영향을 미치고 있다고 비유할 수 있습니다.

한국판 아마존이라고 불리는 쿠팡은 지난해 우리나라 유통 기업 최초로 40조 원의 매출을 돌파했습니다. 제가 태어나기 전부터 백화점과 마트를 운영해 온 그 어떤 대기업도 도달하지 못했던 곳에 쿠팡이 가장 먼저 갈 수 있었던 데에는 여러 원인이 있겠지만, 소프트웨어가 만들어낸 ‘디지털 전환(Digital Transformation)’이 큰 역할을 했습니다.

스마트폰이 사람들의 행동 양식을 바꾸어 놓았습니다. 이제는 개발자가 아닌 일반인에게도 익숙한 앱들이 오프라인 매장에 가야 할 이유를 줄어들게 하고 있습니다. 매장에 가더라도 이전과는 다른 목적으로 가게 되는 것입니다. 이러한 변화를 디지털 전환이란 단어로 설명할 수 있습니다.

앞서 소프트웨어가 거대한 전환의 중심에 놓였듯, 지금 벌어지는 전환의 중심에는 인공지능 기술이 자리하고 있는 듯합니다.

인공지능 기술을 주도하는 테크 기업들이 만드는 거대한 변화

기존 유통업계 종사자들은 소프트웨어가 산업과 소비자들을 어떻게 변화시킬지 명확하게 인식하지 못했습니다. 이는 개발자와 무관하게 들릴 수 있습니다. 하지만 소프트웨어라는 단어를 인공지능으로 대체하고, 기존 유통업계 종사자를 개발자에 비유하면 무관한 일이 아닙니다. 개발 방식이 크게 바뀌고 있다는 사실은 이미 많은 개발자들이 체감하고 있기 때문입니다.

인공지능 기술을 주도하는 테크 기업들과 혁신적인 개발자들은 소프트웨어를 개발하는 방식 자체를 변화시키고 있습니다. 앞서 바이브 코딩이라는 신조어를 소개했지만, 기존의 소프트웨어 개발 방식을 1.0으로 규정하고 2.0과 3.0 등 새로운 방법을 제안하기도 합니다.

소프트웨어 3.0의 핵심은 AI 에이전트가 중심에 있다는 것입니다. 이는 개발자가 작성한 프로그램으로 볼 수 있는 AI 에이전트가, 개발자를 대신하여 프로그램을 만들 수 있는 미래를 그려나가고 있음을 의미합니다.

이뿐만이 아닙니다. 퍼플렉시티를 통해 조사한 결과, 다수의 테크 기업들이 AI 에이전트 세상을 만들기 위해 박차를 가하고 있다는 것도 알 수 있었습니다. 그에 따르면 이미 등장했으며 AI 에이전트를 만들 수 있는 기술과 도구가 1세대로 명명되었고, 서로 다른 모델과 도구를 이용하여 만들어진 AI 에이전트 간 상호 운용성을 확보할 수 있는 2세대가 진화하고 있습니다.

이커머스 기업들과 플랫폼의 발전으로 유통업에 전례 없는 변화를 일으킨 디지털 전환과 마찬가지 방식으로 AI가 만드는 전환이 진행되고 있습니다. AI 전환은 프로그램이 만들어지고 유통되는 방식을 급격하게 바꾸어 놓을 것입니다.

무엇보다 AI는 그 자체로 디지털 기술이므로, 이번 AI 전환은 디지털 전환과 결합하여 거의 모든 산업 환경에 확산될 것입니다.

데이터를 먹고 자라는 인공지능 서비스

앞서 언급했듯이, 애초에 이 글은 요즘IT 콘텐츠 기획자와의 대화에서 시작되었습니다. 그에게 개인 개발자가 아닌 개발을 본업으로 하는 기업의 입장에서 변화에 대해 이야기하다가, 이제는 프로그램이 IT라는 생산물이 아니라 IT 기술을 통해 데이터를 생산하는 이른바 DT(Data Technology)의 시대라는 말을 실감한다고 전했습니다. 이어진 대화 속에서 그런 상황 변화가 개별 개발자들에게 어떤 변화를 줄 수 있는지 생각하게 되었습니다.

그렇게 고민하다 보니 데이터를 학습하여 자연어로 인간과 상호작용하는 소프트웨어인 인공지능의 본질을 떠올리게 됩니다. 그러니 개발자가 빠르게 가치를 생산하기 위해서는 양질의 데이터 혹은 비즈니스 맞춤 데이터를 만들어야 할 수도 있겠다는 생각을 했습니다. 그에 개발의 초점이 바뀌어야 하며, 그러한 목표에 맞춰 적합한 방법들이 현재 관찰되는 변화들 속에 나타날 수 있다는 생각까지 이어졌습니다.

다시 말해, 지금은 IT 기술의 발전으로 인해 IT 기술 자체의 가격이 하락하고 있습니다. 갈수록 컴퓨터 성능은 높아지는 반면 가격은 더 낮아지는 일은 이제 상식에 가깝습니다. 그러한 현상은 하드웨어에만 그치지 않습니다. 프로그램 제작비도 갈수록 낮아지고 있습니다. 이런 현상 속에서 상대적으로 IT보다는 맞춤형 데이터가 더욱 중요해지는 현상을 DT(Data Technology)라고 합니다.

인공지능 기술은 프로그램 제작에 도움을 주고 있습니다. 개발자인 우리는 이제 관점을 달리하여 초점을 IT가 아닌 맞춤형 데이터에 두는 것이 유리하지 않을까요? 인공지능과 프로그램 개발로 속도 경쟁을 할 시간에 더 가치 있는 데이터를 만드는 편이 승산이 있기 때문입니다. 그렇게 되면 에이전트의 연결로 발전하는 프로그램 네트워크를 상상해 볼 수 있고, 각각의 에이전트 사이에서 어떻게 역할을 나눌 때 ‘더 가치 있는 데이터를 만들 수 있을까?’라는 호기심을 가질 수 있습니다.

이는 하나의 예일 뿐이지만, 이와 같은 관점으로 변화를 바라볼 수 있어야 합니다. 그렇다면, 인공지능이 불러온 지금의 변화가 단지 두려운 존재만은 아닐 것입니다.