2025년은 AI가 개발 환경에 본격적으로 자리 잡기 시작한 해다. 이제 많은 개발자들이 코드 초안 만들기, 문서 정리, 스타일 점검 같은 반복 작업은 자연스럽게 AI에 맡긴다. 코드 리뷰에서도 AI가 대안 코드를 제안해 주거나, 단순 작업을 대신해 주면서 부담이 확실히 줄었다.

하지만 그렇다고 개발 생태계가 근본적으로 바뀐 건 아니다. 서비스 구조나 장애 대응 방식, 운영 아키텍처 같은 핵심은 여전히 기존 방식이 중심이고, AI 역시 생산성을 높여주는 도구 역할을 넘어서는 단계까지는 가지 못했다. 기술 선택 기준도 마찬가지다. AI 도입 등 새로운 기술을 실험해 보는 흐름이 없어진 건 아니지만, 결국 실무에서는 운영 안정성과 유지보수 용이성이 예전처럼 가장 중요한 기준으로 남아 있다. 이번 글에서는 변화하는 시대 속 백엔드의 변화에 대해 프로그래밍 언어, 프레임워크, 시스템 개발, 문화, 2026년 전망까지 살펴보고자 한다.

프로그래밍 언어의 변화

국내 서비스 환경에서는 Java 생태계가 이미 안정적인 운영 체계와 충분한 개발자 풀을 갖춘 상태다. 그래서 Java를 다른 언어로 대체하기보다는, 기존 시스템을 유지한 채 필요한 부분만 점진적으로 개선하는 방식이 일반적으로 선택되고 있다. 국내 개발자들의 경력 구조가 Java 중심으로 형성되어 있고, 조직 차원의 운영 경험도 JVM 기반 기술에 축적되어 있기 때문이다.

여기에 JDK 21에서 Virtual Thread가 도입되면서 동시성 처리에 대한 우려가 완화된 점도 이러한 흐름을 강화했다. 기존 시스템을 유지하면서도 성능 개선을 기대할 수 있게 되었고, 여전히 많은 기업이 JDK 21 이하를 사용하고 있는 상황에서, 동시성을 이유로 Java를 다른 언어로 교체해야 할 필요성은 더 낮아졌다.

1) Kotlin

Kotlin은 JVM 기반 환경에서 비교적 부담 없이 도입할 수 있는 선택지로 자리 잡았다. Java와의 높은 호환성 덕분에 기존 코드를 폐기할 필요가 없고, 점진적으로 전환하거나 신규 도메인에 먼저 적용하는 방식으로 확장할 수 있었다. 생산성을 높이면서도 조직이 감내해야 할 리스크가 크지 않다는 점이 실무에서 강하게 체감된다. 다만 코루틴 등 기존 Java 방식과 다른 개발 패러다임에 대해서는 여전히 현장에서 거부감이 존재한다.

2) Go

Go는 컨테이너 기반 인프라와 분산 시스템을 운영하는 팀을 중심으로 채택이 꾸준히 늘었다. 쿠버네티스 환경이 보편화되면서, API 서버, 메시지 워커, 로그 및 메트릭 수집기 같은 플랫폼 구성 요소에서 Go의 장점이 더욱 부각됐다. 가벼운 런타임, 예측 가능한 성능, 단순한 배포 단위는 운영 환경에서 안정성이 중요한 팀들에게 실질적인 이점을 제공하고 있다.

3) Python

Python은 국내에서 웹 서비스의 주력 언어는 아니었지만, AI 모델 운영과 데이터 처리 분야에서는 사실상 표준으로 자리 잡았다. 모델 추론 레이어는 Python이 담당하고, 비즈니스 로직과 API 계층은 Java나 Kotlin이 처리하는 구조가 일반적이다. 이처럼 역할을 분리하면 언어 간 충돌을 줄이고, 팀별 책임 범위를 명확히 할 수 있다.

4) TypeScript

TypeScript 기반의 Node 생태계는 프론트엔드 중심 조직에서 백엔드까지 하나의 언어로 관리하고자 할 때 선택된다. 화면과 API 구조가 함께 변하는 서비스에서는 커뮤니케이션 비용을 줄이는 데 유효하다. 다만, 장기적인 운영이나 대규모 트래픽 환경에서는 JVM 기반 프레임워크가 여전히 주류이며, 실제로 국내 여러 기업에서 TypeScript로 구축된 백엔드를 Java로 이전하는 작업은 꾸준히 진행되고 있다.

종합해 보면, 국내 프로그래밍 언어의 흐름은 서비스의 역할 분리에 따라 언어가 자연스럽게 분업되는 구조로 정착하고 있다. 실시간 트랜잭션 중심 서비스는 Java와 Kotlin을 유지하고, 인프라 성격의 기능은 Go가 담당하며, AI 모델 운영과 데이터 처리 영역은 Python이 맡는 방식이다. 서비스의 책임이 나뉠수록 언어 역시 역할에 따라 구분되는 경향이 강화되고 있다.

AI 모델 운영과 데이터 흐름 처리의 중요도가 높아질수록 Python이 담당하는 백엔드 레이어는 앞으로 더 확장될 가능성이 크다. 모델 업데이트 주기는 더 짧아지고, 서빙은 더 빨라져야 하며, 비즈니스 로직과의 연결도 더 긴밀해지고 있기 때문이다. 이런 변화 속에서 Python 생태계의 활용성은 계속 유효할 것이다. 결국 국내 백엔드 환경은 하나의 언어가 모든 계층을 담당하는 구조에서 점차 벗어나고 있다. 이는 특정 기술의 우열이 아니라, 서비스 특성과 조직 운영 방식에 맞춘 균형 잡힌 언어 선택이 자리 잡아가는 과정에 가깝다.

해외에서도 비슷한 흐름이 이어지고 있다. TIOBE Index 기준으로 Python은 최근 몇 년 동안 꾸준히 1위를 차지하며, 글로벌 개발 생태계에서 가장 빠르게 성장한 언어로 자리 잡았다. AI, 데이터, 자동화의 중요도가 높아질수록 Python의 활용 범위는 더 넓어지고 있으며, 기존에는 ML 및 데이터 분석이 중심이었던 영역이 이제는 모델 서빙, 파이프라인 운영, 백엔드 일부 기능까지 자연스럽게 퍼지고 있다.

반면, Java는 여전히 상위권을 유지하고 있지만, 전체 점유율과 검색 지수는 장기적으로 하락 추세에 있고, 최신 지표에서도 과거만큼의 절대적 영향력을 보이지 않는다. 대규모 트랜잭션이나 엔터프라이즈 시스템에서는 여전히 널리 쓰이지만, 신규 프로젝트나 빠른 프로토타이핑 영역에서는 Python, Go, TypeScript가 차지하는 비중이 점점 더 커지고 있다.

Go는 북미, 유럽의 인프라 중심 조직에서 안정적으로 영역을 넓히고 있다. 특히 Kubernetes와 클라우드 네이티브 환경이 표준이 되면서 API 서버, 메시지 처리, 로그 및 메트릭 수집 같은 플랫폼 구성 요소에 Go가 선택되는 비중이 높다. 단순하고 예측 가능한 성능을 제공하는 언어라는 인식이 강하고, 실제로도 운영 부담을 줄여준다는 평가가 많다.

Kotlin은 해외에서도 JVM 조직이 점진적으로 도입하는 방식이 일반적이다. 기존 Java 코드를 그대로 활용할 수 있고, 부분적으로 전환하는 데 부담이 적다는 점은 한국과 마찬가지로 큰 장점이다. 다만, 웹 백엔드를 뒤흔드는 주류 언어라고 보기보다는 Android 중심의 모바일 생태계와 서버 일부 도메인에 모범적으로 잘 자리 잡은 언어라는 평가가 많다.

TypeScript 기반 Node 환경은 프런트엔드 주도 조직이나 속도 중심의 SaaS 기업에서 널리 사용되고 있다. 화면과 API 구조가 함께 변하는 서비스에서는 실무 효율이 높지만, 대규모 트래픽이나 장기 운영 단계에서는 여전히 JVM 기반 기술로 전환하는 흐름이 해외에서도 반복된다.

이러한 흐름을 종합해 보면, 해외 역시 하나의 언어가 모든 계층을 담당하던 시대에서 점차 벗어나고 있다. Python은 AI, 데이터, 파이프라인 중심으로 계속 영향력을 넓히고 있고, Java는 안정적인 기반을 유지하되 상대적 비중은 점차 줄어드는 중이다. Go는 인프라 영역에서 확실한 자리를 가지고 있고, Kotlin과 TypeScript는 조직의 특성에 맞춰 선택적으로 활용되고 있다.

결국 글로벌 산업 전반에서 언어는 ‘우열의 문제’가 아니라 ‘역할의 문제’로 정착하고 있으며, 기술 선택은 점점 더 서비스 구조와 조직 운영 방식에 맞춘 균형 잡힌 조합으로 이동하고 있다.

2025년 이용률 상위 20개 프로그래밍 언어 순위 <출처: TIOBE INDEX>

프레임워크의 변화

언어가 역할에 따라 분리되는 것과 마찬가지로, 프레임워크 역시 서비스의 성격과 조직 구조에 따라 선택 기준이 달라지고 있다. 국내에서는 기술 자체의 성능이나 구현 난이도보다, 운영 경험의 축적 여부와 개발자 풀이 얼마나 확보되어 있는지가 우선 고려된다. 프레임워크 선택은 기술적 선호보다, 서비스가 어떤 방식으로 운영되고 유지될 것인지에 대한 판단과 더 밀접하게 연결되어 있다.

1) Spring Boot

Spring Boot는 국내 백엔드 서비스에서 기본으로 자리 잡았다. 대규모 서비스 운영 경험과 레퍼런스가 이미 충분히 축적되어 있고, 문제 상황에서 참고할 수 있는 사례가 다양하다. 신입 개발자부터 고경력자까지 공통적으로 이해할 수 있는 생태계라는 점도 유지에 영향을 미친다.

2) NestJS

NestJS는 프론트엔드와 백엔드가 같은 언어 체계를 사용하는 것이 유리한 환경에서 채택이 늘고 있다. 화면 변경 주기가 빠르고, API 스펙이 프론트 요구에 따라 자주 바뀌는 서비스 구조에서 특히 효과적이다. TypeScript를 기반으로 하기 때문에 화면단과 서버단에서 사용하는 개념과 모델을 공유할 수 있고, 이는 팀 간 커뮤니케이션 비용을 줄여 준다. 또한 의존성 주입과 데코레이터 중심 구조는 Spring Framework와 유사한 사용 경험을 제공하므로, 기존 JVM 기반 개발자도 비교적 자연스럽게 적응할 수 있다.

3) .NET Core

.NET Core는 공공 서비스나 금융 도메인처럼 시스템 안정성과 인증 체계가 중요한 환경에서 계속 사용된다. 한국에서는 공공 조달과 외부 심사가 포함된 프로젝트가 많고, 이 경우 .NET 기반 시스템은 심사 기준을 충족하기에 유리한 경우가 있다. 운영 조직이 크고 체계화된 환경일수록, .NET Core는 유지 비용이 예측 가능하다는 장점이 있다.

4) FastAPI

FastAPI는 AI 모델 서빙과 데이터 처리 파이프라인에서 사용이 확산되고 있다. 모델을 단독 기능이 아니라, 서비스의 한 구성 요소로 운영하는 경우가 늘면서, Python 기반 API 프레임워크의 실용성이 높아졌다. 비즈니스 로직을 모두 Python으로 옮기기보다, 모델 추론 구간만 Python으로 구성하는 방식이 일반적이다.

요즘 백엔드 시스템 개발은 어떻게 이뤄질까?

이처럼 도구를 선택한 뒤에는 시스템을 어떤 방식으로 설계할지가 중요하다. 2025년의 한국 백엔드 개발은 복잡한 구조를 만드는 것보다, 단순하고 운영 가능한 형태를 유지하는 방향으로 움직이고 있다. 변경이 발생했을 때, 예상 가능한 영향 범위 안에서 대응할 수 있는지가 서비스 품질을 결정하기 때문이다.

API 설계에서는 REST가 여전히 대부분의 프로젝트에서 사용된다. 설계와 구현, 운영 경험이 모두 REST를 중심으로 축적되어 있고, 대부분의 개발자가 별다른 진입 장벽 없이 이해할 수 있기 때문이다. 엄밀한 RESTful 아키텍처의 정의와는 차이가 있을 수 있지만, 한국의 실무 환경에서는 HTTP 기반 요청과 JSON 응답을 제공하는 방식을 일반적으로 REST API로 받아들인다. 이는 표준화된 규칙보다, 실용적인 합의를 우선한 결과라고 볼 수 있다.

화면 요구가 빠르게 변하거나, 여러 데이터 소스를 한 화면에서 조합해야 하는 경우에는 BFF 계층을 두는 방식이 유용하다. BFF는 프론트엔드가 필요로 하는 데이터를 화면 단위로 재구성해 전달하는 역할을 한다. 이 계층은 REST로 구성할 수도 있으며, 데이터 조합과 구조 변형이 자주 필요한 경우에는 GraphQL이 선택될 수 있다. GraphQL은 REST를 완전히 대체하는 기술이라기보다, 변화가 빠른 화면 구간에서 유연성을 확보하기 위한 하나의 선택지에 가깝다.

마이크로서비스 아키텍처의 도입은 신중하게 이루어져야 한다. 국내에서 MSA가 본격적으로 논의된 시기는 2016년에서 2017년 무렵이고, 지금까지 약 8년의 시간이 흘렀다. 이 기간 동안 MSA는 새로운 기술이 아니라, 장점과 한계가 모두 드러난 구조로 받아들여지고 있다. 서비스 기능이 계속 확장되고, 팀이 여러 단위로 나뉘어 있으며, 독립적인 배포가 필요한 환경에서는 의미가 있을 수 있다.

하지만 규모가 작거나, 팀이 단일한 경우에는 배포 단위와 모니터링 지점만 늘어나 운영 부담이 커질 수 있다. 실제로 여러 조직이 MSA 도입 후 코드 공유, 장애 추적 등에서 복잡성과 비용 증가를 경험했다.

예컨대 한 연구에서는 대규모 마이크로서비스 환경에서 서비스 경계, 팀 조직 구조의 불일치가 기술 부채(accumulated technical debt)를 빠르게 증가시키는 원인으로 지목되었다. 또한 여러 기업이 MSA에서 모놀리식 혹은 모듈형 모놀리식 구조로 되돌아간 사례가 보고되었으며, 비용 절감과 복잡성 감소가 주요 이유였다. 공통 기능의 위치가 정리되지 않으면 코드가 여러 서비스에 중복될 수 있고, 장애 추적도 길어질 수 있다는 지적도 있다. [참고 자료 2,3,4]

MSA는 구조가 아니라 운영 모델이 바뀌는 과정이며, 팀 구성과 배포 전략이 함께 준비되어 있을 때만 적용이 가능하다. 단순히 최신 사례를 따라가는 방식은 불필요한 복잡성을 만들 수 있다.

도메인 주도 설계와 클린 아키텍처, 헥사고날 아키텍처, 어니언 아키텍처는 서로 다른 접근 방식처럼 보이지만, 모두 같은 목표를 가진다. 도메인을 중심에 두고 외부 요소를 주변으로 배치해, 변경이 잦은 부분과 그렇지 않은 부분을 분리하는 것이다. 핵심은 도메인의 개념을 보호하고, 외부 요인이 이를 흔들지 않도록 경계를 세우는 일이다.

<출처: The Clean Architecture by Robert C. Martin(Uncle Bob)>

하지만 이러한 설계 방식에서 가장 어려운 지점은 기술이 아니라, 도메인을 명확히 정의하는 과정이다. 도메인은 비즈니스가 무엇을 의미하는지에 대한 합의에서 출발하지만, 많은 조직에서는 이 합의가 처음부터 명확하지 않다. 빠르게 변하는 요구 사항과 시장 상황 속에서 핵심 개념이 고정되기 어렵고, 같은 용어가 팀마다 다른 의미로 사용될 수 있다. 고객이나 주문처럼 기본적인 단어도 영업, 데이터, 고객 지원, 서비스 기획에서 서로 다르게 해석될 수 있다. 용어가 정리되지 않으면, 도메인도 정리되지 않는다.

레거시 시스템이 존재하는 환경에서는 도메인 경계가 이미 흐려져 있는 경우도 많다. 데이터와 로직이 여러 계층에 섞여 있고, 변경 이력이 누적되어 있어 새로운 설계 원칙만 적용하면 기존 복잡성 위에 또 다른 복잡성이 더해질 수 있다. 그래서 도메인 주도 설계나 클린 아키텍처는 처음부터 적용하는 조직보다, 기존 서비스에 도중에 적용하는 조직에서 더 어려움이 생길 수 있다.

결국 설계의 핵심은 도메인을 명확히 말할 수 있는가이다. 도메인이 선명하다면 구조는 단순해지고, 유지보수는 수월해질 수 있다. 도메인이 불분명하다면, 어떤 아키텍처를 선택하더라도 형식만 남고 복잡성만 늘어날 수 있다. 설계는 기술 선택이 아니라, 문제를 바라보는 기준과 언어를 팀 안에서 통일하는 과정에 가깝다.

요즘의 설계는 새로운 기술을 적용하는 방식이 아니라, 변경을 견딜 수 있는 구조를 적정한 복잡성 안에서 유지하는 쪽에 가깝다. 좋은 설계는 보기 좋은 형태가 아니라, 운영 중에도 설명할 수 있는 구조다. MSA가 국내에 도입된 이후 시간이 충분히 흐르면서, 개발자들은 이제 구조를 나누는 것 자체가 목적이 아니라 비즈니스 요구에 맞춰 적정한 아키텍처를 선택하는 방향으로 이동하고 있다.

도메인이 아직 선명하지 않은 경우에는 모놀리식 구조를 유지하는 것이 더 실용적일 수 있다. 이를 지원하는 흐름도 다시 나타나고 있다. 모놀리식 구조 안에서 도메인 경계를 정리하고, 점진적으로 분리할 수 있도록 돕는 Spring Modulith 같은 도구가 대표적이다. 결국 아키텍처는 한 번 정답을 정하는 것이 아니라, 서비스의 변화 속도와 팀 구성에 맞추어 계속 조율하는 과정이다.

일하는 문화는 어떻게 달라졌을까?

2025년은 개발자가 일하는 방식이 뚜렷하게 달라진 해였다. 이전까지는 문제를 해결하기 위해 문서를 검색하거나, 커뮤니티에서 답을 찾는 과정이 자연스러웠다면, 이제는 먼저 AI 도구를 통해 해결 방향을 탐색하는 방식이 일반적이 되었다. 개발 과정에서의 의사결정이 개인의 지식이나 경험에만 의존하지 않고, AI를 통해 빠르게 확장되는 흐름이 자리 잡고 있다.

많은 개발자가 코드를 작성할 때, IDE의 자동 완성 기능과 검색 엔진을 함께 사용하던 방식에서 벗어나, 직접적으로 LLM 기반 도구를 활용해 문제 해결 방향을 탐색하고 구현 예시를 비교하는 방식으로 이동했다. 코드 리뷰 과정 역시 변화하고 있다. 과거에는 코드의 정답 여부와 일관성을 중심으로 확인했다면, 이제는 AI를 통해 대안을 탐색하고 여러 구현 방식을 비교한 뒤 선택하는 흐름으로 이어지고 있다. 개발자의 판단은 그대로 유지되지만, 판단을 뒷받침하는 근거를 찾는 과정이 간소화되었다.

협업 방식도 달라지고 있다. 최근에는 팀 내에서 문서를 작성할 때, 복잡한 구조나 정형화된 보고 형식을 먼저 고민하지 않고, 대화 기록과 맥락을 그대로 보존하는 형태의 문서화를 선호하는 경향이 나타나고 있다. Claude.md 같은 대화형 문서 포맷은 정리된 결과만 남기는 것이 아니라, 과정과 의사결정의 흔적을 기록할 수 있다는 점에서 유용하다.

스펙 문서나 회의록을 작성할 때도 사람이 모든 문장을 처음부터 작성하는 것이 아니라, 논의 내용을 AI가 정리하고 구성하며, 사람은 흐름과 정확성을 검토하는 방식으로 전환되고 있다.

<출처: Anthropic, Claude Code: Best practices for agentic coding>

이 과정에서 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이라는 표현이 자연스럽게 사용되기 시작했다. 이는 명확한 요구사항을 모두 정의한 뒤에 코드를 작성하는 방식이 아니라, AI 도구와 함께 여러 가능성을 탐색하면서 점진적으로 형태를 잡아가는 개발 흐름을 말한다. 구현 과정에서 즉각적인 피드백과 코드 변형이 가능하기 때문에, 초기에 완전한 설계를 만들지 않아도 개발을 진행할 수 있다.

물론 이 방식은 개발자가 문제의 핵심을 지속적으로 의식하고 있어야 유지할 수 있다. 도구가 결정을 대신하는 것이 아니라, 개발자가 의도를 잃지 않은 상태에서 도구를 활용하는 형태다.

2026년에는 무엇이 달라질까?

2026년은 개발 환경에서 AI가 선택이 아니라 전제가 되는 시점으로 예상된다. 과거에 인터넷 검색 없이 개발하는 것을 상상하기 어려웠던 것처럼, 앞으로는 AI를 활용하지 않고 문제를 해결하는 과정이 비효율적으로 보일 가능성이 크다. 이는 단순히 코드 자동 생성 도구가 발전한다는 의미가 아니라, 문제를 이해하고 해결 방향을 탐색하는 과정 자체에 AI가 깊게 개입한다는 변화를 의미한다.

기술 스택은 언어의 우열보다는 생태계와 운영 방식 중심으로 평가될 가능성이 높다. AI가 코드를 제안하는 상황에서는 문법적 숙련이나 언어 표현력보다, 구조를 유지할 수 있는지, 팀 내 용어와 개념이 정렬되어 있는지, 운영과 관측이 안정적인지 같은 요소가 더 중요해진다. 그렇기 때문에 기존의 기반 언어들은 단번에 바뀌지 않을 것이다.

국내 시장에서는 Java와 Kotlin은 대규모 서비스 운영 영역을 계속 담당할 가능성이 높고, Go는 단순한 구조와 독립 배포가 필요한 영역에서 활용이 이어질 수 있다. Python은 AI 모델 운영과 데이터 흐름을 제어하는 계층에서 비중이 더 커질 수 있다. 즉, 2026년의 기술 선택 기준은 “무엇이 더 새로운가”가 아니라, “어떤 역할을 가장 안정적으로 수행할 수 있는가”에 가까워질 것이다.

시스템 설계 방식도 점점 고정된 형태를 먼저 정의하기보다, 변화에 맞춰 점진적으로 구조를 만들어 가는 방향으로 옮겨갈 가능성이 크다. 이는 최근 몇 년간 ‘처음부터 MSA로 가는 전략’이 오히려 복잡성과 비용만 높였다는 경험이 축적되면서, 완성된 설계를 미리 확정하기보다 변화 속도를 견딜 수 있는 경계부터 만드는 접근이 더 실용적이라는 흐름이 자리 잡고 있기 때문이다.

여기에 코드 생성과 리팩터링을 빠르게 도와주는 AI 개발 도구가 보편화되면서, 구조를 일단 만들고 필요할 때 재구성하는 방식이 더욱 자연스러운 선택지가 되고 있다. 이런 배경 속에서, 모놀리식 구조 내에서 도메인을 정리하고 분리가 필요한 지점만 선택적으로 모듈화할 수 있도록 돕는 Spring Modulith 같은 도구가 주목받는 것도 같은 맥락이다. 결국 MSA는 특정한 아키텍처 형태를 목표로 삼기보다, 팀 규모와 변화 요구에 따라 선택적으로 적용할 수 있는 운영 모델로 자리 잡아 가고 있으며, 2026년의 개발 환경에서는 이러한 유연성이 더욱 중요한 가치가 되고 있다.

마치며

AI가 개발 환경 전반으로 스며드는 지금, 개발자가 준비해야 할 것은 더 많은 기술을 빠르게 익히는 능력이 아니다. 기술 지식은 AI가 충분히 보완할 수 있고, 반복적이고 기계적인 판단은 오히려 AI가 더 잘 처리한다. 중요한 것은 기술을 언제, 왜, 어떻게 사용할지 결정하는 주체적 판단력이며, 문제를 어떤 방식으로 정의하고 해석할지에 대한 생각의 방향이다.

이 관계는 헤겔의 주인-노예 변증법을 떠올리게 한다. 반복적이고 구조화된 작업을 대신 수행하는 존재로서 AI는 노예에 가깝다. 반면, AI에게 무엇을 시키고 어떤 목적을 향하도록 만들지는 개발자의 역할이다. 도구가 만들어낸 결과가 곧 지혜가 되는 것은 아니며, 그 결과에 의미를 부여하고 선택의 이유를 세우는 일은 개발자의 몫이다. 주인의 자유는 명령을 내리는 데서가 아니라, 무엇을 명령할지 스스로 사유하는 데서 생긴다.

그래서 개발자는 문제의 본질과 부차적인 요소를 구분할 수 있어야 한다. 또한, 특정 설계나 아키텍처를 선택한 이유를 논리적으로 설명할 수 있어야 한다. 이는 단순한 문서 작성 능력이 아니라, 팀과 조직의 방향을 스스로 판단하는 능력에 가깝다. AI가 아무리 많은 정보를 제공하더라도, 핵심을 가려내고 선택을 정당화하는 힘은 인간이 직접 수행해야 한다.

AI가 발전해도 문제를 정의하고, 선택의 책임을 지는 자리는 인간에게 있다. 이 능력이 있을 때, 변화가 빠른 기술 환경 속에서도 설계의 일관성과 서비스의 방향성을 지킬 수 있다. 결국 개발자가 지켜야 할 핵심 역량은 도구의 숙련이 아니라, 세계와 문제를 해석하는 능력이며, 그 해석을 통해 기술에 목적을 부여하는 의식의 깊이다.

2026년의 개발은 지식을 소유하는 일에서, 문제를 해석하고 판단하는 일로 중심이 이동할 가능성이 크다. 도구는 계속 진화하지만, 무엇이 중요한지를 결정하는 역할은 여전히 개발자에게 남아 있을 것이다.

<참고 자료>