급속도로 발전하고 있는 AI에 대한 백엔드 개발자인 나의 방향성

 

새벽에 일찍 눈 떠져서, 공부하다가 잠깐 유튜브 보는데 앞으로의 내 방향성에 대해서 생각 정리를 해두면 좋을 것 같아 오랜만에 블로그를 켰다.

바이브 코딩

https://www.youtube.com/watch?v=IACHfKmZMr8

 

위 영상에서 말하고 있다.

 

오늘날의 개발 환경에서는 제품 중심의 사고방식이 여전히 중요하지만, 동시에 시스템 사고를 통해 더 큰 그림을 이해하는 능력이 필수적이다. 단순히 빠르게 코드를 작성하는 능력만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵다. LLM(대형 언어 모델)과 같은 AI 도구들이 점점 더 뛰어난 코딩 능력을 보여주면서, 인간 개발자의 ‘속도’는 상대적으로 덜 중요해지고 있다.

제품 시장 적합성(Product-Market Fit)을 확보한 이후에는 본격적인 하드코어 시스템 엔지니어링이 요구된다. 이 단계에 이르면 단순한 개발을 넘어서, 성능과 확장성, 안정성을 고려한 시스템 최적화가 필요해진다. 따라서 기업은 이 시점에서 특별한 전문성을 갖춘 엔지니어를 고용해야만 한다. 예를 들어, Facebook은 초기에는 PHP를 이용해 빠르게 제품을 개발·출시했지만, 이후 대규모 트래픽을 감당하고 성능을 개선하기 위해 내부적으로 시스템 최적화에 뛰어난 인재들을 적극적으로 채용했다.

이러한 흐름 속에서 기존의 기술 스크리닝 방식 또한 변화하고 있다. 앞으로는 코드를 ‘얼마나 빠르게 잘 작성하느냐’보다, 코드를 얼마나 잘 읽고 디버깅하며, 좋은 코드와 나쁜 코드를 구별할 수 있는 안목이 더욱 중요해질 것이다. 실제 연구 결과에서도 이러한 분석적 능력이 꾸준히 요구될 것이라는 점이 강조되고 있다.

또한, AI 코딩 네이티브 세대가 등장하면서 새로운 창업자들은 단순한 도구 사용자를 넘어, 기술적 안목을 갖춘 진짜 ‘기술 중심 창업자’가 되어야만 한다. 그렇지 않다면 빠르게 변화하는 시장에서 생존하기 어려워질 것이다. 지금의 AI 도구들은 개발 진입 장벽을 낮춰주긴 하지만, 예외적인 엔지니어가 되기 위해서는 심도 깊은 의도적인 연습이 필수적이다. 피카소조차도 기초기를 쌓기 위한 고전적 훈련을 거친 후에야 독창적인 예술을 창조할 수 있었던 것처럼, 기술 분야에서도 기초에 충실한 학습은 무시할 수 없다.

세계 최고 수준의 엔지니어가 되기 위해서는 단순한 기술력을 넘어서, 시스템의 복잡성을 이해하고 그것을 설계하고 조정할 수 있는 능력, 그리고 이를 꾸준히 연습할 수 있는 태도가 필요하다. 예컨대 트위터와 페이스북은 초기에는 유사한 길을 걷는 듯 보였지만, 기술적 방향성과 도전 과제가 달라지면서 전혀 다른 엔지니어링 전략을 펼쳤고, 이는 곧 인재 채용 전략의 차이로 이어졌다.

최근에는 “Vibe Coding”이라는 새로운 개발 방식이 주류로 자리 잡고 있다. 이는 단순히 몇 배 더 빠르게 코딩하는 것이 아니라, 기하급수적인 속도의 향상을 이끌어내는 접근법이다. 단지 몇 달 사이에 10배의 속도가 100배로 가속되며, 이를 활용하지 않으면 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다.

무엇보다도 기술적으로 훈련된 창립자가 되는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 이는 팀원들이 거짓이나 과장된 말을 하지 못하도록 기술적으로 검증할 수 있는 능력을 의미한다. 실제로 많은 경험 있는 창업자들은 “팀원들이 항상 진실만을 말하지 않는다”는 점을 강조하며, 기술적 이해가 없이는 제대로 된 판단이 어렵다고 말한다. 결국, AI조차도 사람처럼 '거짓말'을 할 수 있기 때문에, 이를 인식하고 제대로 다룰 줄 아는 비판적 기술 사고력이 필수가 되고 있다.

 

결국, 영상에서도 말하듯 개발은 바이브코딩이든 AI를 통해서 빠른 퍼포먼스를 뽑는것이 옳되, 이를 가려낼 줄 아는 전문가가 되어야 한다는 것이다. 바이브 코딩 외에도 요즘 핫한 MPC 같은 키워드들도 있겠지만, 그건 어디까지나 아직 더 뛰어난 성능의 도구 영역인 것 같고 활용해야하는 분야인 것 같아 바이브 코딩에 대해서만 적어보았다.

 

나, 우리는?

먼저, 인정해야할것은 순수한 언어능력, 개발능력은 이미 대체가 되었고 짧으면 내년에는 완벽하게 대체될 것이다. 열심히 공부했던 분야라지만, 나는 사실 2년전 GPT가 막 세상에 나왔을때 개발을 시작한 입장에서 선배 개발자분들보다 덜 억울해야 할 것이다.

 

그렇다면 나는 백엔드 개발자로서 어떻게 해야 하는가?

1. 인프라 스트럭처쪽의 DevOps쪽의 역량을 많이 키워야한다.

이 분야에 대해서는 아직 AI가 완벽하게 대체할 수 없으며, 서버비 등 직접적인 비용에 엮여있는 분야이기 때문에 전문적인 지식이 반드시 필요하다.

 하지만, 사실 이 부분에 대해서도 살짝 의문이 가는 부분이 있긴하다. AWS가 클라우드 서비스 1위인데, 요즘 핫한 AI를 분명 접목시키려고 했을 것이다. 빠르든 늦든 AWS도 Cursor처럼 AI가 관리해주는 클라우드 서비스를 낼 수도 있다고 생각한다. 다만, AWS 특유의 잘 알고 쓰지 못하면 과금이 팍팍 되고, 불친절하다고 느껴지는 UX를 냅두는 거 보면, 아직은 지금 상태가 기업에 이득이라고 생각되서 냅두는게 아닐까 생각이 들긴 한다.

2. 충분한 개발지식을 갖춘체 AI로 생성된 결과물을 판단할 수 있는 사람이 되어야한다.

1의 내용에 이어서, 인프라 외에 AI는 순수한 코딩 결과물에도 생성능력은 뛰어날지언정 아직 디버깅 능력은 부족한게 사실이다. 나중에 디버깅능력 또한 뛰어나게 바뀐다고 하더라도, 결국 개발은 우리 삶에 항상 따라다니게 될 것이고, 책임을 지지 못하는 AI가 짜주는 코드에 모든 것을 맡길 수 없을 것이다. AI는 책임을 질 수 없다. 결국엔 사람이 좋은 코드와 나쁜 코드를 가려낼 줄 알아야 한다.

3. 고도화를 할 줄 아는 개발자가 되어야한다.

당장의 소규모 서비스는 AI로 지금도 충분히 금방 찍어낼 수 있다. 하지만, 이는 이용자가 많아지면서 서비스 규모가 커지면 반드시 문제가 생기기 마련이다. 이때 거대 규모 서비스 내의 버그 코드 수정 뿐만 아니라, MSA 아키텍처로 리팩토링을 하던, 현실의 문제와 연관된 비즈니스 모델에 대해 최적화가 필요하던 반드시 수정할 사항들이 생긴다. 이때는 반드시 전문적인 지식을 갖춘 책임 개발자가 필요할 것이다.

 

 

 위의 세가지 사항을 모두 만족하는 AI가 나올 수 있다. 그게 언젠진 몰라도 지금의 발전 속도를 보면 나올 것이다. 그때가서는 분명 개발자들은 다른 방안을 모색할 것이고, 살아남을 것이다.

 살아남지 못한다면 어쩔 수 없다. 사실 위의 세가지 사항을 만족한다면 모든 직업들이 사라질 수도 있을테니까 받아들여야하지 않을까. 다만, 확실한건 아직까지 저 세가지가 충족되지 않는 이상 개발자는 죽지 않고 살아남을 것인데, 수요가 떨어지는건 예정되어있다.

 

 참 많이 힘든 요즘이다.

 

 

앞으로 기업들은?

 지금의 IT회사 개발자 채용에는 서류 - 코딩테스트 - 기술면접 + @ 의 프로세스를 따르고 있다. 코딩테스트는 보통 알고리즘 문제를 푸는 것을 하고있는데, 세계적으로 이 트렌드를 따라가고 있다고 한다.

 단, 특히 우리나라에서 폭발적으로 공급되는 신입 개발자들을 걸러내기 위해서 코딩테스트를 대부분 보고있는데, 해외의 경우에는 트랜드가 변화하고 있다고 한다.

 

예를 들면, AI든 어떤 방식을 사용해서라도 3시간 안에 완벽한 Todo List 를 개발하라 같은.

 

좀 더 그 사람의 당장의 개발 이해도, 퍼포먼스 면을 보는 쪽으로 변화하고 있는 것 같다. 사실 우리나라 기업들도 알 것이다. 어차피 회사에서도 AI로 코딩한다는 것을.

 알고리즘도 사실 AI가 다 풀어준다. 나도 당장에 백준 풀면서 정말 모르는건 AI에게 물어보고 풀게하고, 이해한다. 정말 복잡한 알고리즘 같은 경우에는 AI의 답변 정확도가 떨어지지만, 이는 미친 속도로 발전하는 AI들이 따라잡고 있고, 일부는 완벽하게 커버해내고 있다.

 

때문에 앞으로 세계적으로 개발 이해도, 퍼포먼스, 디버깅 능력에 초점을 맞춰서 개발자 신입을 뽑게끔 변화하지 않을까 생각된다.

 

 

결론은

 

현재의 나는 퇴직 후 이직 준비를 하면서 이것 저것 공부를 하고있는데, 다행히 크게 틀리지 않은 방향으로 나아가고 있는 것 같아서 안심이 된다. 다만, 얼어붙은 국내 개발자 시장들도 AI 코딩에 대해서도 민감하게 반응할지, 여전히 여러 사정에 의해서 보수적인 스탠스를 취할지는 모르겠다. 후자의 경우가 더 가능성이 높아보이긴 한다.

 

잘 준비하고, 재 취업 후에도 꾸준히 바뀌는 환경에 적응해가며 대처해나가는 수밖에..