AI 때문에 개발자가 사라질 것이라는 불안은 어디서 왔을까
AI가 개발자를 대체할 것이라는 불안이 최근 몇 년 사이에 크게 확산되었습니다.
어셈블리에서 C로 넘어갈 때도 그랬고, 프레임워크가 본격적으로 쓰이기 시작했을 때도 비슷한 이야기가 나왔습니다. 클라우드가 등장했을 때는 서버를 직접 만지던 개발자가 사라질 거라는 말도 많았습니다. 그때마다 현장은 조금씩 바뀌었지만, 개발자가 없어지지는 않았습니다.
최근 몇 년 사이 이 말이 다시 힘을 얻은 이유는 AI가 실제로 코드를 만들기 시작했기 때문입니다. 개발자들이 AI 도구를 실제 업무에 사용하거나 사용할 계획이라는 응답이 크게 늘어난 것도 이 불안을 키운 요인입니다. 2024년 Stack Overflow 개발자 설문에서는 응답자의 76%가 “AI 도구를 사용 중이거나 사용할 계획”이라고 답했습니다.
또 하나는 “AI가 코딩 속도를 올려줄 수 있다”는 점입니다. Microsoft Research의 실험 연구에서는 GitHub Copilot을 사용할 수 있었던 그룹이 동일 과제를 더 빠르게 끝낸 결과가 보고되었습니다. (통제된 실험 과제에서 관측된 것이므로, 모든 실무 상황에서 동일한 비율로 생산성이 늘어난다고 단정할 수는 없습니다.)
예전에는 그저 “도와준다” 수준이었다면, 지금은 초안을 넘어서 꽤 그럴듯한 결과를 내놓습니다. 많은 개발자가 이미 실무에서 AI를 쓰고 있고, 앞으로 더 많이 쓰게 될 것이라는 점도 이제는 부정하기 어렵습니다.
AI 도입 후, 개발 조직에서 실제로 벌어지는 일
어떤 조직은 AI를 “인력 감축”과 연결해서 생각합니다. 다른 조직은 AI를 “개발 방식 변화”로 보고 역할을 다시 나눕니다.
AI를 생산성 도구로 보는 조직은 코드가 빨리 나오니 사람 수를 줄일 수 있다고 판단합니다. 초반에는 티켓 처리 속도가 빨라지고 코드 라인 수도 늘어나면서 성과가 있어 보이지만, 시간이 지나면 다른 문제가 쌓이기 시작합니다. 왜 이렇게 만들어졌는지 설명하기 어려운 코드가 늘어나고, 테스트와 운영에서 문제가 반복됩니다. 결국 남은 사람들의 부담이 커집니다.
반대로 개발자를 그대로 두고 AI를 받아들인 조직은 조금 다르게 움직입니다. 코드를 누가 얼마나 쳤는지를 보지 않고, 누가 맥락을 이해하고 있는지를 봅니다. 주니어에게도 단순 구현만 맡기지 않습니다. 요구사항을 같이 읽게 하고, AI가 만든 결과를 검토하게 합니다. 시니어는 직접 손으로 다 치는 일을 줄이고, 구조와 판단에 더 시간을 씁니다.
겉으로 보기엔 같은 AI를 쓰지만, 내부에서는 전혀 다른 개발 문화가 만들어집니다.
그럼에도 사라지지 않은 개발자의 역할
AI는 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 그러나 그 결과물이 “우리 서비스에 넣어도 되는지”를 최종적으로 판단하고 책임지는 주체는 여전히 사람의 실무 감각에 있습니다.
이 역할은 예전에도 있었고, 지금도 그대로 있습니다. 다만 예전에는 코드 작성과 섞여 있었고, 지금은 더 또렷하게 드러났을 뿐입니다. 코드를 쓰는 일보다, 코드를 이해하고 설명하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다.
따라서 개발자 역할이 사라진다기보다는 개발자의 중심이 “작성”에서 “검토 · 설명 · 책임”으로 이동한다고 보는 편이 더 정확하겠습니다.
AI와 일하는 개발자의 사고 방식
AI 시대에 개발자가 가장 빨리 성장하는 방식은 “AI를 많이 쓰는 것”이 아니라 “AI 결과를 제대로 확인하는 것”입니다.
AI가 만들어준 코드를 바로 쓰는 개발자도 있고, 한 줄씩 보면서 의도를 확인하는 개발자도 있습니다. 두 사람의 결과는 시간이 지날수록 크게 벌어집니다. 후자는 시스템을 이해하게 되고, 전자는 결과에 익숙해지게 됩니다.
주니어 개발자에게 이 차이는 더 크게 작용합니다. 경험이 적을수록 AI가 만들어준 결과가 그럴듯해 보이기 쉽기 때문입니다.
여기에 하나 더 주목할 만한 변화가 있습니다. AI 사용은 경험이 적은 개발자에게서 더 많이 나타나지만, 성과는 경험 많은 개발자에게 더 크게 나타날 수 있다는 연구가 보고됩니다. 이는 주니어에게 AI가 쉽고 친숙한 도구인 동시에, 그대로 따라가기만 해서는 격차를 줄이기 어렵다는 점을 보여줍니다. (2026년 Complexity Science Hub와 공동 연구진의 연구)
미래의 개발자는 무엇으로 평가받는가
AI가 코드를 쉽게 만들어줄수록, 코드의 양은 더 이상 개발자를 구분해 주지 못합니다. AI가 만들어낸 여러 선택지 앞에서 어떤 코드를 버렸는지, 왜 그 선택을 하지 않았는지가 더 많은 것을 말해줍니다. 문제가 생겼을 때도 마찬가지입니다. 장애를 해결하는 속도보다 어디부터 의심했는지, 어떤 가설을 세웠는지가 실력을 드러냅니다.
오히려 코드보다 판단이 먼저 드러나는 환경이기 때문에, 이 기준이 주니어에게 꼭 불리하다고 볼 수만은 없을 것 같습니다. 그리고 주니어 시절부터 이런 질문을 던져본 경험은 몇 년 뒤 도구가 또 바뀐다 한들 방향을 잡는데 중요한 자산이 될 것입니다.
References:
- 2024 Stack Overflow Developer Survey (AI)
- DORA: Helping developers adopt generative AI (DORA 2024 기반 수치 포함)
- DORA PDF: Impact of Generative AI in Software Development
- Microsoft Research: The Impact of AI on Developer Productivity (GitHub Copilot 실험)
- Science(2026): Who is using AI to code? Global diffusion and impact…
