AI 시대 앞으로 개발자들은 어떤 기술이 중요해질까?
AI 시대 개발자에게 어떤 기술들이 중요할까?
요즘 Claude Code를 쓰면서 이상한 기분이 든다.
예전에는 하루 종일 씨름하던 기능을 30분 만에 구현하고 나면 기뻐야 할 텐데, 오히려 "이게 맞나?" 하는 생각이 먼저 든다.
여러 소셜 플랫폼에서 나오는 이야기인 "AI의 시대, 개발자의 위기"
개발자가 AI에 대체 될 거라고? 난 아니라고 생각하지만 아마 나도 모르게 AI 시대에 개발자로서의 위기감을 느끼는 것 같다.
그럼 급변한 AI 시대, 개발자에게 어떤 기술들이 중요할까?
개발자에게만 해당되는 것이 아닌 여러 분야에 몸을 담고 계신 분들도 보면 좋을 것이라 생각한다.
AI를 활용하자, 나만의 팀을 구성하는 시대
사실 2025년 말 지금은 꽤 신기한 시기다.
Claude Code로 이제 개발자 한 명이 여러 AI 에이전트를 동시에 활용해서 병렬로 작업할 수 있게 됐다.
프론트엔드 작업을 하나의 에이전트에 맡기고, 백엔드 API는 다른 에이전트에게, 테스트 코드는 또 다른 곳에. 마치 작은 팀을 혼자 운영하는 것 같은 느낌이다.
특히 스타트업 씬에서는 이런 변화가 더욱 두드러질 것 같다. 예전 같으면 3-4명이 필요했던 초기 MVP를 한 명이 훨씬 빠르게 만들어낼 수 있으니까.
구현 능력의 상한선이 확실히 올라간 건 맞다.
문제 해결 능력의 의미가 바뀌고 있다
내가 개발을 처음 배울 때 중요하게 생각했던 건 "문제 해결 능력"이었다.
어떤 문제가 주어졌을 때, 가장 효율적인 방법으로 해결하는 것. 그리고 그 생각을 코드로 구현해내는 능력이 개발자의 핵심이라고 믿었다.
당연히 문제 해결 능력은 지금도 여전히 중요하다. 하지만 그 의미가 조금 달라진 것 같다.
예전에는 "어떻게 코드를 짤 것인가"였다면, 이제는 "어떻게 작업을 나누고, 각 에이전트에게 명확한 지시를 내리며, 결과물을 통합할 것인가"로 무게중심이 이동하고 있다.
집 청소를 해본 사람이 어떤 물건을 어디에 정리해야 하는지 잘 아는 것처럼, 집을 한 번 지어본 사람보다 열 번 지어본 사람이 머릿속으로 설계도를 그릴 수 있는 것처럼, 코딩 경험은 여전히 중요하다.
다만 그 경험이 쓰이는 방식이 달라졌을 뿐이다.
프로젝트의 폴더 구조를 어떻게 가져갈지, 각 모듈 간의 의존성을 어떻게 관리할지, 확장 가능한 아키텍처를 어떻게 설계할지. 이런 것들은 키보드를 두드려본 경험이 있어야 제대로 판단할 수 있다.
AI가 코드를 작성해주더라도, 그 코드가 전체 시스템 안에서 어떤 역할을 할지 이해하고 배치하는 건 결국 사람의 몫이다.
소프트 스킬이 더 중요해지는 이유
AI 시대에 가장 수요가 많은 스킬은 기술적인 것이 아니라 커뮤니케이션, 비판적 사고, 적응력 같은 소프트 스킬이다.
처음에는 이해가 안 갈 수 있다. AI가 코드를 짜주는데 왜 커뮤니케이션이 중요한가. 그런데 생각해보니 답이 보였다. AI 에이전트를 제대로 활용하려면 내가 원하는 것을 명확하게 전달할 수 있어야 한다. 팀원과 협업할 때와 똑같다.
"로그인 기능 만들어줘"라고 하는 것과 "OAuth 2.0을 사용한 소셜 로그인 기능을 구현하되, 사용자 정보는 PostgreSQL에 저장하고, JWT 토큰으로 세션을 관리하며, 리프레시 토큰 로직도 포함해줘"라고 하는 건 전혀 다른 결과를 가져온다.
의사소통 능력, 협업 능력, 리더십, 적응력, 책임감, 창의력. 예전에는 "소프트 스킬"이라고 부르며 기술보다 덜 중요하게 여겼던 것들이, 이제는 오히려 차별화 포인트가 되고 있다.
AI 도구를 잘 다루는 개발자는 많아지겠지만, 그 도구를 활용해서 팀의 문제를 제대로 해결하는 개발자는 여전히 귀할 테니까.
대기업은 다르다
그런데 모든 회사가 이런 변화를 받아들이는 건 아니다. 중견기업이나 대기업의 경우, AI 코딩 도구 도입에 여전히 보수적인 모습을 보인다.
이유를 찾아보니 납득이 갔다. 보안팀들이 AI 코딩 도구를 "최악의 악몽"이라고 표현할 정도로 보안 우려가 크다. 코드가 어떻게 생성됐는지 추적하기 어렵고, 라이선스 문제가 발생할 수 있으며, 민감한 데이터가 학습에 사용될 가능성도 있다.
실제로 개발자의 46%가 AI 도구의 정확성을 신뢰하지 않는다는 조사 결과도 있다.
그래서 이런 곳에서는 당분간 전통적인 코딩 실력이 여전히 중요할 것으로 보인다.
코드 리뷰를 통과해야 하고, 레거시 코드베이스를 이해하고 수정할 수 있어야 하며, 회사의 코딩 컨벤션을 따라야 한다.
AI가 짜준 코드를 그대로 쓰기보다는, 직접 손으로 작성하고 검증하는 과정이 필수다.
위 같은 과정을 겪으며 배운 지식들은 결국 AI에게 더 좋은 질문을 할 수 있을거라 생각한다.
그래서 우리는 무엇을 준비해야 하나
결국 답은 양극화가 아니라 통합인 것 같다. 코딩 실력도 필요하고, 아키텍처를 설계하는 능력도 필요하고, 작업을 분해하고 관리하는 능력도 필요하고, 팀과 소통하는 능력도 필요하다.
AI 도구들이 등장했다고 해서 기존의 능력이 쓸모없어진 게 아니다. 오히려 그 능력들이 더 높은 차원에서 요구되고 있다. 단순히 코드를 작성하는 차원을 넘어서, 시스템을 설계하고 팀을 이끌며 문제를 정의하는 차원으로 말이다.
최근 시스템 디자인에 대한 관심이 높아지는 것도 같은 맥락이다.
AI가 반복적인 코딩 작업을 맡으면서, 시스템을 어떻게 설계할 것인가가 모든 개발자에게 필수 능력이 되어가고 있다는 분석이 있다.
확장 가능한 구조를 어떻게 만들 것인가, 각 컴포넌트가 어떻게 상호작용할 것인가, 장애가 발생했을 때 어떻게 대응할 것인가. 이런 질문들에 답할 수 있는 개발자가 앞으로 더 가치있을 것 같다.
개인적으로는 이런 변화가 나쁘지 않다고 생각한다.
코드를 천 줄 타이핑하는 것보다 좋은 구조를 고민하는 게 더 재미있으니까. 다만 이 변화를 따라가려면 지금부터 준비해야 한다.
AI 도구를 단순히 "더 빠른 코딩 방법"으로만 보지 말고, 내 역할 자체가 어떻게 변화하고 있는지 돌아봐야 할 시점인 것 같다.
