AI 기술(Vibe Coding, Cursor AI 등)이 개발 분야에 깊숙이 침투하며 소프트웨어 개발자에게 중대한 변화를 가져오고 있다고 본문은 설명합니다. Anthropic의 통계에 따르면 LLM(대규모 언어 모델) 사용의 37.2%가 컴퓨터 관련 분야에서 이루어지고 있으며, 이는 AI가 IT 분야에서 높은 적응률을 보임을 시사합니다.
이러한 AI 활용은 소프트웨어 개발 생산성 향상으로 이어지며, 2024년을 기점으로 소프트웨어 엔지니어 채용이 급격히 감소했다는 파이낸스 타임즈 자료를 인용하여 개인당 생산성 증가가 개발자 수요 감소로 이어지고 있음을 지적합니다. 저자는 애플리케이션 개발 영역이 AI를 활용한 노동집약적 사업으로 변화하여 개발도상국으로 이전될 가능성이 높다고 예측합니다. 마이크로소프트의 최근 정리해고에서도 소프트웨어 엔지니어의 비중이 압도적으로 높았다는 점이 이를 뒷받침합니다.
이러한 데이터로부터 다음과 같은 주요 인사이트를 도출합니다.
소프트웨어 개발자의 채용 감소와 소프트웨어 회사의 규모 축소: 과거 앱스토어 시대가 1인 개발자나 소규모 인원으로 소프트웨어 비즈니스가 가능하게 했듯이, AI 기술은 이를 더욱 가속화할 것입니다. 미드저니와 같은 AI 스타트업이 소수의 직원으로 높은 매출을 올리는 사례를 들며, 자동화 증가와 더불어 단순 애플리케이션 개발보다는 AI 알고리즘 개발과 같은 고부가가치 사업으로의 전환을 통해 소수의 인원으로 더 많은 수익을 창출하는 구조로 재편될 것이라고 분석합니다. 소프트웨어 엔지니어의 양극화: 웹사이트, REST API, 앱 개발과 같은 영역은 기술의 영역이라기보다는 AI를 활용한 노동의 영역으로 변화할 것이라고 전망합니다. 개발자는 스프링과 같은 프레임워크를 '사용하는' 사람과 이러한 프레임워크를 '만드는' 사람으로 분화될 것입니다. 이는 고도의 알고리즘 개발 능력, 창의적 사고, 비즈니스 감각을 갖춘 고수준의 엔지니어와 주어진 스펙에 따라 구현만 하는 엔지니어로 나뉘게 됨을 의미하며, 후자는 AI로 대체되어 일자리가 줄어들 가능성이 높다고 예측합니다.그렇다면 엔지니어가 나아가야 할 길은 무엇일까요? 저자는 AI 기술의 도움으로 누구나 풀스택 엔지니어가 될 수 있으므로 백엔드니 프론트엔드니 하는 역할 구분이 무의미해질 수 있다고 주장합니다. 현재 AI 코딩 기술이 완성 단계는 아니지만, 2~3년 내에 상당 부분 완성도 있는 자동화가 이루어질 것으로 예상합니다.
실리콘 밸리에서 'General Software Engineer'라는 개념이 주목받고 있는데, 이는 기술을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 사람을 의미합니다. 단순히 요구사항을 구현하는 것을 넘어, 스스로 생각하고 비즈니스 임팩트를 창출하며 조직원들과 소통하여 성과를 만들어내는 역할을 수행합니다. 필요에 따라 프론트엔드나 백엔드 기술을 학습하고, 새로운 프레임워크나 기술이 필요하면 직접 만들어내는 등 기술에 대한 의존성을 줄이고 AI의 도움을 받아 전문성을 발휘하는 형태입니다.
이러한 변화 속에서 엔지니어가 갖춰야 할 핵심 역량으로 다음 세 가지를 제시합니다.
크리티컬 씽킹 기반의 문제 해결 능력: 주어진 상황에서 문제를 정의하고, 필요한 정보를 수집 및 리서치하여 가설을 수립하며, 솔루션을 제시한 후 위험을 관리하고 그 결과를 숫자로 측정하는 능력입니다.
리더십: 문제 해결을 위해 여러 사람과 협력하고, 지시받는 일보다는 스스로 일을 찾아 수행하는 능력이 중요합니다.
커뮤니케이션 능력: 여러 사람과 협업하며 성과를 인정받고, 자신의 아이디어를 설득하여 결과를 만들어내기 위한 필수적인 능력입니다.본문은 실리콘 밸리 엔지니어의 사례를 통해 한국 엔지니어와 미국 엔지니어의 기대치 차이를 보여주며, 미래 엔지니어의 방향성을 제시합니다.
