이 글은 소규모 챗봇 회사에서 풀스택 개발자로 일하며 안정적인 삶을 살던 한 개발자의 경험담을 통해 AI 시대에 진정한 생존 전략이 무엇인지를 역설합니다.

2023년 ChatGPT의 등장 이후, 필자가 속해 있던 전통적인 챗봇 회사의 매출은 급감하여 2025년 결국 문을 닫게 됩니다. 이는 구식 버튼 챗봇이 기업들의 구매 목록에서 사라진 결과였습니다. 필자는 이 경험을 통해 AI 기술이 개인의 미래 계획을 송두리째 뒤흔들 수 있는 '선택이 아닌 필수'임을 뼈저리게 깨달았습니다.

회사가 망한 후, 필자는 살기 위해 '미친 듯이 AI를 파기' 시작했습니다. 초기에는 OpenAI의 Davinchi 모델, Meta의 Llama, BERT 모델 등 텍스트 모델을 파이썬(Python)과 플라스크(Flask)로 구현하며 밤새워 공부했습니다. 그러나 불과 두세 달 만에 RAG 기술이 등장했고, 벡터 DB(Vector DB)를 새로 파고들어야 했습니다. 간신히 이를 이해했을 때쯤에는 코드를 짤 필요 없이 클릭 몇 번으로 구현되는 오픈 소스 에이전트(open-source agents)들이 쏟아져 나와 허탈감을 느꼈습니다.

이미지 영역은 더욱 심각했습니다. SD 1.5 모델 출시 이후 체크포인트(checkpoint), 로라(LoRA), 업스케일링(upscaling) 등 배울 것이 산더미 같았고, 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)을 위해 영어를 뒤져가며 주문을 외웠습니다. 하지만 전문가가 되었다고 생각할 때쯤 ComfyUI가 등장하여 복잡한 워크플로우(workflow)를 다시 짜야 했고, 이어서 Flaux 모델은 개인 PC로는 구동조차 불가능하여 해외 클라우드 렌더링 팜(cloud rendering farm)에서 3090 GPU를 빌려 돈을 지불해야 했습니다.

필자는 이러한 기술 추격 과정에서 충격적인 사실을 깨달았습니다. 돈을 들여 어렵게 공부하고 구현했던 기술들이 이제는 인터넷 창만 열면 구글(Google) 로그인 한 번으로 고품질의 결과물을 뽑아내는 서비스들로 넘쳐난다는 것이었습니다. 전 세계 천재들의 기술 발전 속도는 개인이 단순히 공부만으로는 따라잡을 수 없는 수준이었습니다. 결국 필자는 "기술을 다 배우려다간 내 머리가 먼저 터지겠구나"라고 인정하고 전략을 완전히 바꾸었습니다.

필자는 개발자가 개발 툴(tool)만 파는 것은 '하수나 하는 짓'임을 깨달았습니다. 진짜 공포는 기술이 아니라 '사람'에게서 오고 있다는 것입니다. 필자는 이를 설명하기 위해 마케팅팀 김철수 대리라는 가상의 인물을 예로 들었습니다. 평범한 마케터였던 김철수 대리는 AI를 활용해 기획에 맞는 이미지 시안과 간단한 홍보 영상 콘티(concept)까지 만들어낼 수 있게 됩니다. 김철수 대리가 무서운 것은 마케팅 지식에 더해 디자인팀과 영상팀이 일주일 걸릴 작업을 AI를 통해 열 배 빠르게 해낼 수 있게 되면서, 회사는 더 이상 기존 디자인팀이나 영상팀을 유지할 필요 없이 'AI 전략 실행팀' 하나로 충분해지는 상황이 발생한다는 점입니다. AI가 일자리를 빼앗는 것이 아니라, AI를 무기처럼 휘두르는 사람이 다른 사람의 자리를 빼앗는다는 것입니다.

이로 인해 전문성의 벽이 무너졌습니다. 웹 디자이너가 백엔드(backend) 코드를 짜고, 개발자가 광고용 고화질 사진을 찍는 시대가 도래했습니다. 필자는 회사에서 정말 대체 불가능한 존재인지 스스로에게 질문하며, 단순히 시키는 일만 처리하는 수동적인 문제 해결 능력으로는 막 대학을 졸업한 신입사원이 AI를 켜는 순간 대체될 수 있다고 경고합니다.

이어 필자는 AI 시대의 생존을 위해 사람들이 빠지기 쉬운 함정을 지적합니다. 불안감을 이용해 "AI로 월천만 원 벌기"와 같은 쓰레기 같은 강의들이 쏟아져 나오고, 그 결과 유튜브에는 내용 없는 AI 영상, 인스타그램에는 저품질의 AI 플라스틱 여성 사진, 링크드인(LinkedIn)에는 가짜 AI 프로필, 구글 검색에는 AI가 쓴 가짜 정보가 넘쳐나 신뢰도가 떨어지고 있다는 것입니다. 이러한 현상이 발생하는 이유는 AI 도구만 알았을 뿐, 해당 산업 분야에 대한 존중(respect)과 지식이 없었기 때문이라고 필자는 설명합니다.

진정한 AI 활용의 예시로 필자는 한 대기업 공모전 출품작을 듭니다. 총 제작 기간 30일 중 21일이 스토리보드(storyboard)와 콘티를 짜는 '기획 단계'였고, AI로 영상을 뽑아내는 '구현 기간'은 8일밖에 걸리지 않았다는 점을 강조합니다. 이는 "여러분이 되도 않는 생각을 넣으면 AI는 되도 않는 쓰레기를 뱉는다"는 불변의 법칙을 보여주며, AI가 아무리 발전해도 '어떤 영상을 만들지, 어떤 메시지를 던질지'와 같은 '문제 정의' 단계는 오직 인간만이 할 수 있음을 역설합니다.

필자는 더 이상 무식하게 매일 쏟아지는 수십, 수백 개의 AI 툴 사용법을 배우지 않는다고 밝힙니다. 대신 그는 자신의 상황에 맞는 도구를 골라 지휘관처럼 배치하는 역할을 합니다. 마케팅이 필요하면 GPT로 기획하고 Expsfield와 Kling으로 이미지와 영상을 만들며, 개발이 필요하면 Claude에게 코드를 짜게 하고 Cursor로 편집합니다.

필자가 궁극적으로 강조하는 AI 시대의 핵심 능력은 툴 사용법이 아니라 '문제를 정의하는 5단계 프로세스'입니다. 이는 실제로 도움이 되는 무언가를 만들기 위한 필수 과정이며 다음과 같습니다.

1. 1단계: 상황과 자원 파악
2. 2단계: 명확한 목표 정의
3. 3단계: 목표를 위한 세부 단계 분할
4. 4단계: 발생할 문제 예측
5. 5단계: 실행 (AI 활용 단계)

여기까지의 1단계부터 4단계까지는 인간이 해야 할 '설계의 영역'이며, AI는 이 생각이 끝난 뒤 5단계 '실행'에서 사용됩니다. 필자는 '나는 전문가가 아닌데 어떻게 설계를 하냐'는 질문에 대해, AI에게 '정답이 아니라 과정과 용어를 물어보면 된다'고 조언합니다. 예를 들어, "사진을 잘 모르지만 이런 느낌을 내고 싶다. 전문가들은 이럴 때 어떤 조명 용어와 렌즈를 쓰니 그 과정과 용어, 효과를 알려줘"라고 물으면, AI는 추상적인 상상을 현실 세계의 구체적인 전문 용어로 정리해 줍니다. 과거에는 전공자만 알던 비싼 지식들이 이제는 AI를 통해 쉽게 접근 가능해지면서 전문성의 벽이 무너지고 있다는 것입니다. 필자는 이를 문제 정의 능력을 가진 자에게는 무한한 기회로, 도구만 탓하는 사람에게는 끔찍한 위기로 해석합니다.

결론적으로, 필자는 대체 불가능한 전문가가 되기 위한 유일한 방법은 '모호한 상상을 놓지 말고 문제를 정의하는 것'이라고 말합니다. 비싼 강의를 듣기보다는 AI를 옆에 끼고 놓아주지 말며, 사소한 목표라도 좋으니 자신이 가진 문제를 해결하기 위해 AI와 밤새워 대화하고 싸우며 씨름하는 경험을 쌓아야 한다고 강조합니다. 이 '지독한 대화의 경험'만이 진짜 실력이 된다는 것입니다. 필자는 회사가 망하는 것을 보고 AI 기술을 열심히 공부해 본 후에야, '기술은 변하지만 문제를 해결하려는 끈기는 변하지 않는 가치'라는 것을 깨달았다고 글을 맺습니다.