생성형 AI 확산 속 개발자 역량 재정의…무엇을 배우고 버려야 하나

오늘날 소프트웨어 개발 직무에 종사하면서 AI 기술을 피해 가는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 이는 부정적인 변화라기보다, 개인과 팀 모두에게 AI 기반 개발이 다양한 잠재적 이점을 제공한다는 의미에 가깝다.

분명한 사실은 아직 변화에 대응하지 못한 소프트웨어 개발자라면 이제는 새로운 시대의 요구에 맞춰 역량을 조정해야 한다는 점이다. 그리고 그 속도 역시 중요하다.

전 세계 4만 9,000명 이상의 전문 개발자를 대상으로 진행된 ‘스택오버플로 2025 개발자 설문조사’에 따르면, 응답자의 84%가 개발 워크플로에서 AI 도구를 사용하고 있거나 사용할 계획이라고 밝혔다.

이는 전년도 76%에서 증가한 수치다. 2025년 말 기준으로는 설문 응답자의 약 절반이 이미 AI 도구를 매일 사용하고 있다고 답했다.

보안 플랫폼 제공 기업 앱스트랙트 시큐리티(Abstract Security)의 공동 설립자 겸 COO 크리스 카마초는 “이제 전 세계 개발자들은 AI가 일상적인 워크플로의 일부가 된 환경에 맞춰 역량을 조정하라는 압박을 받고 있다”라고 설명했다.

카마초는 “업계 전반에서 변화는 분명하다”라며 “여러 대기업의 내부 인력 분석 결과, 대다수 개발자가 이미 어떤 형태로든 AI 지원 도구를 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또한 절반이 넘는 기업이 AI 및 데이터 관련 역량을 최우선 채용 요건으로 제시하고 있다”라고 전했다. 이어 “초기 클라우드 확산기와 비슷한 분위기지만, 도입 속도는 훨씬 빠르게 전개되고 있다”라고 분석했다.

개발 도구를 제공하는 기업 디덕티브 AI(Deductive AI)의 공동 설립자 겸 CTO 사미어 아가르왈은 “개발자는 이미 직접 코드를 작성하는 방식에서, 에이전트가 생성한 코드를 감독하고 제약을 설정하며 그 논리를 검증하는 방식으로 전환되는 변화를 체감하고 있다”라고 말했다. 이어 “이에 따라 중요하게 여겨지는 역량 역시 달라지고 있다”라고 설명했다.

이미 많은 개발자가 AI 기반 개발 환경에 맞춰 역량을 조정하고 있다. 이에 본지는 개발자와 기술 리더에게 변화에 어떻게 대응하고 있는지 물었다.

체계적인 교육의 중요성

조직 내부에서 제공하든 외부 교육 과정을 활용하든, 공식적이고 지속적인 교육은 AI 코딩 에이전트 활용의 최신 흐름을 따라잡는 가장 효과적인 방법 중 하나로 꼽힌다.

개발 도구 제공 기업 디덕티브 AI의 공동 설립자 겸 CTO 사미어 아가르왈은 “엔지니어링 팀 내부에서는 체계적으로 설계된 사내 교육을 통해 가장 큰 학습 효과를 얻을 수 있다”라고 밝혔다. 이어 “이미 많은 기업이 프롬프트 설계, 에이전트 행동 방식, 신뢰성 리스크, AI가 생성한 코드의 실패 유형 등을 주제로 한 교육 세션을 운영하기 시작했다”라고 설명했다.

아가르왈은 “이제 가장 가치 있는 교육은 AI 코딩 에이전트를 사용하는 방법 자체를 다루는 과정이 아니다”라며 “대신 AI 에이전트를 디버깅하는 방법과, 에이전트의 행동이 얼마나 적절하고 품질이 높은지 평가하는 방법을 다루는 과정이 더 중요해지고 있다”라고 전했다.

마케팅 서비스 기업 마켓리(Marketri)의 AI 혁신 담당 수석 디렉터 브래디 루이스는 모든 개발자가 체계적인 학습 접근법을 통해 도움을 받을 수 있다고 설명했다. 루이스는 “머신러닝, 데이터 엔지니어링, 통계학 분야의 전통적인 교과 과정이나 특정 자격증 프로그램을 통한 구조화된 학습 경로는 개발자가 AI 모델과 연동되는 애플리케이션을 구축할 수 있는 기초를 제공한다”라고 말했다.

루이스는 체계적인 학습이 개발자를 데이터 사이언티스트로 만들기 위한 것은 아니라고 선을 그었다. 대신 이러한 교육은 AI 시스템의 한계를 이해하도록 돕고, 이를 바탕으로 보다 예측 가능하고 견고한 애플리케이션 설계를 가능하게 한다고 설명했다.

초기 도입자를 위한 기업 지원 확대

기업이 개발 전반에 AI 활용을 확대하려는 움직임에 따라, 개발자가 받는 AI 교육의 상당 부분은 고용주로부터 제공되고 있다.

마켓리의 브래디 루이스는 “기업 내부 AI 교육 프로그램에 대한 수요가 증가하면서, 자체 교육 과정을 먼저 수용하는 직원에게 추가적인 지원을 제공해 차별화를 꾀하는 고용주가 늘고 있다”라고 설명했다.

이러한 교육은 단순한 학습을 넘어 새로운 기회로 이어질 가능성도 있다.

루이스는 “많은 조직이 여전히 AI 활용에 대한 내부 기준과 원칙을 정립하는 과정에 있다”라며 “이 기준을 마련하는 초기 단계부터 참여하는 개발자는 그렇지 않은 개발자보다 더 큰 영향력을 발휘할 수 있다”라고 분석했다.

멘토십 프로그램의 역할

팀 단위 멘토십 프로그램 역시 AI 도구와 프로세스에 대한 지식을 확산하는 데 효과적인 수단으로 주목받고 있다.

앱스트랙트 시큐리티의 크리스 카마초는 “최근 여러 팀에서 조용히 나타나는 변화 중 하나는, AI 도구가 빠르게 답을 제시해주면서 저연차 직원이 질문을 덜 하게 되는 현상”이라고 설명했다. 이어 “단기적으로는 업무 속도가 빨라질 수 있지만, 장기적인 성장 측면에서는 오히려 부정적 영향을 줄 수 있다”라고 전했다.

카마초는 “성과가 좋은 팀일수록 저연차 직원과 시니어 개발자를 더 자주 짝지어 협업하게 하고, AI가 제안한 코드가 어떻게 검증됐는지를 중심으로 코드 리뷰를 진행한다”라고 소개했다.

AI 기반 프로세스를 도입하는 기업이 늘어나면서 멘토십 기회도 함께 확대되고 있다.

루이스는 “AI 기반 프로세스 구축을 주도하는 인물과 협업하는 개발자는 혼자 학습하는 경우보다 더 빠르게 실무 경험을 쌓을 수 있다”라고 말했다.

카마초는 “지속적인 학습은 이제 선택이 아니라 기본 요건이 되고 있다”라며 “AI 기능은 데이터, 안전성, 보안에 대한 이해를 전제로 작동하기 때문에 개발자는 해당 영역에 대한 문해력을 더욱 강화해야 한다”라고 설명했다. 이어 “도구에만 의존하기보다 멘토십을 중심에 두는 팀이 더 빠르게 성장할 것”이라고 전망했다.

AI 제공업체에서 직접 배우다

AI 기반 개발 환경에 적응하기 위해, 기술을 직접 개발하고 제공하는 기업의 자료를 활용하는 방법도 있다.

소프트웨어 개발 관련 서적을 제공하는 기업 왓츠디스의 설립자 겸 CEO이자 소프트웨어 개발자인 크리스 미닉은 “AI에 맞춰 역량과 이력서를 조정하기 위해 최신 AI 기술을 제공하는 기업의 공식 문서와 교육 자료를 직접 학습했다”라고 밝혔다.

미닉은 “예를 들어 오픈AI는 오픈AI 아카데미를 운영하고 있으며, AI 분야에서 활동하는 대부분의 기업도 유사한 교육 리소스를 제공하고 있다”라며 “기술 변화 속도를 고려했을 때 대학 강의는 이를 따라가기 어렵다고 판단해 복학은 고려하지 않았다”라고 전했다.

또한 “아마존웹서비스의 AWS AI 프랙티셔너 자격증을 취득했다”라며 “이 자격증은 AWS의 AI 관련 도구 활용 능력과 생성형 AI 작동 원리에 대한 기본 이해를 갖추고 있음을 입증하는 기초 인증”이라고 설명했다.

AI 우선 사고방식으로 전환하라

많은 개발자에게 AI 기반 개발로 전환하는 첫 단계는 가장 어려운 과정일 수 있다. 기술 습득 이전에 사고방식의 변화가 필요하기 때문이다.

개발 플랫폼 제공 기업 멘딕스의 CEO 레이 콕은 “소프트웨어 개발자는 자신의 업무 방식이 근본적으로 바뀔 것이라는 점을 먼저 받아들여야 한다”라고 밝혔다. 이어 “AI 우선 사고방식은 매일 단련해야 하는 근육과 같다”라고 표현했다.

콕은 또 개발자가 더 높은 수준의 추상화 계층에서 소프트웨어를 이해하는 훈련을 해야 한다고 설명했다. 콕은 “기존의 프로그래밍 중심 사고에서 벗어나 모델 기반 소프트웨어 개발을 소프트웨어 구성과 애플리케이션 개발을 위한 보완적 도구로 채택해야 한다”라고 말했다.

루이스는 “개별 AI 도구를 배우는 데서 벗어나 AI 시스템의 근본적인 작동 방식과 행동 원리를 이해하기 시작할 때 개발자의 적응 속도가 가장 빠르다”라고 분석했다. 이어 “성과를 내는 개발자는 문법을 암기하는 데 집중하기보다 오케스트레이션, 데이터 품질, 워크플로 구조가 AI 보조 개발의 신뢰성에 어떤 영향을 미치는지를 학습하는 데 더 많은 시간을 투자한다”라고 설명했다.

시행착오를 통한 학습

AI 기반 개발에 익숙해지는 또 다른 방법은 직접 프로젝트를 수행하며 무엇이 효과적이고 무엇이 그렇지 않은지를 검증하는 것이다.

웹사이트 및 애플리케이션 개발 서비스 기업 론치 터틀의 설립자 겸 수석 개발자 잭슨 화이트는 “개발자가 역량을 확장하는 방식은 과거 뛰어난 개발자가 성장해온 방식과 다르지 않다”라며 “관련 문서와 사용자 사례를 읽고, 직접 프로젝트를 만들어보는 과정이 핵심”이라고 말했다.

화이트는 “론치 터틀에서 AI 기반으로 처음 구축한 웹사이트는 완성도가 낮았고, 상당 부분을 기존 코딩 방식으로 수정해야 했다”라고 회상했다. 이어 “그러나 시행착오를 거치며 모델과 프롬프트 설계 역량이 점차 정교해졌고, 그 결과 AI가 훨씬 더 많은 작업을 담당할 수 있게 됐다”라며 “다른 개발자도 비슷한 경험을 하게 될 것”이라고 내다봤다.

딥페이크 및 AI 기반 사기 방어 솔루션을 제공하는 기업 폴리가드의 공동 설립자 겸 CEO 조슈아 맥켄티는 자기 주도적이고 경험 중심의 학습을 강조했다. 맥켄티는 “직접 부딪혀보라”라며 “몇 주마다 새로운 AI 도구를 시도하고, 한 AI 챗봇에게 다른 AI 도구 사용법을 물어보는 방식도 도움이 된다”라고 조언했다.

이어 “진정한 숙련도는 도구를 어떻게 사용하는지뿐 아니라 언제 사용하지 않아야 하는지를 아는 데서 드러난다”라며 “도구를 한계까지 밀어붙이고, 그 한계에 도달했을 때 어떤 결과가 나타나는지 경험해야 한다”라고 전했다.

이력서 업데이트도 필수

AI 기반 개발 경험은 이제 이력서에서 중요한 요소로 자리 잡고 있다.

루이스는 “기업이 내부 AI 역량을 강화하고 AI 수요가 지속적으로 증가하면서 이력서의 내용도 함께 변화하고 있다”라며 “에이전트 패턴, 워크플로 설계, 프롬프트 평가, 품질 관리 등 실제 현장 경험을 구체적으로 강조하는 개발자는 단순히 AI 도구 목록만 나열하는 개발자보다 훨씬 앞서 나가고 있다”라고 설명했다.

또한 채용 담당자는 AI가 어디에서, 어떻게, 왜 가치를 창출하는지, 반대로 어떤 위험을 초래하는지, 그리고 이를 실제 환경에서 어떻게 신뢰 가능하게 구현할 수 있는지를 명확히 설명할 수 있는 개발자를 찾고 있다고 루이스는 분석했다.

크리스 미닉은 “새로운 AI 역량을 갖추게 될 때마다 이력서를 즉시 업데이트하는 것이 중요하다”라고 밝혔다. 이어 “채용 공고에 AI 역량이 명시돼 있지 않더라도, 생성형 AI를 소프트웨어에 활용하고 통합하는 이해도는 빠르게 소프트웨어 개발 직무의 기본 요건으로 자리 잡고 있다”라고 설명했다.
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