AI가 없앤 주니어, 누가 미래의 시니어를 키우나

AI가 가져온 혁신의 물결은 많은 IT 리더가 인정하고 싶어 하는 것보다 훨씬 빠른 속도로 IT 인재 육성 체계를 중대한 갈림길로 몰아가고 있다.

그동안 기업들은 신입 직급부터 인재를 육성해 내부에서 IT 전문성을 키워왔지만, 이제는 AI 활용 경험을 갖춘 인재에 대한 수요가 커지고 AI 자동화가 초급 직무를 대체하면서 이러한 전통적인 인재 육성 방식이 흔들리고 있다.

스탠퍼드대학교 디지털경제연구소(Stanford Digital Economy Lab)의 널리 인용되는 연구에 따르면, 챗GPT가 등장한 2022년 말 이후 AI의 영향을 가장 크게 받는 직군에서 22~25세 초기 경력 직원의 고용은 16% 감소했다. 신입 소프트웨어 개발자의 경우 감소 폭은 약 20%에 달했다. 실무 경험을 쌓은 초기 경력 IT 인재 풀이 줄어들면서 앞으로 IT 리더들은 보다 중요한 중급 인력을 확보하는 데 더욱 큰 어려움을 겪을 가능성이 크다.

일부 IT 리더는 비용 절감을 위해 주니어 엔지니어와 신입 IT 직무를 AI로 대체하는 전략이 결국 역효과를 낳을 것으로 보고 있다. 복잡한 문제를 해결하고 확장 가능한 시스템을 설계할 수 있는 숙련 인력이 부족해질 수 있다는 것이다.

가트너가 최근 전 세계 기업 경영진을 대상으로 실시한 조사에서도 비슷한 결과가 나타났다. 업무 자동화를 확대하고 인력을 감축한 기업들은 기대했던 생산성 향상 효과를 충분히 거두지 못한 것으로 조사됐다. 반면 새로운 직무를 만들고 직원의 역량을 강화하며 자율적으로 수행되는 업무를 관리하고 발전시킬 수 있도록 지원하는 시스템에 투자한 기업들은 수익성 개선 효과를 거둔 것으로 나타났다.

가트너는 앞으로 2~3년 동안 자율형 비즈니스 운영이 확산되면서 오히려 더 많은 인력이 필요해질 것으로 전망했다. 자율형 업무를 관리할 인재 채용이 늘어나면서 전체적으로는 고용이 순증할 것이라는 분석이다.

그럼에도 단기적으로는 AI를 활용해 인력을 감축하는 기업들이 투자자들로부터 긍정적인 평가를 받고 있으며, 많은 경영진 역시 이러한 전략을 추진하고 있다. 그렇다면 CIO를 비롯한 IT 리더들은 미래에 필요한 역량을 확보하기 위해 중견·고급 IT 인재로 성장할 수 있는 경력 경로를 어떻게 구축할 계획일까?

성장을 좌우하는 것은 ‘맥락 경험’

초기 경력 인력 채용이 감소하는 흐름에 대해 마이크로소프트(MS)의 마크 루시노비치와 스콧 한셀만은 최근 공동 기고문을 통해 다른 해법을 제시했다. 이들은 초기 경력 개발자를 제품 개발팀에 배치하고 숙련된 엔지니어와 멘토 관계를 맺도록 해야 한다고 주장했다. 이를 통해 신입 개발자가 AI가 놓칠 수 있는 실제 현장의 문제를 발견하고 해결하는 능력을 기를 수 있다는 것이다.

두 사람은 기고문에서 AI가 생성한 코드가 겉보기에는 정상적으로 작동하는 것처럼 보였지만, 숙련된 개발자들은 그 안에서 수십 개의 문제를 찾아냈다고 소개했다. 또한 MIT 연구를 인용하며, 글쓰기 작업에서 AI에 지나치게 의존할 경우 뇌 활동이 감소하는 이른바 ‘인지 부채(cognitive debt)’ 가 발생할 수 있다고 지적했다.

두 사람은 “AI 에이전트는 업무 속도를 높이고 반복적인 작업을 줄일 수는 있지만, 예외 상황을 예측하거나 견고한 시스템을 설계하는 직관은 갖추지 못했다”라며 “AI에 지나치게 의존하면 숙련된 엔지니어만 발견할 수 있는 미묘한 버그와 아키텍처 결함, 보안 취약점을 놓칠 위험이 있다. 기술이 발전할수록 인간의 검토와 비판적 사고, 도메인 지식은 오류를 바로잡고 혁신을 이끄는 데 필수적이다”라고 설명했다.

MS 부사장이자 기술 스태프(Microsoft Technical Fellow)인 한셀만은 소프트웨어 개발은 단순히 코드를 작성하는 일이 아니라고 강조했다.

한셀만은 숙련된 엔지니어는 무엇이 효과가 있고 무엇이 실패하는지, 실제 운영 환경에서 어떤 문제가 발생하는지, 뛰어난 설계란 무엇인지, 그리고 시스템을 어떻게 확장해야 하는지를 경험을 통해 체득한다고 설명했다. AI는 개발 생산성을 높일 수는 있지만 이러한 판단력을 신입 개발자에게 길러주지는 못한다는 것이다.

한셀만은 “흔히 ‘초기 경력(early in career)’이라고 말하지만, 실제로는 ‘맥락을 처음 접하는 단계(early in context)’ 에 가깝다. 주니어 개발자에게 부족한 것은 맥락(Context)이다”라고 말했다.

이어 “좋은 안목과 판단력은 안전하게 실패를 경험하는 과정에서 만들어진다”라며 “하지만 지금 많은 기업은 주니어 개발자를 채용한 뒤 곧바로 어려운 문제에 투입하고 소모품처럼 다룬다. 이는 사람을 성장시키는 방식이 아니라 잘못된 접근이다”라고 지적했다.

새로운 멘토링 모델

한셀만은 주니어 프로그래머를 감원하기보다 이들이 미래에 핵심적인 시니어 인재로 성장하는 데 필요한 역량을 키울 수 있는 체계를 구축해야 한다고 제안했다.

그가 제시한 해법은 의료 분야의 ‘프리셉터십(preceptorship)’ 모델이다. 숙련된 엔지니어가 주니어 개발자의 실무 경험과 판단력 향상을 공식적으로 책임지는 멘토링 방식이다. 한셀만은 간호사이자 프리셉터로 활동하는 아내의 경험에서 이 아이디어를 얻었다고 설명했다.

한셀만은 “프리셉터십은 간호사가 국가 자격시험을 통과했고 회사에 입사했으며 첫 출근을 했다는 사실을 인정하는 제도”라며 “현장에서 일할 자격은 충분히 갖췄지만 아직 업무에 필요한 맥락(Context)은 부족하다는 점을 전제로 한다”라고 설명했다.

기술 기업에도 이와 같은 모델이 필요하다고 그는 주장했다. 경험 많은 멘토로부터 단순히 결과물을 만들어내는 방법이 아니라 배우고 성장할 기회를 제공해야 한다는 것이다.

그는 “우리에게 필요한 것은 뛰어난 소통 능력과 높은 주도성을 갖춘 사람, 그리고 미래 인재 육성에 기꺼이 투자할 수 있는 사람이다”라고 말했다.

한셀만은 이러한 실무 중심의 멘토링 방식을 코딩 부트캠프와 비교하며 차이점을 설명했다.

그는 “부트캠프에서는 결국 많은 사람이 중도에 탈락한다. ‘당신은 해낼 수 없었다’는 평가를 받게 되는 셈이다”라며 “반면 프리셉터십은 숙련된 엔지니어가 주니어 개발자의 성장을 진심으로 돕고, AI를 활용하는 뛰어난 소프트웨어 엔지니어로 성장하도록 이끄는 관계다. 단순히 ‘바이브 코더(vibe coder)’를 만드는 것이 아니다”라고 말했다.

이어 “우리는 감에 의존해 코드를 운영 환경에 배포하는 것이 아니다. 이미 개발된 강력한 도구를 활용해 뛰어난 안목과 분별력을 바탕으로 대규모 환경에서도 높은 품질의 소프트웨어를 만드는 것이 목표다”라고 설명했다.

AI가 초래할 미래 인재 공백

AI가 일부 초급 업무를 대신할 수 있다는 이유로 주니어 직무를 없애는 기업은 단기적으로는 생산성을 높일 수 있을지 몰라도 장기적으로는 기술 경쟁력을 약화시킬 수 있다. 업계에서는 초기 경력 인재 채용에 대한 투자가 줄어들면 앞으로 리더십과 조직 내 축적된 기술 지식이 부족해질 뿐 아니라, 제품 품질과 AI가 생성한 코드 및 결과물을 효과적으로 관리·감독하는 능력도 떨어질 것이라고 우려한다.

패스트푸드 체인 소닉(Sonic)의 전 CIO이자 현재 컨설턴트, 이사회 자문위원, 저술가로 활동하는 크레이그 밀러(Craig Miller)는 “시니어 엔지니어는 단순히 코드를 작성한다고 만들어지는 것이 아니라 실제 시스템을 경험하면서 성장한다”라며 “시스템이 어떻게 확장되는지, 어떤 방식으로 장애가 발생하는지, 그리고 기술적 의사결정이 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지를 이해해야 한다. 이런 경험은 자동화할 수 없다”라고 말했다.

클라우드 기반 HR 소프트웨어 기업 하이밥(HiBob)의 인사·문화 담당 부사장인 마케어 몬티니(Macaire Montini)는 주니어 개발자 채용 축소를 단순한 비용 절감이 아니라 장기적인 역량 리스크로 봐야 한다고 말했다.

몬티니는 “주니어 개발자 채용 감소는 단순한 고용시장 변화가 아니다”라며 “이는 장기적인 인재 파이프라인 문제로, 기술 리더는 이를 인프라 리스크와 같은 수준의 시급성으로 다뤄야 한다”라고 설명했다. 이어 “초기 경력 인재 영입을 중단하면 지금 당장 인력 공백이 생기는 데 그치지 않는다. 5년 후에는 조직을 이끌 리더가 부족한 상황에 직면하게 될 것”이라고 말했다.

그래프소프트(Graphisoft)의 CTO 졸트 케레첸(Zsolt Kerecsen)은 초기 경력 인력을 AI로 대체하면 인재 육성을 저해하고 조직의 자율형 시스템 운영 역량도 약화된다고 지적했다. 그는 CIO가 초기 경력 인재 채용을 미래의 서비스 품질과 시스템 관리, AI 거버넌스를 위한 투자로 인식해야 한다고 강조했다.

케레첸은 “AI를 학습시키고 결과물을 검증하려면 숙련된 개발자가 반드시 필요하다”라며 “주니어 개발자를 AI로 대체하려는 발상은 근본적으로 잘못됐다. 오히려 시니어 개발자의 지도 아래 AI를 활용해 주니어 개발자의 성장을 지원하고 더 빠르게 시니어 엔지니어로 성장하도록 도와야 한다”라고 말했다.

밀러는 초기 경력 채용 감소는 현재의 기술 인력이 후배를 제대로 양성하지 않는 이른바 ‘느린 쇠퇴(slow decay)’ 현상의 한 단면일 뿐이라고 진단했다. 그는 미래 인재 부족을 보여주는 또 다른 신호로 컴퓨터공학(CS) 전공 지원자 감소를 꼽았다.

밀러는 “취업시장 전망이 악화되면서 컴퓨터공학 전공 등록자도 줄고 있다”라며 “이런 추세가 이어지면 AI가 현재는 초급 개발자 수요를 줄이더라도 앞으로 5~10년 안에 시니어 엔지니어 부족 현상이 나타날 수 있다”라고 말했다.

이어 “진짜 위험은 AI가 개발자를 필요 없게 만드는 것이 아니다”라며 “기업들이 뛰어난 개발자를 길러내던 초기 학습의 장 자체를 없애고 있다는 점이 더 큰 문제”라고 지적했다.

미래 인재 파이프라인 구축

초기 경력 직무의 성격이 빠르게 변화하는 가운데 전문가들은 CIO에게 특히 개발자를 포함한 IT 인재의 채용과 육성 방식을 보다 전략적으로 재설계해야 한다고 조언한다. 핵심은 AI로 주니어 인력을 대체하는 것이 아니라, AI를 활용해 이들이 더 빠르고 효과적으로 성장하도록 지원하는 것이다.

몬티니는 AI 덕분에 주니어 개발자가 이전보다 더 복잡한 업무를 일찍 맡을 수 있게 됐지만, 숙련된 인재로 성장하려면 여전히 멘토링과 체계적인 지도가 필요하다고 말했다.

몬티니는 “해답은 단순히 사람을 채용하는 데 있지 않다”라며 “중요한 것은 초기 경력 인재가 입사한 이후 어떻게 온보딩하고 성장시키느냐이다. 체계적인 교육과 명확한 역량 개발 경로, 의미 있는 멘토링이 잠재력을 실제 성과로 연결해 준다. 이러한 성장 기반이 없다면 주니어 인력은 기업이 필요로 하는 중급 인재로 성장하기 전에 조직을 떠나게 된다”라고 설명했다.

헬륨 SEO(Helium SEO)의 CTO 폴 드모트(Paul DeMott)는 인재 육성은 신입사원의 첫 출근일부터 새롭게 설계해야 한다고 강조했다.

드모트는 “우리 팀의 주니어 개발자는 새로운 기능을 위해 코드를 한 줄이라도 작성하기 전에 먼저 전체 아키텍처를 설계하고, 이를 시니어 개발자들과 15분 동안 리뷰하며 모든 설계 선택의 이유와 트레이드오프를 설명해야 한다”라며 “주니어 개발자는 자신의 판단을 충분히 입증하기 전까지는 구현을 시작할 수 없다. 이 과정은 문법(syntax)보다 시스템 관점의 사고를 먼저 익히도록 만들며, 이것이 시니어 개발자로 성장하는 사람과 단순 구현 업무에 머무는 사람을 가르는 결정적인 차이”라고 설명했다.

드모트는 지난 1년 반 동안 이러한 방식 덕분에 주니어 개발자의 성장 속도가 빨라졌으며, 실제로 두 명의 주니어 개발자가 중급 개발자로 승진했다고 소개했다.

케레첸은 자사에서는 대학 단계부터 유망한 인재를 적극 발굴해 수년간 함께 프로젝트를 수행한 뒤 주니어 또는 경우에 따라 중급 엔지니어로 채용하고 있다고 밝혔다.

케레첸은 “AI의 잠재력, 특히 주니어 개발자를 대체할 수 있다는 능력에 대해 심각한 오해가 존재한다”라며 “그러한 접근은 서비스 품질과 장기적인 지속 가능성을 해치는 결과를 초래할 수 있다. 주니어 개발자는 우리의 미래를 위한 투자다”라고 말했다.

역량 개발 및 채용 전문 기업 커리어 하이웨이즈(Career Highways)의 CEO 리즈 에버솔(Liz Eversoll)은 조직이 비공식적인 도제식 교육에서 벗어나 역량 중심의 성장 모델을 보다 체계적으로 구축해야 한다고 말했다.

에버솔은 “차세대 시니어 프로그래머는 지금까지와는 다른 방식으로 성장하게 될 것”이라며 “주니어 엔지니어는 AI를 코파일럿처럼 활용해 이전보다 복잡한 업무에도 더 일찍 기여할 수 있다. 다만 이를 위해서는 실제 업무와 학습, 지속적인 평가를 유기적으로 연결하는 성장 경로를 조직이 마련해야 한다”라고 설명했다.

생산성이 아니라 ‘판단력’을 키워야 한다

궁극적인 목표는 주니어 개발자가 시스템을 이해하고 다양한 선택지의 장단점을 판단하며, 궁극적으로는 기술적 의사결정을 주도할 수 있는 경험을 쌓도록 돕는 것이다.

소닉(Sonic)의 전 CIO인 크레이그 밀러는 이러한 경험은 자동화할 수 없다고 강조했다.

밀러는 “이 문제를 제대로 해결하는 조직은 AI가 가져오는 효율성과 체계적인 멘토링, 실제 운영 환경에서의 경험을 균형 있게 결합하고 인재 육성을 장기적인 과제로 바라볼 것”이라며 “차세대 시니어 엔지니어는 저절로 탄생하지 않는다. 체계적인 도제식 교육과 적절한 AI 활용, 실제 운영 환경 경험은 물론, 판단력과 아키텍처 사고, 디버깅 역량, 비즈니스 맥락에 대한 이해를 의도적으로 키워야만 성장할 수 있다”라고 말했다.

팀 빌딩 플랫폼 기업 그로지악(Groziac)의 설립자 레마 로라스(Rema Lolas)는 AI가 기술 역량의 진입 장벽을 낮출 수는 있지만, 사람 간 협업 방식의 중요성은 더욱 커질 것이라고 전망했다.

로라스는 “AI는 기술 역량의 격차를 줄일 수 있지만, 사람의 업무 수행 능력 차이는 오히려 더 크게 만들 것”이라며 “이를 일찍 깨닫는 조직은 더 이상 인재 육성을 단순한 교육 문제가 아니라 시스템 설계의 과제로 접근하게 될 것이다. 구성원의 기술뿐 아니라 함께 일하는 방식과 성과를 내는 방식까지 의도적으로 설계하고 육성하게 될 것”이라고 설명했다.

MS의 스콧 한셀만은 지금 가장 중요한 역량은 AI 프롬프트를 능숙하게 작성하거나 빠르게 코드를 생성하는 능력이 아니라 시스템 사고와 커뮤니케이션 능력이라고 강조했다.

한셀만은 “이 분야에 새롭게 들어오는 사람이라면 시야를 좁게 가져서는 안 된다”라며 “사람들에게 도움을 주고 삶을 더 나아지게 하는 크고 복잡한 시스템을 만드는 일은 결코 상품처럼 대체될 수 없다. 큰 그림을 보는 사고력과 안목, 분별력, 올바른 판단력, 뛰어난 의사소통 능력, 그리고 기본기에 대한 탄탄한 이해가 필요하다. 우버를 이용해 이동한다고 해서 자동차 타이어를 교체하는 방법까지 잊어버리는 것은 아니다”라고 말했다.

업계 리더들은 초기 경력 인재의 성장을 엔지니어링 조직의 핵심 업무로 삼아야 한다고 입을 모은다. 이를 위해서는 주니어 개발자에게 실제 개발 업무를 맡기고, 업무 현장에서 시니어 엔지니어의 즉각적인 지도를 제공하며, AI를 사람을 대체하는 도구가 아니라 학습을 가속하는 도구로 활용해야 한다는 것이다.

커리어 하이웨이즈(Career Highways)의 리즈 에버솔은 “이제 시니어 인재 육성은 채용의 부산물이 아니라 의도적으로 설계한 조직 시스템의 결과”라며 “역량 기반 성장 체계에 투자하는 조직은 인재 파이프라인을 유지하는 데 그치지 않고, 그 성장 속도까지 더욱 높일 수 있을 것”이라고 말했다.
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