AI 시대, 나는 어떻게 살 것인가

AI가 코드를 뚝딱 작성하는 시대가 됐다. 그러면 나같은 백엔드 개발자는 무엇을 더 배우고 집중해야 할까. 기술, 역할, 시장 가치 관점에서 생각을 정리해봤다.

AI가 코드를 뚝딱 작성하는 시대가 됐다. 그러면 나같은 백엔드 개발자는 무엇을 더 배우고 집중해야 할까. 기술, 역할, 시장 가치 관점에서 생각을 정리해봤다.

API 설계, DB 모델링, 클라우드 아키텍처, CI/CD, 성능 최적화. 이런 것들은 이제 차별점이 아니라 기본값이 됐다. AI가 이 영역의 생산성을 극단적으로 높이고 있기 때문이다. 이것만 잘하는 개발자의 시장 가치는 빠르게 평준화되지 않을까?

그래서 차별화가 필요하다.

첫 번째는 시스템 설계 능력이다. AI가 코드는 그럭저럭 잘 작성하지만, 요구사항의 모호함을 정리하거나 현실에 맞는 트레이드오프를 판단하는 건 아직까지는 사람 몫이다. 앞으로의 변경 가능성, 조직 구조와 개발 방식까지 고려한 설계는 AI가 대신하기는 힘들 것 같다.

요구사항을 명확히 정의하고, 확장과 변경 시나리오를 기반으로 설계하는 능력. 그리고 왜 이 구조인지 이유를 설명할 수 있는 능력. 이런 것들이 점점 더 중요해질 것 같다.

두 번째는 AI를 도구가 아닌 개발 파트너로 쓰는 능력이다. 이제 중요한 건 코딩 실력보다 AI 활용 설계력인 것 같다. 제품 스펙 문서 작성부터 API 설계, 코드 초안 생성까지. 테스트 코드 자동 생성, 마이그레이션과 리팩터링 보조, 장애 원인 추론 보조. 이런 작업들을 AI에게 위임할 수 있다.

좋은 프롬프트를 만드는 구조적 사고, 문제를 작게 쪼개서 AI에 위임하는 능력, AI 결과물을 검증하고 보완하는 감각. 이런 것들이 필요하다. AI가 틀릴 수 있다는 걸 전제로 쓰는 사람이 경쟁력을 갖게 된다.

하지만, 코딩 그 자체를 즐기는 사람들에게 이 상황은 조금 묘하다. 한 줄씩 직접 코드를 쌓아가는 그 과정이 좋은 그런 사람에게 “제가 뚝딱 만들어드릴게요.”라는 상황은 마냥 반갑지만은 않을 것이다. 효율이 올라가는 건 맞지만, 무언가 빠진 느낌이 드는 것도 사실이다.

세 번째는 제품 이해 기반의 백엔드다. 요청받은 것만 만드는 개발자는 경쟁력이 낮아질 것 같다. 기획 의도를 더 깊이 이해하고, 프론트엔드와 디자인 제약을 알고, QA 관점까지 고려해서 “이 기능은 이렇게 만드는 게 더 낫다”고 제안할 수 있는 사람. 기술 중심 개발자에서 제품 중심 엔지니어로의 전환이 필요하지 않을까.

뭘 공부해도 조만간 새로운 것이 나오겠지만, 공부할 것도 많다. RAG, 벡터 DB 개념, 그리고 AI를 기존 서비스에 어떻게 붙일지에 대한 패턴에 대해 알아보면 좋을 것 같다. 시스템 관점에서는 이벤트 기반 아키텍처, 비동기 처리와 워크플로우 엔진, 단순 로그가 아닌 추론 가능한 로그를 설계하는 Observability도 관심이 간다.

기술이 아닌 영역도 중요하다. 요구사항 정리 능력, 설계 의도 중심의 문서화, 커뮤니케이션 구조 설계. 오히려 이런 것들이 더 중요할 수 있다.

사실 내가 생각하는 제일 중요한 건 사고방식의 전환이다.

AI 이전에는 얼마나 빠르고 정확하게 구현하느냐가 중요했다.(물론 지금도 중요하지만…) AI 이후에는 무엇을 만들지, 어떻게 만들지 결정하는 능력이 훨씬 중요해질 것 같다. 코드만 잘 짜는 사람에서 벗어나야 한다.(물론 코드도 잘 못짜긴 하지만…)

이 커다란 흐름을 이제는 외면할 수 없다는 생각이 들었다.

정답을 찾는 개발자에서 판단하는 엔지니어가 되어야 할 것이다. 이제 정답이 많아졌다. 성능 vs 개발 속도, 확장성 vs 단순성, 완성도 vs 출시 시점. 이 판단의 근거를 설명할 수 있는 사람이 되면 좋지 않을까.

코드만 작성하는 개발자가 아니라 제품을 현실로 만드는 엔지니어. 조금 설레기도 하다.