AI 시대, 개발자는 무엇으로 먹고살아야 하는가?

최근 ChatGPT를 시작으로 Cursor, Claude Code 같은 LLM 기반 개발 도구를 사용하는 시간이 늘어났다. 이 도구들을 사용하며 느낀 변화를 바탕으로 개발자의 미래에 대한 개인적인 생각을 정리해본다.

🔍 검색엔진에서 진짜 조수로

처음 ChatGPT를 개발에 활용했을 때는 ‘편한 검색엔진’ 정도로 느꼈다.

• 프레임워크 함수 사용법
• 데이터 정렬 알고리즘
• 각종 개발 관련 질문들

과거에는 여러 문서를 찾아보고 테스트해야 했던 내용을 구체적인 질문 하나로 얻을 수 있었다.

⚠️ 할루시네이션 문제는 있지만, 질문을 잘 만들면 신뢰할 만한 답변을 받을 수 있었다.

진짜 변화의 시작점

진짜 변화는 Cursor 같은 AI 코딩 편집기를 사용하면서 시작됐다.

내 컴퓨터의 소스코드와 연동되어 코드를 직접 분석해주는 기능은 정말 새로웠다. 특히:

• 📚 문서도 인수인계도 제대로 없는 레거시 코드 분석
• 🔍 복잡한 코드베이스의 구조 파악
• 💡 코드 개선 제안

이때까지는 ‘개발 생산성이 많이 올라가겠다’ 정도로 생각했다.

패러다임의 전환

생각이 완전히 바뀐 건 Claude Code를 사용하면서부터다.

처음에는 요즘에 CLI가 왜 필요한가 싶었지만, 써보니 생각이 틀렸다:

GUI	CLI
마우스 클릭 기반	명령어 기반
시각적 편의성	직접적이고 강력함
제한적 자동화	무한한 확장성

AI가 이 환경에서 기존 파일을 읽고 분석하여 새로운 코드를 만들어내는 모습을 보며 든 생각:

💭 “개발 패러다임이 바뀌고 있다.”

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🤔 코딩을 몰라도 개발할 수 있을까?

AI 코딩 도구가 주목받으면서 ‘바이브 코딩’ 이라는 말이 유행했다.

”코딩 몰라도 누구나 개발 가능!” 정말일까?

개인적으로는 ‘아직은 아니다’ 라고 본다.

✅ 가능한 영역

• 개인용 매크로
• 간단한 자동화 프로그램
• 일회성 스크립트

❌ 어려운 영역

• 고객용 제품급 소프트웨어
• 보안이 중요한 시스템
• 복잡한 비즈니스 로직

왜 어려울까?

리스크 시나리오:

1. LLM이 보안에 취약한 코드 생성
2. 그대로 사용
3. 심각한 보안 사고

“보안 문제를 수정해달라고 하면 되지 않나?”

→ 보안 허점이 있다는 사실 자체를 인지하고 발견하는 것이 이미 전문 지식의 영역

🎯 결론: AGI 등장 전까지는 현재 LLM 기술만으로 비전문가가 제품급 개발을 하기는 어렵다.

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🛠️ 개발자는 어떻게 대응해야 할까?

역설적이게도 AI가 코드를 대신 작성하는 시대일수록 개발자의 기본기가 더 중요해진다.

1. 💪 코드 판단력과 설계 능력

99% → 100%의 벽

• 어떤 기술이든 마지막 1%는 까다롭다
• LLM은 계속 할루시네이션을 보인다
• AI는 성능 최적화 코드를 제안하지만…

AI의 제안	현실의 우선순위
성능 최적화	가독성과 유지보수성
알고리즘적 완벽함	팀 협업과 일정

결론: LLM이 만든 코드를 최종 판단하고 선택하는 것은 개발자의 몫

설계 능력의 중요성

현재 LLM의 한계:

• ⚠️ 한 번에 처리할 수 있는 정보량 제한
• ⚠️ 복잡한 문제를 통째로 던지면 잘못된 답변

해결책: 큰 문제를 기능 단위로 나누어 순차적으로 처리 = 소프트웨어 설계 능력

2. 🎯 도메인 지식의 중요성

과거 vs 현재

과거	현재
프레임워크 모든 함수 암기	LLM이 더 잘 답함
기술의 세부 사용법	현실 문제 해결 능력

핵심 질문들

• 🏭 “제조업 생산 효율을 높이려면 어떤 시스템이 필요할까?”
• 🚚 “배달 플랫폼의 핵심 문제는 무엇이고 이를 소프트웨어로 어떻게 해결할까?”

📈 트렌드: 특정 산업 분야에 대한 깊은 전문 지식인 도메인 지식의 가치 급상승

미래의 핵심 경쟁력: 현실 문제를 정의하고 IT 기술로 해결책을 제시하는 능력

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😰 신입 개발자의 딜레마

📉 단기적 영향

기업 관점:

• ‘단순 코딩만 가능한 신입’ 채용 필요성 감소
• 경험 많은 개발자 + LLM = 더 효율적

결과:

• 신입 개발자 요구 수준 상승
• 취업 문턱 상승

🔄 악순환의 고리

1. 직접 경험 기회 감소
2. 도메인 지식 습득 어려움
3. 문제 해결 능력 부족
4. 채용 경쟁력 하락
5. 다시 1번으로…

핵심 문제: 도메인 지식을 쌓는 가장 빠른 방법은 ‘경험’ 인데, 그 기회 자체가 줄어든다.

💡 해결책: 간접 경험의 질 향상

학습 전략

1. 📖 경험담 적극 수집

• 다른 개발자의 블로그, 회고록
• 기술 컨퍼런스 발표 자료
• 오픈소스 프로젝트 이슈 토론

2. 🤔 비판적 사고 훈련

• “저 상황에서 왜 저런 판단을 했을까?”
• “나라면 어떻게 했을까?”
• “다른 선택지는 없었을까?”

3. 🔄 관점 전환 연습

• Step 1: 다양한 관점으로 문제 정의
• Step 2: 개발자 시선으로 해결책 도출
• Step 3: 실행 가능성 검증

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🎯 결론

미래 개발자의 3대 핵심 역량

순위	역량	설명
1️⃣	CS 기초 지식과 설계 능력	AI 생성 코드 판단 및 시스템 설계
2️⃣	도메인 전문성	현실 문제 정의 및 해결
3️⃣	넓은 기술적 시야	어떤 기술이 존재하는지 파악

마지막 생각

나 역시 앞으로 어떻게 해야 할지 명확한 답을 찾지는 못했다.

다만 한 가지는 확실하다:

🚀 LLM 같은 새로운 도구를 적극적으로 활용하며 계속 발전해야 한다.

이제는 정말로 ⏱️ 멈추면 도태되는 시대가 왔다.

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