애플 디벨로퍼 아카데미를 마치고,,,

정신없는 1년이 지나갔다. 정말 많은 일이 있었고, 그만큼 많은 것을 느끼고 배웠다. 돌아보면 나에게는 모두 좋은 경험이었던 것 같다. iOS 개발 지식이 늘었느냐고 묻는다면, 그 질문에 대해 “엄청나게 확연히 늘었다”고 말하기는 솔직히 어려울 것 같다.

AI는 너무 빠르게 발전했고, 아카데미는 단순히 코딩을 잘하는 사람을 키우는 곳이라기보다는 “무엇이 문제인가?”, “그게 정말 문제인가?”, “어떻게 해결할 것인가?”를 끊임없이 묻는 사람을 키우는 곳이기 때문이다. ‘자기 주도’라는 이름 아래 많은 것을 스스로 배우고 찾아야 하는 곳이었고, 나는 아카데미에서 주로 디자인과 기획에 관심을 두었다.

혼자 앱을 만들면서 단순한 아이디어에서 출발해 아무도 쓰지 않는 앱을 만드는 것이 아니라, pain point를 찾고 문제를 정의하며 리서치를 통해 점점 고도화해 나가는 과정을 배워보고 싶었다. 결국 내가 만들고 싶었던 것은 “만드는 앱”이 아니라 “쓰이는 앱”이었다.

배우는 과정에서는 “왜 이렇게 하지?”라는 의문이 들기도 했지만, 마지막 챌린지를 전체적으로 진행하고 나니 그 모든 과정이 결국 쓰이기 위한 과정이었다고 느껴졌다.

아카데미는 개발 외적으로도 다양한 배경을 가진 사람들이 모이는 곳이었다. 앱 개발과는 전혀 다른 직군에서 일했던 사람들도 있었고, 개발자뿐만 아니라 디자이너도 함께했다. 그 과정에서 얻게 되는 새로운 인사이트와 대화 속에서 나오는 흥미로운 이야기들이 인상 깊었다.
(아무래도 아카데미는 작은 사회라고 생각하면 된다. 친구도 여기 있고, 가족처럼 느껴지는 사람들도 여기 있다.) 왜 디자이너와 개발자가 서로 다른 생각을 가지는지, 그들이 어떤 관점으로 문제를 바라보는지를 알게 된 것도 꽤 재미있는 경험이었다.

이 글에서 정말로 적고 싶은 것은 사실 소회라기보다는 ‘미래’에 대한 이야기다. 올해의 개발 키워드가 ‘바이브 코딩’이었던 것처럼, 마지막 쇼케이스에서도 작년에 방문했던 러너들이나 다른 사람들이 인상적으로 이야기한 것은 ‘완성도’와 ‘AI’였다.

WWDC25에서 온디바이스 모델이 아이폰에서 구동되고, Claude Code와 GPT Codex의 등장으로 개발 속도는 상상할 수 없을 만큼 빨라졌다. 심지어 동료 러너 중에는 바이브 코딩만으로 수익화에 성공한 사례도 있었다.

하지만 솔직히 말하면, AI 덕분에 빨라졌지만 그래서 더 얕아졌다고 느낀 순간도 있었다. 예전에 코딩을 처음 배울 때는 아키텍처나 CS에 대해 하나하나 파고들며 질문하던 시기가 있었다. 왜 이런 구조를 사용하는지, 이 선택의 장단점은 무엇인지 스스로 납득하지 않으면 넘어가지 못했다.

반면 아카데미에서는 프로젝트를 완성해야 하는 환경 속에서, 그리고 주어진 시간 안에 결과물을 만들어내야 하는 흐름 속에서 그런 깊이를 충분히 가져가지 못한 순간들이 있었다. 변명처럼 들릴 수도 있지만, 빠르게 구현하고 검증해야 하는 과정 속에서 아키텍처와 기초에 대한 고민은 종종 뒤로 밀렸다. AI는 그 과정을 더 빠르게 만들어 주었고, 그만큼 내가 깊이 고민하지 않아도 앞으로 나아갈 수 있게 해주었다.

물론 AI 코딩 툴을 적극적으로 도입하는 과정에서 마찰이 없었던 것은 아니다. 섬세하지 못한 바이브 코딩은 아키텍처를 무너뜨리고, 동료의 코드를 건드리며 잦은 컨플릭트를 만들어내기도 했다. 그럼에도 불구하고 분명한 것은 개발, 코딩, 전문 영역에 존재하던 해자가 확실히 무너졌다는 점이다. 이제 누구나 개발을 할 수 있는 시대가 되었고, 개발을 이해하는 사람이 AI 툴을 다룰 수 있다면 작업 속도는 눈에 띄게 빨라진다.

그렇다면 여기서 우리는 질문을 던질 수밖에 없다. 그렇다면 당신은 어떤 제품을 만들 것인가? 어떤 문제를 해결할 것인가? 그리고 어떻게 쓰이게 만들 것인가? 그 질문에 얼마나 뾰족하고, 명확하며, 설득력 있는 답을 내놓느냐가 결국 그 제품이 쓰이고 세상에 기여하는지를 결정한다고 생각한다.

이 글을 다시 읽게 될 미래의 나, 지금 아카데미에 있는 당신, 그리고 어쩌다 이 글에 들어오게 된 그대는 어떤 문제를 찾고, 어떻게 해결할 것인가. 바이브 코딩이니 뭐니 수없이 편한 도구들이 등장하더라도, 그 본질적인 질문만큼은 결국 사람이 스스로 찾아내고 풀어야 한다.