AI 시대, 앞으로 필요할 역량은 뭘까?

목적

요즘 개발을 하다 보면 불과 1~2년 사이에 개발 시장의 흐름이 크게 바뀌었다는 것을 체감한다. 처음 개발을 배울 때는 직접 코드를 작성하거나, 구글링으로 코드를 찾아 활용하는 경우가 많았는데, 최근에는 AI 도구를 전혀 사용하지 않는 개발자를 찾기 어렵다. 개인적으로도 이제는 코드를 처음부터 끝까지 직접 짜기보다, AI에게 맡기고 내가 검증하는 방식이 더 익숙해졌다.

그래서 오늘은 내가 경험하면서 느낀, 앞으로 개발자에게 필요하다고 생각하는 역량에 대해 글로 정리해보려 한다.

글을 본격적으로 시작하기에 앞서 밝히자면, 나는 시니어 개발자도 아니고 실무에 종사 중인 개발자도 아니다. 소프트웨어마이스터고등학교에 재학 중인 고등학생이며, 개발을 배운 지 이제 2년 차다. 그저 지금까지의 경험을 바탕으로 한 개인적인 생각임을 참고해주길 바란다.

작업 방식 (내 경험 기준)

과거

예전에는 구현할 기능이 있으면 "@@@@ 구현" 같은 키워드로 구글링을 하고, 여러 블로그 글을 찾아보거나 라이브러리 관련 내용은 공식 문서를 읽으며 코드를 가져와 내 상황에 맞게 조금씩 수정했다.

테스트도 직접 테스트 케이스와 예외 상황을 하나씩 떠올리며 진행했고, PR이 올라오면 모든 코드를 꼼꼼히 읽으면서 정상 동작 여부와 보안상 문제는 없는지 직접 확인했다.

현재

요즘 내 개발 방식은 다음과 같이 진행된다.

1. 무엇을 해결해야 하는지 문제를 정의하고
2. 내가 떠올린 구현 방법을 정리한 뒤
3. AI에게 이 방식이 괜찮은지, 더 나은 대안은 없는지 묻는다
4. 여러 방법 중 하나를 선택해 프롬프트를 다듬고
5. AI가 생성한 코드를 읽고 수정하며
6. 테스트 코드 작성이나 다양한 케이스 검증 역시 AI의 도움을 받는다

PR 리뷰도 마찬가지다. Code Rabbit, Gemini Review Bot, Copilot 같은 도구가 기본적인 리뷰를 맡아주는 경우가 많다. 물론 AI가 사람의 의도를 완벽히 이해하지는 못하기 때문에, 실제로 의도한 대로 동작하는지는 결국 사람 직접 확인해야 한다.

처음에는 "굳이 써야 할까?"라는 생각도 들었지만, 막상 사용해보니 문법 오류뿐 아니라 구조적인 문제나 보안상 취약할 수 있는 부분까지 짚어줘서 꽤 도움이 됐다.

예:

새로운 개념이나 기술을 공부할 때도 AI는 큰 도움이 된다. Context7 같은 MCP를 함께 사용하면 공식 문서를 처음부터 끝까지 읽지 않아도 필요한 맥락을 빠르게 이해할 수 있었다. 예전에는 AI의 hallucination 때문에 오히려 혼란스러웠던 적도 있었는데, 요즘은 도구들이 발전하면서 안 쓰는 것이 오히려 비효율적으로 느껴질 때도 있다.

앞으로 필요할 역량

1. 문제 해결 능력 & 논리적 사고

AI가 모든 코드를 대신 작성해주는 시대가 되더라도, 무엇을 해결해야 하는지 정의하는 일은 여전히 사람의 몫이라고 느꼈다. 나의 경우에도, 문제를 명확히 정리하지 않고 AI에게 바로 코드를 요청했을 때는 결과물이 만족스럽지 않은 경우가 많았다.

반대로, 요구사항을 구조화하고 문제를 명확히 정의한 뒤 요청했을 때는 훨씬 나은 코드가 나왔다. 그래서 앞으로는 코드를 잘 짜는 능력보다, 문제를 잘 정의하고 설계하는 능력이 더 중요해질 것 같다는 생각이 들었다.

2. AI 도구 활용 능력

단순히 AI에게 답을 받는 것과, AI를 생산적인 파트너로 활용하는 것은 완전히 다르다고 느꼈다. 나의 경우는 AI에게 "이 코드 짜줘"라고 묻기보다, 내가 생각한 설계나 접근 방식이 타당한지 검증해달라고 하거나, 여러 대안을 비교해달라고 요청했을 때 훨씬 도움이 됐다.

또 AI가 만들어준 결과를 그대로 쓰기보다, 왜 이렇게 구현했는지 이해하려고 노력하는 과정이 중요하다고 느꼈다. 결국 AI를 얼마나 잘 쓰느냐가 개발자의 경쟁력이 될 것 같다.

3. 검증/테스트 능력

AI가 코드를 잘 만들어주긴 하지만, 항상 정답은 아니다. 나의 경우도 테스트를 직접 해보지 않고 넘어갔다가, 엣지 케이스에서 문제가 발생한 경험이 있었다.

그래서 요즘은 테스트 코드 작성이나 E2E 테스트 역시 AI의 도움을 받되, 어떤 케이스를 검증해야 하는지는 내가 먼저 정리하려고 한다. AI 시대에는 '코드를 작성하는 능력'보다 '코드를 검증하는 능력'의 비중이 더 커질 것 같다는 생각이 든다.

4. 요구사항 정의와 도메인 이해

AI는 코딩은 잘하지만, 서비스의 맥락이나 사용자의 실제 요구를 완전히 이해하지는 못한다. 나의 경우에도 단순히 동작하는 기능보다, 왜 이 기능이 필요한지와 어떤 경험을 제공해야 하는지를 고민했을 때 결과물이 더 좋아졌다.

결국 사용자 경험, 비즈니스 요구, 도메인 지식은 사람이 책임져야 하는 영역이고, 이 부분을 잘 이해할수록 AI를 더 잘 활용할 수 있다고 느꼈다.

5. 끊임없는 학습 & 적응력

AI 관련 기술과 도구는 굉장히 빠르게 변한다. 나 역시 새로운 도구가 나오면 완벽히 이해하려 하기보다, 직접 써보면서 감을 잡는 방식이 더 잘 맞았다.

앞으로는 한 번 배운 기술에 안주하기보다, 변화에 빠르게 적응하고 계속 학습할 수 있는 태도가 중요해질 것 같다.

마무리

오늘은 내가 경험하면서 느낀, AI 시대에 개발자에게 필요하다고 생각하는 역량들을 짧게나마 정리해봤다. 다시 한 번 말하지만, 나는 아직 학생이고 이 글은 어디까지나 나의 개인적인 생각이다.

다만 한 가지 확실한 건, AI가 개발자를 완전히 대체한다기보다는, AI를 잘 활용하는 개발자가 그렇지 않은 개발자를 대체하는 시대가 오고 있다는 점이다. 이 글을 읽는 누군가에게 조금이라도 생각해볼 계기가 되었으면 좋겠다.