무턱대고 개발자 취준하고 서울로 상경한지 벌써 1년... 몸과 마음이 썩어 문드러지며 맘 고생하는 도중에 주변 개발자들의 곡소리가 들린다.. 아직 취업도 못한 내가 이 개발자 시장을 버텨낼 수 있을까??

개발자의 곡소리

AI가 발전하면서 개인 개발자의 지식보다 많은 데이터를 맛있게 먹은 LLM(ChatGPT, Claude..)가 더 뛰어난 시대가 왔다고 생각한다.
불과 몇년전만 하더라도 모르는 기술이나 에러가 발생하면 공식문서나 스택오버플로우를 참고하며 머리를 쥐어뜯으며 해결하곤 했는데 지금은 "GPT야 해줘!" 딸깍이면 끝난다.

• 물론 심화 도메인이나 규약을 제대로 이해하지 못한 AI는 잘못된 답을 내놓으며 이 방법이 맞다라고 주장하여 100% 신뢰 할 순 없지만 거의 대부분은 맞는 소리를 하는 것 같다..

근데 여기서 생각해봐야 할 게 있다. AI가 코드를 잘 짠다는 건 사실이지만, 그게 개발자가 필요없다는 뜻일까?
AI한테 "로그인 기능 만들어줘"라고 하면 뚝딱 만들어준다. 근데 그게 우리 서비스에 맞는 건지, 보안은 제대로 됐는지, 성능 이슈는 없는지는 AI가 판단 못한다.
AI는 도구일 뿐이고, 그 도구를 어떻게 쓸지는 결국 우리가 정하는 거다. 마치 스택오버플로우를 사용할 때도 복붙만 하는 개발자와 원리를 이해하고 응용하는 개발자로 나뉘었던 것처럼.

대기업들의 희망퇴직... 인력대체

요즘 뉴스 보면 빅테크 기업들 대규모 감원 소식이 끊이질 않는다. 메타, 구글, 아마존... 수천 명씩 잘라내고 있다. "봐라, AI가 개발자 대체하고 있잖아" 라고 말하기 딱 좋은 상황이다.
이게 진짜 AI 때문일까?
2020-2021년 코로나 시기에 IT 기업들이 미친듯이 개발자를 뽑았다. 집에만 있으니 넷플릭스, 게임, 배달앱 사용량이 폭증했고, 기업들은 "이게 뉴노멀이다!"라며 과도하게 채용했다. 근데 엔데믹 오니까 성장세가 꺾였고, 금리 인상으로 투자 환경도 얼어붙었다. 내가 생각하기엔 AI 때문이 아니라 과잉 채용의 후유증인 거다.

개발자의 끝은 언제일까?

솔직히 말하면 단순 CRUD 개발자, 프레임워크 문법만 아는 개발자는 이미 위험하다. AI가 아니더라도 말이다.
근데 생각해보면 이건 옛날부터 그랬다

어셈블리만 하던 개발자 → 고급 언어 나오니까 도태
웹디자이너 + 퍼블리셔 → 프레임워크 발전하면서 역할 통합
단순 SI 개발자 → 자동화 툴 나오면서 수요 감소

기술이 발전할 때마다 "단순 반복 작업"은 계속 사라져왔다. AI는 그냥 그 속도를 빠르게 만들 뿐이다.
그럼 진짜 끝일까? 나는 아니라고 본다. 왜냐면

1. 비즈니스 이해와 설계는 AI가 못한다

"우리 서비스 사용자가 폭증할 때 어떻게 대응해야 할까?"는 도메인 지식이 필요하다. AI는 일반적인 솔루션만 줄 뿐이다. Redis 쓰라고? 언제 쓰고 왜 쓰는지는 우리가 판단해야 한다.

2. 레거시 시스템의 지옥

10년 된 스파게티 코드에 AI 던져넣으면? 혼돈의 카오스다. 컨텍스트 이해 못하고 엉뚱한 리팩토링 제안한다. "이 메서드 왜 이렇게 복잡하게 짰어요?"라고 물어보면 10년 전 개발자가 겪었던 버그 때문이었다는 걸 AI는 모른다.

3. 트레이드오프 판단

Virtual Thread vs 기존 Thread, MySQL vs NoSQL, 동기 vs 비동기... 이런 결정은 성능 테스트 결과와 비즈니스 요구사항을 종합적으로 봐야 한다. AI는 "일반적으로는 이게 좋습니다~" 밖에 못한다.

4. 커뮤니케이션과 협업

기획자가 말하는 "사용자가 편하게"를 기술적으로 어떻게 구현할지, PM과 어떻게 일정 조율할지... 이건 AI가 못 배우는 영역이다. 회의실에서 "이거 기술적으로 2주 걸립니다"라고 설득하는 건 코드 짜는 것보다 어렵다.
결국 AI 시대에도 살아남는 개발자는 "생각하는 개발자"다. AI가 짜준 코드를 보고 "어? 이거 N+1 쿼리 문제 생기겠는데?"라고 캐치하고, "우리 상황엔 이렇게 수정하는 게 낫겠다"라고 판단할 수 있는 사람.

지금 해야하는 것들

취준생 입장에서 뭐해야 하나 고민을 많이 해봤다..

1. AI를 적으로 보지 말고 도구로 써라

GPT/Claude로 코드 짜게 하지 말고, 내가 모르는 개념 물어보고, 코드 리뷰 받고, 아이디어 검증하는 데 써라. "이 구현 방식에 문제점이 뭐가 있을까?"라고 물어보면서 내 사고를 확장시키는 거다.
Kotlin Effective 공부하면서 제네릭, 코루틴 이런 거 AI한테 물어보면서 이해도를 높였다. 근데 핵심은 AI 답변을 그대로 받아들이지 않고 "진짜 그럴까?"라고 의심하고 직접 테스트해본 거다.

2. 깊이 있는 이해가 중요하다

Spring 쓸 줄 안다고 개발자가 아니다. @Transactional이 내부적으로 어떻게 동작하는지, AOP Proxy는 뭔지, 왜 private 메서드에선 안 먹히는지 이해해야 한다.
MySQL 쓸 줄 안다고 끝이 아니라, 인덱스가 B+Tree로 구현된 이유, MVCC가 뭔지, 왜 트랜잭션 격리 수준에 따라 동작이 달라지는지 알아야 한다.
AI는 표면적인 지식은 뛰어나지만 깊이 있는 이해는 약하다. 이게 우리가 차별화할 수 있는 지점이다.

3. 실제 문제를 해결한 경험

포트폴리오에 "게시판 CRUD 구현했습니다"는 이제 의미 없다. AI가 5분이면 만든다.
대신 "이런 문제가 있었고, 이렇게 분석했고, 이런 해결책을 적용했더니 이만큼 개선됐습니다"가 진짜 경험이다.
문제를 발견하고, 원인을 분석하고, 해결책을 설계하고, 검증하는 전 과정... 이게 AI가 대체 못하는 영역이다.

결론

단순 코더는 위험하지만, 문제를 해결하는 엔지니어는 여전히 필요하다.
생각해보면 개발자만큼 AI를 잘 활용할 수 있는 직군도 없다.
디자이너는 AI로 이미지 생성하고, 마케터는 AI로 카피 쓰고, 개발자는 AI로 코드 짜고... 모든 직군이 AI의 영향을 받는다. 개발자만 유독 위험한 게 아니라는 거다.
오히려 AI 시대에 개발자는 AI를 가장 효과적으로 활용할 수 있는 위치에 있다. 프롬프트 엔지니어링도 개발자가 제일 잘하고, AI 생성 코드의 문제점도 제일 빠르게 캐치한다.
그러니까 지금 해야 할 건 "개발자 길이 맞나?"를 고민하는 게 아니라, "AI 시대에 필요한 개발자가 되려면 뭘 해야 하나?"를 고민하는 거다.

물론 이렇게 장황하게 막 적었지만 어쩌면 이것은 나의 "희망 시나리오" 일 수 있다. 데이터가 더 많아지고 학습을 빠르게 한다면 위에서 언급했던 것들을 완벽하게 해내는 AI가 나올지도... (내 무습다..)
하지만 어쩌겠는가.. 나는 코드 치는게 좋은걸.. 변화하는 시대에서 살아남기 위해 노력해야지

버티자.. 우리가 살아남는다. 살아남았다는 건 강한 거다.