행사명: JOBKOREA DEVCONㅣAI 시대, 개발자 고민 완전 정복

최소희님 강의 내용 정리

1. AI 시대의 개발 패러다임 변화

• AI의 한계: '빠름'과 '정확함' 사이의 균형 문제

• 현상의 문제점: AI가 생성한 코드로 인해 오히려 코드 리뷰 시간이 증가하는 역설 발생

• 핵심 질문: "AI에게 얼마나 많이 시킬 것인가"가 아니라 "AI를 어떻게 일하게 할 것인가"에 집중해야 함

2. 효과적인 AI 협업을 위한 '맥락(Context)'의 중요성

AI가 제대로 작동하기 위해서는 명확한 가이드라인 必

• 작업 목적: 이 일을 왜 하는가?
• 작업 범위: 어디까지 수행해야 하는가?
• 제약 조건: 반드시 지켜야 할 규칙은 무엇인가?

ex) 휴면 계정 정책 누락되는 문제 발생 가능

3. 역할 분담과 프로세스 (AI vs Human)

AI와 사람의 역할을 명확히 구분 -> 효율을 극대화

• AI (분석): 방대한 데이터 분석 및 초안 생성

• 사람 (판단): AI의 분석 결과 평가, 빠진 맥락 보완, 모호한 기준 확정

사람의 기준을 확정해줘야 다음 단계로 넘어감

💡 핵심 역량: 애매한 문제를 '구현 가능한 상태'로 정의하고 맥락을 정리하여 전달하는 능력

기능은 만들 수 있지만 도구에 따라 유지보수 난이도 달라짐

4. 커리어 및 채용 트렌드

; 한희창 멘토님 강의

한희창님이 개발 중인 사이트: aichanging.work

• 스타트업, 중소기업 선호도: 단순 트렌드 파악보다 직접 경험하고 고민한 흔적이 있는 지원자 선호

• 경험의 자산화: 프로젝트 수행 시 도구 선택이 유지보수에 미치는 영향 등을 깊이 있게 고민해볼 것

• 신입의 필수 조건: 새로운 기술과 환경을 빠르게 흡수하는 적응력 必, 경력보다는 attitude 더 많이 봄

• 풀스택 수요 증가하는 상황, 개발자에게 다른 능력 요구되나요?
  ; ai가 생산은 가능하지만, 유지보수 못함
  ai 도입해서 실무에 적용하는 과정에 있어서 두려움이 없는지 현장가서 확인 ㄱㄴ
  개발자에게 적응력이 가장 중요함
  트렌드 파악하고 매뉴얼대로 해보고 얻은 인사이트를 공유하기 -> 경험자산됨

• ai 잘 활용하는 능력?
  ; 문제해결에 ai 이용했다면 굿
  ai를 어떻게 이용했는지에 따라 맥락이 달라질듯

• 아직까진 채용시장에서 코테 남아있기때문에 코테 준비 해야함

• 신입 ai 활용 역량 보는지?
  ; 많이 봄. 향후 방향이 ai 많이 보니까
  신입: 전 프롬포트엔지니어링해용~
  상사: 굿굿

1인 토큰 사용량에 따른 직원 능력 판단함
ai를 잘 활용한다 = 토큰 많이 쓰고 있는지

in linkdin
마이 리얼 트립에서 ai 많이 사용하더라

듣고 싶은 세션 못 들은 게 있긴한데 아 생각보다 영양가가 없네
트렌드를 알려주기 보단 취준에 초점이 맞춰짐
그렇다고 자소서팁 이런 건 또 아님

근데 강사들은 정작 트렌드 파악해서 플젝하라고 함
이게 무슨 모순적인 내용이지요?