일곱번째, 앞으로 어떻게 해야 할까
작년에 입사하고 어느덧 1년이 되어간다. 대기업, 중견기업, 중소기업, 스타트업, 소기업, 그리고 프리랜서까지… 다양한 곳에서 일하며 꽤 많은 회사를 경험했다고 생각했지만, 이번에도 마찬가지로 모든 것이 새롭다. 언제나 그렇듯, 똑같은 회사는 없다.
그래도 이제는 어느 정도 적응도 했고, 곧 1년이 되어간다는 점에서 스스로를 칭찬해주고 싶다. 하지만 여전히 어렵고 모호한 순간은 많다.
AI 코딩, 그리고 바이브코딩
요즘 나는 AI를 활용한 코딩을 많이 하고 있다. 이야기하고 싶은 것도 많지만, 세상의 변화 속도가 워낙 빠르다 보니 짧게나마 정리해보려 한다.
최근에는 이런 AI 기반의 코딩을 **‘바이브코딩’**이라고 부르기도 한다. 그렇다면 우리 개발자들은 이런 흐름 속에서 어떻게 살아가야 할까?
어떻게 해야 더 오래, 더 즐겁게 일하며, 더 가치 있는 제품을 만들어낼 수 있을까?
AI에게 맡기되, 검증은 우리가
AI를 활용한 개발은 정말 편리하다. 과거에는 내가 검색하고 고민하던 해결책을 이제는 AI가 대신 찾아준다. 하지만 그만큼, 우리가 더 많이 알고 있어야 한다고 생각한다.
현 시점에서 AI를 ‘믿고 맡기는’ 수준까지는 아직 어렵다. 오히려 **‘리뷰어의 관점’**에서 AI가 만들어낸 결과를 꼼꼼히 확인해야 한다. 내가 무엇을 몰랐는지 모르고 넘어가다 보면, 나도 모르는 ‘엉망진창’ 결과물이 나올 수도 있다.
학습 도구로써의 AI
요즘처럼 방향을 잡기 어려울 때일수록, 감을 잃지 않는 것, 그리고 해볼 수 있는 건 최대한 시도해보는 것이 중요하다고 느낀다. 나는 AI를 학습 도구로 옮겨왔다고 생각한다. 이게 가장 건강한 접근 아닐까?
나는 ChatGPT, Claude, Cursor AI까지 전부 유료로 구독해 사용 중이다. 개인 공부가 아니라 업무를 위해 쓰고 있음에도 불구하고, 내 돈을 들여 쓰고 있다.
회사에서 지원해주지 않는 게 문제라고 생각하지 않는다. 한 달에 20달러? 전혀 아깝지 않다.
이 도구들을 익숙하게 다루고, 누구보다 잘 활용하게 된다면, 오히려 남들보다 반 발짝 앞서갈 수 있을지도 모른다.
변화하는 개발 문화
과거에는 ‘누가 어떤 기술로 어떤 결과물을 냈는가’가 인기 있는 아티클 주제였다.
지금은 ‘어떤 AI를 어떻게 사용해서 어떤 결과물을 만들었는가’가 더 주목받는다.
기록을 남기는 이유가 인기 때문은 아니다. 기술은 빠르게 변하고, 어느 순간 AI가 학습한 데이터 수준에서 멈춰버린다.
과거엔 누군가의 시도와 공유를 통해 간접 경험을 하고, 그것을 기반으로 응용과 학습을 했다면,
지금은 오히려 AI가 잘 학습한 기술인지가 선택의 기준이 되는 경우가 많아졌다.
검증 없는 도전은 두렵다
요즘엔 무언가를 먼저 시도하는 것이 두렵기도 하다.
AI의 검증 없이 무언가를 적용하는 건 리스크가 크다.
내가 만든 결과를 믿고 싶지만, 동시에 의심하지 않으면 예측할 수 없는 상황이 벌어지는 것도 개발자의 현실이다.
앞으로 몇 년간은 이런 흐름이 지속되지 않을까 싶다. 아무리 훌륭한 오픈소스와 좋은 제품이 쏟아져 나와도,
AI가 "모른다"고 대답하면 누가 그 기술을 선택하겠는가? 정말 용기 있는 사람만이 그렇게 할 것이다.
AI를 가까이 두되, 맹신하지 말자
주절주절 이야기했지만, 결론은 간단하다.
AI를 더 자주 사용하자. 그리고 반드시 검증하자.
AI가 정확한 답을 내리는지, 잘못된 방향을 제시하는지는 결국 우리 스스로가 판단할 수 있어야 한다.
그렇다고 각 잡고 공부하라는 뜻은 아니다. 모르겠으면 AI에게 물어보자. 그리고 그 결과를 반드시 검증하자.
우리는 이미 예전부터 스택오버플로우에서 코드를 복붙해 이해해왔고, 지금은 단지 조금 더 빠르고 가까운 도구가 생긴 것뿐이다.