■ 저자 코멘트: 박해선 저자의 일문일답 “AI 자동화 시대, 개발자의 생존 전략은 무엇일까?"‍

Q. AI 자동화 시대에 개발자가 반드시 갖춰야 할 핵심 역량은 무엇이라고 보시나요?

A. 소프트웨어 개발자의 핵심 역량은 크게 달라지지 않을 것 같아요. 오히려 필요한 기술이 더 늘어날 것으로 봅니다. 소프트웨어 개발자의 핵심 역량은 언제나 그랬듯이 문제 해결과 협업 능력(소프트 스킬)이죠. 문제 해결을 위해 사용하는 도구는 시대에 따라 꾸준히 바뀌어 왔어요.

아주 오래전에는 하드웨어를 이해하는 것이 중요했지만 운영체제와 인터넷이 발전하면서 웹과 인터페이스, 데이터베이스가 유용한 도구가 됐죠. 비슷하게 ‘C’와 같이 비교적 낮은 수준 언어에서 자바, 파이썬으로 점점 높은 수준의 언어가 인기를 얻은 것처럼요.

또 소프트웨어는 개발에 못지않게 유지보수에 많은 노력이 필요해요. 따라서 LLM이 생성한 코드를 사용하고 유지보수 하려면 충분한 코딩 능력도 여전히 필수적입니다. 이제는 여기에 더해 생성 AI를 이해하고 선택할 수 있는 식견이 필요하죠. 다만 어려운 점은 이 분야가 우리가 따라가기 벅찬 속도로 발전하고 있다는 거예요. AI 기술의 미래 전망과 효과적인 학습 방법은?

■ 데브심층탐구‍

- [정보] 왜 나는 서류부터 탈락할까? - 탈락을 부르는 개발자 이력서 사례
  아니 진짜 충격인데,,, 잠시만 나 눈물 좀 닦고,,, 이력서 쓸 때 '뭘 해야 하냐'도 중요하지만, '뭘 하지 말아야 하냐'도 되게 중요하더라고. ✓2번 이상 동일 부서에 지원하지 말고(떨어진 이유가 있는데 또 보이면 패스한대), ✓남의 이력서 티 나게 베끼지 말고(아 벤치마킹 모르시냐고요~ ㅠㅡ ㅠ), ✓업그레이드가 아닌 옆그레이드는 곤란, ✓연차 대비 이렇다 할 공헌도가 보이지 않는 경력은 아쉽. 흥! 참나 되게 까다롭다 그치. 취업은 주차장 자리 나는 것과 비슷해서 운칠기삼(運七技三)이라고 생각하는 편이지만, 바꿀 수 있는 건 바꿔 봐야지. 구체적으로 뭘 하지 말아야 하는지는 여기에서!

- [칼럼] AI가 만든 코드, 실전에 투입하려면 왜 이렇게 어려울까?
  개발자들은 이제 LLM을 활용해 예전보다 훨씬 많은 양의 코드를 빠르게 생성하고 있어. 구글도 자사 코드의 25% 이상을 AI가 작성한다니까 말 다 했지. 그렇다고 AI가 업무 전체를 대신하는 건 아니야. 코드 작성은 쉬워졌지만, 이후에 테스트와 검증, 보완 작업은 여전히 개발자의 몫인걸. 오히려 QA나 운영 쪽 부담이 더 커졌다는 말도 있어. 이제 개발자들은 자기가 짠 코드보다, 처음 보는 AI 코드를 이해하고 고치는 일이 더 많아졌거든. 개발자가 직접 코드를 작성하기보다 AI가 만든 코드를 검토하고, 수정하고, 가이드를 주는 쪽으로 역할이 바뀌고 있는 것 같아.

- [정보] 가이드 문서 안 읽는 사람 땜에 만든 RAG 봇
  가이드 문서만 봐도 알 수 있는 질문을 계속 남기면, 답변하는 입장에선 ‘하... 제발 문서 좀 읽고 질문해라’ 싶지. LINE에서는 반복 문의를 줄이고 전사 직원들의 업무 자동화를 돕기 위해 지원봇을 만들었어. 1차로 가이드 문서에 이미 있는 내용에 대해서는 자동으로 답변해 주는 시스템을 만들었고, 2차로 RAG를 활용해서 AWX 지원봇을 개발했어. 슬랙에 질문을 남기면 이 봇이 사내 데이터에서 필요한 내용을 찾아 LLM의 답변을 먼저 주고, 그래도 이슈가 해결되지 않으면 관리자 호출하는 방식이야. 어쨌든 한 번 걸러지니까, 업무 리소스가 확 줄겠지?

- [정보] 딥시크(DeepSeek)가 가져온 AI 프로덕트 시장의 변화
  AI 기술은 점점 좋아지지만, 기업이 진짜 원하는 건 가장 똑똑한 AI가 아니라 ‘가성비 좋은 AI’야. 중요한 건 우리 일에 잘 맞고, 제대로 굴러가냐인 거야. 비즈니스 성공의 관건은 ‘적정한 AI’를 얼마나 현명하게 선택하느냐에 달려 있는 거지. 빠르고, 예측 가능하고, 비용까지 괜찮다면? 그 모델을 선택하는 게 정답이야. 이제 기술도 가능성보다 현실성이 더 중요해져서 가성비 좋은 AI를 선택하는 것이 핵심 경쟁력이 됐어.

[칼럼] 숨겨진 독점에서 노골적 독점으로
“지브리 스타일로 바꿔줘”가 유행하면서 챗GPT 가입자는 5억 명을 돌파했어. 이 과정에서 이용자가 올린 사진과 데이터는 AI 훈련에 쓰이고 그 결과물은 다시 플랫폼의 독점 자산이 됐지. 재미 뒤에는 창작자의 저작권 침해와 노골적인 기술 독점이 일어나고 있어. 물론 지금 당장은 그저 재밌고 편한 AI지만, 앞으로는 이 기술이 어디로 향할지, 누가 그것을 통제할지에 따라 풍경이 많이 달라질 수도 있고.

■ 독자탐구생활‍

- <멀티패러다임 프로그래밍> by coldMater 님 멀티패러다임이라는 개념을 5년 전에 알고 있었다면 더 많은 코드에 멀티패러다임을 적용해 볼 수 있었을 텐데라는 아쉬움이 생겼지만, 지금이라도 멀티패러다임을 알게 되어 다행이라는 생각이 듭니다. 완독 후 지금 이 순간 제게는 멀티패러다임의 아우라가 가득합니다. (망치가 생겼습니다. 그 순간 모든 것이 못으로...) 미래를 앞당기는 그 여정에 함께할 기회가 주어진 것만 같은 느낌과 함께 미래에 저는 어떤 개발자로 성장해있을지 그려보게 됩니다.

<플랫폼 엔지니어링> by 최관수 님 이 책은 단순히 새로운 기술 트렌드를 소개하는 책이 아니라 현대의 소프트웨어 개발 조직이 지속 가능한 성장을 이뤄내기 위해서는 어떻게 체계적으로 접근해야 하는지를 제시하는 지침이기도 하다. 특히 플랫폼 엔지니어링 자체에 익숙하지 않았던 나 같은 사람에게도 접근하기 쉽게 쓰여 있고, 조직 내에서 이를 올바르게 이해하고 구축할 방법에 대해서 순차적으로 다루고 있다. 그런 면에서 이 분야의 중요성을 이해하고자 하거나 실질적으로 팀을 구성하고자 하는 기술 리더나 개발자에게 적합한 책이라는 생각이 든다.

■ 데브주요뉴스‍

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