생성형 AI 코딩 도구, 진짜 개발자를 대체할까

생성형 AI 코딩, 이미 일어난 변화부터 보자

회사에서 새 기능 하나 만들 때마다 구글 검색창과 스택오버플로 탭을 몇 개씩 열어두던 사람이었다면, 요즘은 그 자리를 GitHub Copilot이나 ChatGPT 코드 창이 채우기 시작했을 것입니다. 예전에는 코드를 한 줄씩 타이핑하던 시간이 길었다면, 이제는 프롬프트 한 줄 던져놓고 제안된 코드를 고치는 시간이 더 길어지는 순간이 많습니다.

검색에서 프롬프트로, 개발자의 손이 바뀐 순간

국내 환경에서는 특히 스타트업과 외주 개발 현장에서 이런 변화가 더 빨리 보입니다. 인력이 넉넉하지 않은 팀일수록 새로운 라이브러리를 검토할 여유가 없는데, 생성형 AI가 예제 코드와 사용 패턴을 한 번에 던져주니 일단 돌아가는 버전을 만드는 속도는 확실히 빨라졌습니다. 제 기준에서는 "이제 개발은 AI가 다 해준다" 같은 말은 과장이지만, "개발 환경이 검색 위주에서 대화 위주로 바뀌었다"는 말은 이미 사실에 가깝습니다.

여기서 많이들 놓치는 부분이 있습니다. 속도가 빨라졌다는 느낌 때문에 자신이 성장하고 있다고 착각하기 쉽다는 점입니다. 예전에는 에러 하나 고칠 때 공식 문서를 처음부터 끝까지 읽으면서 개념을 익혔는데, 지금은 오류 메시지를 그대로 붙여 넣고 답을 받습니다. 문제는 이렇게 쌓인 코드는 늘어나는데, 머릿속에 남는 개념의 밀도는 오히려 줄어든다는 점입니다. 저라면 이 시기를 "코드를 많이 쓰는 시기"가 아니라 "코드를 많이 읽어야 하는 시기"로 보겠습니다.

AI가 잘하는 일, 여전히 사람이 필요한 일

생성형 AI는 반복적인 패턴이나 언어별 문법 차이를 따라가는 일을 특히 잘 처리합니다. 낯선 프레임워크를 붙잡고 설정 파일을 하나씩 비교하던 시간을 확 줄여주지요. 에러 로그를 요약하거나 기존 코드를 리팩터링할 때도, 사람보다 빠르고 지치지 않습니다. 그래서 신입이나 경력 초기 개발자의 역할과 일부 겹쳐 보이는 지점이 있고, 이 때문에 "이제 입문자가 설 자리가 없다"는 불안이 생깁니다.

하지만 시스템 전체 구조를 잡고, 이 기능이 비즈니스 목표와 어떻게 맞물리는지 판단하는 일은 여전히 사람이 맡아야 합니다. AI는 요구 사항의 우선순위를 스스로 조정하지 못하고, 이해관계자 간 충돌을 조정하지 못합니다. 한국처럼 레거시 시스템과 신규 서비스가 얽혀 있는 환경에서는, 문서에 없는 제약을 읽어내는 감각이 특히 중요합니다. 제 기준에서는 "코드를 잘 치는 사람"보다 "제약 조건을 잘 읽는 사람"이 앞으로 더 유리합니다.

이득 보는 사람과 손해 보는 사람, 경계가 갈라지는 지점

많은 사람들이 이 지점에서 고민합니다. 생성형 AI에 익숙해질수록 나의 가치는 올라가는지, 아니면 도구에 지나치게 의존하는 바보가 되는지 헷갈리기 때문입니다. 같은 도구를 써도 어떤 사람은 생산성이 두 배가 되는데, 어떤 사람은 디버깅 지옥만 늘어납니다.

AI와 함께 뛰는 사람, AI에게 끌려가는 사람

프롬프트를 던지기 전에 문제를 스스로 구조화하는 버릇이 있는 사람에게는 생성형 AI가 강력한 가속 장치가 됩니다. 머릿속에서 이미 설계를 해 놓고, 구현에서 귀찮은 부분만 맡기는 식으로 쓰는 사람에게 AI는 든든한 파트너입니다. 이런 사람에게는 새로운 언어를 배울 때도 진입 장벽이 낮아지고, 사이드 프로젝트를 여러 개 돌려보는 데도 유리합니다.

반대로, 과거부터 예제 코드를 복사해 붙여넣는 방식으로 버텨온 사람이라면 이야기가 다릅니다. 그동안도 구조를 이해하기보다, 동작하는 코드를 찾아다니는 습관이 있었다면 생성형 AI는 그 습관을 더 강화합니다. 문제의 의도를 고민하기보다, 답안을 더 많이 뽑아내는 방향으로만 쓰게 되지요. 이런 사람에게는 AI가 오히려 실력을 가리는 안개가 될 수 있습니다. 페르소나로 나누어 보자면, 요구 사항을 정리하고 설계를 먼저 그려보는 사람에게는 유리하지만, "일단 돌아가게"에 익숙한 사람에게는 장기적으로 불리한 도구입니다.

저라면 스스로에게 이렇게 물어보겠습니다. "이 기능이 왜 필요한지, 다른 방식으로 해결하면 어떤 장단점이 있는지 말로 설명할 수 있는가." 이 질문에 답을 못 하는 상태에서 AI에게 코드를 계속 생산시키면, 나중에 유지보수 단계에서 본인이 가장 큰 피해자가 됩니다.

눈에 안 보이는 리스크, 법과 윤리의 그림자

또 하나의 경계는 법적, 윤리적 리스크입니다. 라이선스를 세밀하게 챙겨본 경험이 거의 없다면, 생성형 AI가 제안한 코드의 출처를 따지는 일은 더 어렵게 느껴질 수 있습니다. 국내 환경에서는 아직 관련 분쟁이 크게 표면으로 드러나지 않았지만, 기업 입장에서 "AI가 쓴 코드라 괜찮겠지"라고 생각하는 순간부터 위험이 시작됩니다. 특히 공공 데이터나 민감한 비즈니스 로직을 프롬프트에 통째로 넣는 습관은, 나중에 회수하기 어려운 흔적을 남길 가능성이 큽니다.

여기서 많이들 놓치는 부분은, 이런 리스크가 한 번에 터지지 않고, 합병이나 투자 유치, 보안 감사 같은 특정 순간에 집중적으로 문제가 된다는 점입니다. 그때가 되면 "누가 어떤 시점에 어떤 도구로 이 코드를 만들었는지"를 소급해서 설명해야 하는데, 대부분의 개인은 그 기록을 남기지 않습니다. 제 기준에서는 지금 시기에 AI를 쓰는 사람일수록, 코드 관리와 기록 습관을 더 강하게 가져가야 한다고 봅니다.

생성형 AI 코딩, 시작 전 반드시 체크할 것

많은 사람들이 "지금 안 쓰면 뒤처진다"는 압박감 속에서 생성형 AI 코딩 도구를 켜기 시작합니다. 하지만 막상 켜고 나면 무엇부터 조심해야 하는지, 어디까지 맡겨야 하는지 경계가 흐려집니다. 이 마지막 부분에서는 그 경계를 조금 더 또렷하게 그려보려 합니다.

누구에게 정말 중요한 이슈인가

새로운 언어와 프레임워크를 자주 옮겨 다니는 사람, 짧은 기간 안에 여러 프로토타입을 만들어야 하는 사람에게 생성형 AI는 사실상 필수 인프라에 가깝습니다. 이 그룹은 도구를 쓰지 않는 순간부터 이미 손해를 보고 있습니다. 반면, 수십 년 된 레거시 시스템을 유지하고, 규제 산업 안에서 작은 변경만 반복하는 사람이라면, 단기적으로 큰 차이를 느끼지 못할 수 있습니다. 이 경우에는 "화려한 신기술"보다, 테스트 자동화나 배포 파이프라인 정비가 더 시급한 과제일 수 있습니다.

또 한 가지, 코딩을 막 시작한 사람에게 AI는 양날의 검입니다. 문법이나 기본 개념을 어느 정도 몸에 익힌 이후에 도구를 붙이면, 학습 속도가 빨라집니다. 하지만 처음부터 AI가 만든 코드를 그대로 받아들이면, 왜 돌아가는지 모르는 블랙박스를 쌓아 올리게 됩니다. 저라면 프로그래밍 학습 초기 3~6개월 정도는 AI 도움을 최소화하고, 그 이후 "리뷰와 리팩터링 중심"으로 천천히 도입하겠습니다.

현실적 제약과 첫 행동, 어디서 시작할 것인가

생성형 AI 코딩 도구의 가장 큰 제약은, 서비스가 멈추는 순간 생산성도 함께 떨어진다는 점입니다. 인터넷이 불안정한 환경, 보안 규정으로 외부 도구 접근이 막힌 조직에서는, 오늘 당장은 개인의 노력이 시스템을 이길 수 없습니다. 또, 영어 기반 생태계에 최적화된 모델이 많기 때문에, 한국어로만 프롬프트를 쓰는 사람은 같은 도구라도 절반만 쓰는 셈이 됩니다. 이 부분에서 이미 차이가 벌어집니다.

그래서 첫 행동은 거창할 필요가 없습니다. 평소에 자주 하는 작업 하나를 고르고, 그 작업에만 AI 도구를 붙여보는 것부터 시작하면 됩니다. 예를 들어, 매번 비슷하게 반복하는 CRUD API 작성, 간단한 유닛 테스트 케이스 생성, 로그 분석 쿼리 작성 같은 단일 영역을 정합니다. 그 안에서 "AI가 제안한 코드와 내가 쓴 코드의 차이"를 비교해보고, 어떤 패턴에서 더 효율적인지 기록해 두는 것이 좋습니다. 이렇게 보면 생성형 AI 도입은 거대한 전환이 아니라, 업무 습관을 한 칸씩 조정하는 과정에 가깝습니다.

제 기준에서는, 지금 시점의 생성형 AI 코딩은 직업을 빼앗는 기술이라기보다, "생각하지 않고 타이핑만 하던 시간을 압축하는 기술"에 가깝습니다. 그래서 위협으로만 볼 필요도 없지만, 마치 만능 해결사인 것처럼 기대하는 것도 위험합니다. 어느 쪽이든 과장이 섞이면, 중요한 선택의 타이밍을 놓치기 쉽습니다. 지금 자신이 어느 구간에 서 있는지, 그리고 이 도구를 쓰는 이유가 "불안"인지 "호기심"인지부터 구분해 보는 것이, 가장 현실적인 출발점일 것입니다.

출처

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