Source: Dev.to

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개발자 vs AI: 연말 성찰 – 어떤 개발자가 되고 싶나요?

연말이 다가오면서, 지난 한 해를 되돌아보고 앞으로의 방향을 잡아볼 좋은 시점이 됩니다. 특히 AI가 우리 일상과 업무에 점점 더 깊숙이 들어오면서, 개발자로서 어떤 가치를 추구하고 어떤 스킬을 강화해야 할지 고민하게 됩니다. 이 글에서는 AI와의 공존 속에서 **‘어떤 개발자가 되고 싶은가’**에 대한 몇 가지 관점을 제시하고자 합니다.

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1️⃣ AI가 바꾼 개발 환경

• 자동화와 생산성 향상
  AI 기반 코딩 어시스턴트(예: GitHub Copilot, Tabnine)는 반복적인 코딩 작업을 빠르게 처리해 줍니다. 이제 우리는 **‘어떻게 코드를 짜는가’**보다 **‘무엇을 만들고 왜 만드는가’**에 더 집중할 수 있습니다.

• 새로운 도구와 프레임워크
  AI가 생성한 코드 스니펫, 테스트 케이스, 문서화 자동화 등은 기존 워크플로우에 통합되고 있습니다. 이러한 도구들을 효과적으로 활용하는 능력이 점점 더 중요한 경쟁력이 되고 있습니다.

• 역할의 재정의
  단순히 “코드를 작성하는 사람”에서 **“문제를 정의하고, AI에게 적절히 지시하는 사람”**으로 역할이 변하고 있습니다.

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2️⃣ 어떤 개발자가 되고 싶나요?

🎯 목표 지향적인 개발자

• 문제 해결에 집중
  AI가 코드를 대신 써줄 수 있다면, 우리는 문제 자체를 더 깊이 이해하고, 최적의 솔루션을 설계하는 데 에너지를 쏟아야 합니다.

• 비즈니스와 사용자 관점
  기술적 구현보다 사용자 경험, 비즈니스 가치, 유지보수성을 우선시하는 사고방식이 필요합니다.

🛠️ 도구와 기술을 아우르는 멀티플레이어

• AI와 협업
  프롬프트 엔지니어링, 모델 파인튜닝, 결과 검증 등 AI와 효과적으로 소통하는 스킬을 갖추세요.

• 다양한 스택
  프론트엔드, 백엔드, 클라우드, 데이터 파이프라인 등 여러 영역을 경험하면서 전체 시스템을 바라볼 수 있는 시야를 키우세요.

🌱 지속 가능한 학습자

• 학습 곡선 관리
  새로운 언어·프레임워크를 무작정 따라가기보다 핵심 원리를 이해하고, 이를 다른 기술에 적용하는 방법을 연습하세요.

• 커뮤니티 참여
  오픈소스 기여, 기술 블로그 작성, 컨퍼런스 발표 등 지식 공유를 통해 스스로를 성장시키고, 네트워크를 확장하세요.

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3️⃣ 실천 가능한 로드맵

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4️⃣ 마무리 생각

AI는 도구일 뿐이며, 결국 **‘어떤 문제를 풀고, 어떤 가치를 만들 것인가’**가 개발자의 핵심 미션입니다. 연말을 맞아 스스로에게 물어보세요:

“내가 만들고 싶은 제품은 무엇이며, 그 과정에서 AI를 어떻게 활용하고 싶은가?”

이 질문에 대한 답이 명확해질수록, AI와 함께 성장하는 **‘전략적 개발자’**가 될 수 있습니다. 새해에는 더 큰 비전과 함께, AI와 협업하는 새로운 작업 방식을 즐기시길 바랍니다.

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행복한 연말과 새해 복 많이 받으세요!

Introduction

12월은 개발자들에게 이상한 달입니다.
마감일은 느려지고,
슬랙은 조용해지며,
풀 리퀘스트는 평소보다 조금 더 오래 기다립니다.

그리고 한 번은 다음 프레임워크를 배우거나 다음 생산성 해킹을 쫓는 대신, 우리는 드물게 생각할 공간을 얻습니다.

2025년, AI는 단순히 우리의 워크플로에 들어온 것이 아니라—기본이 되었습니다. “시도해 보는” 도구가 아니라 가장 먼저 손에 잡히는 것이죠. 그래서 2026년으로 들어가기 전에, 나는 잠시 멈춰서 더 간단하고 불편한 질문을 던지고 싶습니다: AI‑우선 세계에서 당신은 어떤 개발자가 되고 싶나요?

Source: …

인프라로서의 AI

연초에는 AI가 아직 이야깃거리 수준이었습니다. 연말이 되자 AI는 인프라가 되었습니다.

우리는 더 이상 이렇게 말하지 않습니다:

“이걸 위해 AI를 사용해볼게요.”

대신 이렇게 말합니다:

“왜 AI를 안 쓰겠어요?”

AI는 보일러플레이트 코드를 작성하고, 오류를 설명하며, 테스트, 문서, 설정 파일은 물론 아키텍처 제안까지 생성합니다. 조용히, 서서히 우리의 사고 과정에 스며들었습니다. 이것이 반드시 나쁜 것은 아니지만 중요한 점입니다. 무언가가 눈에 보이지 않게 되면, 그것은 의심받지 않게 됩니다.

거울 효과

AI는 사고를 대체한 것이 아니라, 사고가 없음을 드러냈다. 내가 다음과 같은 상황일 때 명확해졌다:

• 좋은 질문을 할 때, 혹은
• 단순히 지름길을 찾을 때.

그 의미에서 AI는 개발자를 더 좋게도, 더 못하게도 만들지 않는다. 우리가 이미 누구인지를 증폭시킬 뿐이다.

두 개발자 유형

1. 먼저 묻고, 나중에 생각한다

• 답변을 빠르게 복사한다
• “맞아 보인다”는 이유로 출력물을 신뢰한다
• 빠르게 움직인다 — 하지만 얕다

이 개발자는 생산적이다… 무언가가 깨질 때까지. 그때 모든 것이 느려진다.

2. 먼저 생각하고, 나중에 묻는다

• 아이디어에 도전하기 위해 AI를 사용하고, 대체하지 않는다
• 모든 것을 검토한다
• AI를 주니어 팀원처럼 대한다

이 개발자는 빠르게 움직이지는 않지만 — 자신감을 가지고 움직인다.

차이는 지능이 아니라 의도성이다.

과도한 의존의 비용

AI가 항상 다음을 제공할 때:

• 정규식
• 쿼리
• 엣지 케이스 처리
• 설명

당신은 점점 기술적 자신감을 쌓는 것을 멈추게 됩니다. 기술이 아니라 자신감입니다. “이 시스템이 어떻게 동작하는지 안다”는 내면의 목소리가 사라집니다. 그 자신감이 없으면:

• 디버깅이 두려워진다
• 아키텍처 결정이 위험하게 느껴진다
• 리더십이 무거워진다

AI가 직접적으로 이것을 빼앗는 것은 아니지만, 우리는 AI 없이 연습하지 않음으로써 스스로 빼앗깁니다.

성찰을 위한 질문

내가 AI 없이 무언가를 해결한 마지막 순간은 언제였을까?
내 코드베이스를 이해하고 있는가 — 아니면 단지 유지보수만 하고 있는가?
내가 더 빠른가… 아니면 단지 덜 관여하고 있는가?
내가 마지막 주요 결정을 다른 개발자에게 설명할 수 있을까?
AI가 일주일 동안 사라진다면 — 나는 당황할까?

판단은 하지 않는다. 단지 인식일 뿐이다.

좋은 소식

AI가 개발을 덜 인간적으로 만든 것은 아니다. 오히려 인간적인 부분을 더 가치 있게 만들었다:

• 시스템 사고
• 판단
• 커뮤니케이션
• 책임
• 트레이드오프 이해

코드를 입력하는 일은 덜 중요해졌다. 명확하게 사고하는 것이 더 중요해졌다. 2026년으로 접어들면서 그 차이는 더욱 중요해질 것이다.

2026년을 바라보며

“AI가 개발자를 대체할까?”가 질문이 아니라,
**“AI와 함께 나는 어떤 개발자가 되고 있는가?”**가 더 좋은 질문입니다.

AI는 당신이 이끄는 대로 움직일 것이며, 그 반대는 아닙니다. 🎄

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읽어 주셔서 감사합니다 — 저는 마르손이며, AI가 우리가 기술을 구축하고, 관리하고, 생각하는 방식을 어떻게 재구성하는지 탐구하는 웹 개발자입니다.

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계속해서 생각을 담아 빌드합시다. 🚀