개발자의 새로운 정체성: AI 시대에 바뀌는 것과 변하지 않는 것
Source: GitHub Blog
지난 4년 동안 AI와 소프트웨어 개발에 대한 대화는 대부분의 사람들이 따라잡기 어려울 정도로 빠르게 진행되었습니다. 매주 새로운 도구, 새로운 벤치마크, 새로운 논문, 혹은 AI가 무엇을 대체할지 혹은 대체하지 않을지에 대한 새로운 주장이 등장합니다. 잡음도 분명히 존재하지만, 때때로 데이터가 불명확하거나 모순돼 보이더라도 우리는 AI 도입에 대해 3년 전보다 더 많이 알고 있습니다.
AI 도입을 4년간 경험하면서, 이제 소프트웨어 개발자가 된다는 것이 무엇을 의미하는지 변화하고 있음을 확인할 수 있게 되었습니다. 저는 GitHub에서 개발자 행동, 감정, 동기를 이해하는 데 특히 초점을 맞춘 주요 연구 이니셔티브를 이끌고 있습니다. AI와 함께하는 현재 시점은 결정적인 순간이며, 저는 개발자들을 정기적으로 인터뷰하여 그들의 현재 관점을 포착합니다. 가장 최근에는 개발자들이 AI와 그 어느 때보다 밀접하게 작업하면서 자신의 정체성, 업무, 선호도가 어떻게 변하는지를 이해하기 위해 인터뷰를 진행했습니다.
TL;DR: AI를 가장 많이 활용하는 개발자들은 작업 방식이 달라졌습니다. 그들은 자신의 역할을 “코드 생산자”보다 “코드의 창의적 디렉터”에 가깝다고 설명하며, 핵심 스킬은 구현보다 오케스트레이션과 검증이라고 말합니다.
2023: 호기심, 주저함, 그리고 정체성 질문
2년 전, 우리는 개발자들이 AI를 워크플로에 더 깊이 통합하는 것에 대해 얼마나 열려 있는지 이해하기 위해 인터뷰를 진행했습니다. 그때는 코드 자동완성이 주류가 되었고, 에이전트는 AI 분야에서 아직 속삭임 수준에 불과했습니다. 당시 우리는 개발자들이 복잡한 작업에 AI의 도움을 받고 싶어한다는 것을 발견했으며, 이는 단순히 보일러플레이트 코드를 채우는 것에 그치지 않았습니다. 개발자들이 가장 관심을 가졌던 영역은 다음과 같습니다.
- 요약 및 설명 – 작업과 관련된 코드를 빠르게 이해하도록 돕는 것, 그리고
- AI가 제안하는 행동 계획 – 활성화 에너지를 줄여주는 것.
반면에 개발자들은 의사결정과 전체 작업을 구현하는 코드 생성에 있어 AI가 최소한의 거리(arm’s length)를 유지하길 원했습니다.
2023년의 이러한 질적 트렌드에 대한 설명은 중요합니다. 당시 AI는 대규모 구현에 있어 아직 신뢰할 수 없다고 여겨졌습니다. 하지만 그보다 더 큰 이유가 있었습니다. 개발자들은 구현을 포기하는 것을 자신의 정체성에 대한 위협으로 느꼈기 때문입니다.
그것이 2023년 우리의 기준점이었으며, 연구 중심 블로그에 문서화했습니다. 그 이후로 개발자와 AI와의 관계는 변했으며(계속 진화하고) 각 관점은 하나의 스냅샷에 불과합니다. 도구가 진화하고 개발자 행동이 그에 따라 변했으므로 우리의 이해를 지속적으로 업데이트하는 것이 중요합니다.
2023년 인터뷰 대상자 중 한 명은 주저함을 다음과 같은 질문으로 포장했습니다: “내가 코드를 작성하지 않으면 나는 무엇을 하는 걸까?”
이 질문은 이후 AI가 코드의 90 %를 작성한다는 미래 지향적 발언을 들을 때마다 답해야 할 중요한 과제가 되었습니다. AI가 구현의 대부분을 담당한다면 개발자들이 실제로 무엇을 하는지 설명하지 않으면, 왜 그들이 AI를 의미 있게 받아들여야 할지 설득하기 어려워집니다.
2025: 유창성, 위임, 그리고 새로운 무게 중심
올해로 돌아와서, 우리는 다시 개발자들을 인터뷰했으며 이번에는 AI 고급 사용자를 중심으로 진행했습니다. 이는 부분적으로 영향력 있는 개발자 블로그에서 에이전시 기반 워크플로를 설명하고 AI와 코딩 및 위임에 대해 낙관적인 신호를 보낸 사례가 늘어나고 있었기 때문입니다(예: Mike McQuaid, Harper, 그리고 Gh. Iculescu 등).
우리가 만난 개발자들은 자신들의 에이전시 워크플로와 AI 유창성에 도달한 과정을 이렇게 설명했습니다: 끊임없는 시도와 오류와 모든 일을 위해 매일 AI 도구를 사용하도록 스스로를 밀어붙이는 것.
그들은 어떤 도구가 어떤 작업에 도움이 되는지 식별하고, 효과적인 프롬프트와 반복을 통해 AI 전략에 대한 자신감을 쌓아갔습니다. 도구가 항상 마법처럼 직관적이진 않았지만, 그들의 결단력은 결국 더 나은 판단을 가능하게 했습니다—예를 들어, 에이전트와 동기식으로 작업할 시점, 여러 에이전트를 병렬로 운영할 시점, 혹은 AI 도구에 “인터뷰”를 요청해 추가 정보를 얻고(그 이해도를 어떻게 검증할지) 확인하는 방법 등입니다. 이러한 AI 전략가들은 처음부터 그렇게 시작한 것이 아닙니다; 대부분은 회의론자나 조심스러운 탐험가로 시작했습니다.
인터뷰 대상자들의 경험을 종합하면서 우리는 다음과 같은 진행 단계를 확인했습니다:
- 회의론자
- 탐험가
- 협업자
- 전략가
유창성 단계
각 단계마다 능력과 한계에 대한 이해가 향상되었으며, 그에 따라 작업 방식도 달라졌습니다…