[전문가 기고] 생성 AI라는 파도를 넘는 인재의 필수 조건

최윤석 가트너코리아 시니어 파트너 [사진=가트너코리아]

생성 인공지능(AI)이 인간을 대체할 수 있을까? 많은 사람이 궁금해 하는 주제다. 특히 생성 AI가 예술의 영역으로 치부되는 디자인, 영상에서도 부각을 나타내면서 산업을 불문한 모든 종사자는 AI에 자리를 빼앗길지도 모른다는 걱정을 하게 됐다.

IT업계에는 매우 직접적인 영향을 끼치고 있다. 생성 AI가 코딩을 비롯한 소프트웨어 개발에 탁월하다는 점이 부각되면서 모든 엔지니어가 AI로 대체될 것이라는 우려의 목소리가 나온다. 이미 AI 기술은 개발 프로세스를 보조하고 있으며, 그 영향력은 점차 확대돼 업무 패턴을 바꾸며 새로운 유형의 업무를 창출할 것으로 예상된다.

그러나 본격적인 AI 엔지니어링 시대가 도래하더라도 인간 개발자의 중요성이 무조건 낮아지지는 않을 것이다. 복잡한 문제를 깊이 이해하고 혁신적인 고품질 솔루션을 만드는 비판적 사고와 문제 해결 능력은 여전히 인간 개발자만의 고유한 능력이기 때문이다.

가트너는 생성 AI가 소프트웨어 엔지니어링 및 운영 분야에서 새로운 역할을 만들고 있기 때문에 엔지니어링 인력의 80%가 2027년까지 역량을 강화해야 할 것으로 전망한다. AI 코드 어시스턴트를 비롯한 AI 도구를 활용해 개발자의 생산성을 혁신적으로 끌어올리기 위해서는 인간 개발자 역시 진화해야 하는 것이다.

단기적 관점에서 AI의 효과는 조직의 엔지니어링 성숙도와 개발자의 숙련도에 따라 달라진다. 성숙한 소프트웨어 엔지니어링 역량을 갖춘 조직일수록 AI 도구의 생산성 향상 효과를 극대화할 수 있다. 또 소프트웨어 개발에서 생성 AI를 코드 생성 이상의 용도로 활용하려면 AI가 만든 코드에 대한 검증은 필수적이며, 이러한 전문성을 갖추기 위한 충분한 경험과 연습이 요구된다.

이러한 과정을 거쳐 AI 도구가 성숙해지면 단순한 보조 역할을 넘어 복잡한 문제를 자동화하는 에이전트로 발전할 것이다. 이를 활용한다면 개발자는 업무 패턴을 근본적으로 변화시키고 효율성을 높일 수 있으며, 대부분의 코드를 AI가 생성하는 AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링 단계에 접어들게 된다.

AI 네이티브(Native) 소프트웨어 엔지니어링 환경에서 개발자는 AI 우선 사고방식을 채택해 효과적인 AI 에이전트 활용에 집중한다. AI 에이전트가 코드 생성 시 원하는 사양과 품질 기준을 충족하도록 유도하기 위해 개발자는 문제를 세분화하고, 관련 정보와 제약 조건을 파악하며, 적절한 프롬프트와 검색 방법을 구성하는 콘텍스트 제공 역할을 수행하게 된다.

결과적으로 AI는 효율성을 높이며 새로운 기능을 생성할 것이다. 이에 따라 AI의 역량을 활용하는 복잡하고 혁신적인 소프트웨어 개발도 추진될 테다. 결정적으로는 이를 관리하고 운영할 숙련된 개발자 역시 더 많이 필요해질 전망이다. 효율성이 높아져서 비용이 하락하는 것이 도리어 더 많은 자원을 활용하게 되는 제본스의 역설(Jevons Paradox)이 발생하는 것이다.

AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링의 등장과 AI 엔지니어링의 발전은 소프트웨어 개발 방식과 유형 모두에 근본적인 변화를 가져올 것이다. 실시간 학습, 적응, 의사 결정이 가능한 AI 기반 소프트웨어의 중요성이 더욱 부각될 것이기에 소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학, AI·머신러닝의 기술을 모두 갖춘 AI 엔지니어로 거듭나야 한다. 진화하는 엔지니어만이 AI 엔지니어링 시대에서도 인간 개발자의 가치를 보여주며 살아남을 수 있을 것이다.