“코드는 AI가 짜는데, 나는 뭘 해야 하지?”
솔직히 말하면, 이 질문이 요즘 머릿속을 떠나질 않습니다.
어제 밤, Google의 시니어 엔지니어였던 Addy Osmani의 “The Next Two Years of Software Engineering” 글을 읽었습니다. 읽고 나서 한참을 멍하니 앉아있었어요.
왜냐하면, 제가 막연히 불안해하던 것들이 숫자로 확인됐거든요.
읽으면서 충격받은 것들
GitHub Copilot 사용자가 2천만 명을 돌파했다고 합니다. Fortune 100 기업의 **90%**가 이미 AI 코딩 어시스턴트를 사용 중이고요[^1].
그런데 진짜 충격적인 건 이 문장이었습니다:
“AI 어시스턴트가 현재 활성 사용자가 작성하는 모든 코드의 평균 46%를 기여한다”[^1]
2022년 출시 당시 27%였던 수치가, 3년 만에 거의 2배가 됐습니다.
절반 가까운 코드를 AI가 짜고 있다.
이걸 읽는 순간, 솔직히 좀 무서웠습니다.
내가 느낀 두려움
저도 개발을 하면서 Claude나 Cursor를 씁니다. 편하죠. 생산성도 올라가고요.
근데 가끔 이런 생각이 들어요.
“내가 이걸 직접 짠 거 맞나?” “AI 없이도 이걸 할 수 있을까?” “나의 가치가 점점 사라지는 건 아닐까?”
Addy Osmani 글에서 이런 문장을 봤습니다[^3]:
“기업이 더 적은 인력으로 더 많은 성과를 내기 위해 노력하면서 주니어 개발자 역할이 사라지고 있다.”
주니어 채용이 급감하고 있다는 거예요.
단순하고 반복적인 작업—코드 작성, 테스트, 문서화—을 AI가 대체하면서, 초급 개발자들이 주로 맡았던 역할이 빠르게 사라지고 있다고요.
읽으면서 계속 생각했습니다. “그러면 나는 어떻게 해야 하지?”
Addy Osmani가 제시한 방향
그가 제시한 “주니어 개발자를 위한 생존 전략”을 보면서, 공통점 하나를 발견했습니다[^2]:
“코드 작성 외의 영역에서 가치를 증명하라”
1. 테스트를 짜는 사람이 되자
AI가 코드를 짜도, 그 코드가 제대로 작동하는지 검증하는 건 여전히 사람의 몫입니다.
AI 코드의 88% 보존율이 높아 보이지만, 나머지 12%는 버그예요[^1]. 누군가는 그걸 찾아야 합니다.
저도 요즘 테스트 코드를 더 열심히 짜려고 노력 중입니다. 예전엔 “귀찮다”고 생각했는데, 이제는 **”이게 내 가치를 증명하는 방법”**이라고 생각이 바뀌었어요.
2. CI/CD와 인프라를 이해하자
“빌드 → 테스트 → 배포” 이 파이프라인을 설정하고 관리하는 능력.
이건 팀마다, 프로젝트마다 다르고, 장애 발생 시 빠른 판단이 필요해서 AI가 대체하기 어렵습니다.
솔직히 저도 이 부분이 약해요. GitHub Actions 정도만 쓰고 있는데, Docker나 배포 전략까지 제대로 공부해야겠다는 생각이 들었습니다.
3. 시스템을 이해하는 사람이 되자
Addy Osmani가 이렇게 말했어요[^2]:
“시스템 사고를 개발하라: 컴포넌트들이 어떻게 소통하는지, 무엇이 API를 잘 설계되게 만드는지 배워라”
AI는 “이 함수를 어떻게 짤까?”에는 답할 수 있지만, “이 기능을 시스템 어디에 배치할까?”에는 답하기 어렵습니다.
아키텍처는 경험과 맥락(Context)의 영역이기 때문이에요.
저도 요즘 코드를 짤 때 “왜 이렇게 설계됐지?”를 더 많이 생각하려고 합니다. AI한테 맡기기 전에, 전체 그림을 먼저 그리는 습관을 들이려고요.
4. 설명하고 소통하는 사람이 되자
“커뮤니케이션 능력을 향상시켜라. 문서를 작성하되, 다른 사람에게 설명하듯이 작성하라.”[^2]
이게 Addy Osmani가 가장 강조한 스킬이었습니다.
AI가 짠 코드를 팀원들에게 설명하고, 문서화하는 능력. “AI가 짠 코드인데 뭐가 문제인지 모르겠어요”는 통하지 않는다는 거죠.
사실 저도 문서화를 잘 안 했거든요. 코드 짜기 바빴으니까. 근데 이제는 **”설명할 수 있는 개발자”**가 되는 게 중요하다는 걸 깨달았습니다.
내가 내린 결론
글을 다 읽고 나서 생각을 정리했습니다.
“AI가 못하는 걸 하면 된다.”
- 검증 – AI가 짠 코드를 테스트하고 버그를 찾는 것
- 운영 – CI/CD와 모니터링으로 서비스를 안정적으로 돌리는 것
- 설계 – 전체 시스템을 이해하고 아키텍처를 그리는 것
- 소통 – 코드를 설명하고 문서화하는 것
Addy Osmani는 이렇게 말했습니다[^2]:
“AI 시대는 ‘AI-augmented software engineering’이다. AI가 개발을 자동화하는 게 아니라, AI와 함께 개발하는 시대다.”
솔직한 마음
불안하지 않다면 거짓말입니다.
AI가 점점 더 똑똑해지고, 제가 할 수 있는 일이 줄어드는 것 같은 느낌. 특히 주니어 채용이 줄어든다는 통계를 보면서, “나도 언젠간 대체되는 거 아닐까” 하는 생각이 들어요.
하지만 Addy Osmani 글을 읽으면서 방향이 보였습니다.
코드를 짜는 사람에서, 코드를 검증하고 설계하고 설명하는 사람으로.
AI는 도구입니다. 그 도구를 어떻게 쓰느냐가 저의 가치를 결정합니다.
Anthropic에서는 Claude Code를 사용하는 엔지니어들이 너무 많아져서, 현재 Claude Code 코드의 90%가 Claude Code 자체로 작성된다고 해요[^2].
재밌지 않나요? AI로 AI를 만드는 시대.
그래도 그걸 설계하고, 검증하고, 방향을 정하는 건 사람입니다.
앞으로 내가 할 것들
이 글을 쓰면서 정리한 나의 액션 플랜:
- 테스트 코드 습관화 – AI가 짠 코드도 반드시 테스트하기
- CI/CD 제대로 배우기 – GitHub Actions 넘어서 Docker, 배포 전략까지
- 아키텍처 공부 – 코드 짜기 전에 “왜”를 먼저 생각하기
- 글쓰기 연습 – 이렇게 블로그 쓰면서 설명하는 능력 키우기
- AI 도구 적극 활용 – 두려워하지 말고, 도구로 활용하기
“AI가 코드를 짜는데, 나는 뭘 해야 하지?”
이제 답이 좀 보이는 것 같습니다.
AI가 못하는 걸 하면 됩니다.
그리고 그건 생각보다 많습니다.
참고 자료
[^1]: GitHub Copilot Statistics 2026 [^2]: AddyOsmani.com – The Next Two Years of Software Engineering [^3]: 2025년 개발자 채용 트렌드와 2026년 전망 – 코드트리