AI 시대, 막막하다. 그래도.

그냥 드는 생각들...

요즘은 실무에서 항상 AI와 함께 일한다. 예전 같으면 개발자가 하루 종일 구현해야 했을 코드도 AI는 몇 초 만에 만들어 낸다. 그러다 보니 직접 코드를 작성하기보다, AI가 생성한 결과물을 검토하고 빠뜨린 요구사항이나 잘못된 로직을 짚어주며 방향을 잡는 일이 업무의 큰 부분이 됐다.

이 변화가 불과 몇 년 사이에 일어났다는 게 아직도 신기하고, 한편으로는 무섭다. 몇 년 전만 해도 내가 이런 방식으로 일하게 될 거라고는 전혀 생각하지 못했다. 그래서 요즘은 미래를 예측하려 애쓰기보다, 주어진 환경에서 내 역할을 잘 해내며 하루하루 성실하게 살자는 생각을 한다.

일하는 방식이 바뀌어도 여전히 남는 것이 있다. 코드의 생성은 AI가 하지만, 그 코드로 만든 기능에 대한 책임은 결국 엔지니어에게 있다는 점이다. 문제가 생겼을 때 AI에게 책임을 물을 수는 없으니, 결과물이 요구사항에 맞게 동작하는지 확인하는 일도 개발자의 몫이다.

여기서 새로운 병목이 생긴다. AI는 코드를 빠르게 쏟아내지만, 사람이 그 코드를 이해하고 검증하는 데는 시간이 걸린다. 코드 하나하나를 뜯어보다 보면 생성에 걸린 시간보다 검수에 걸리는 시간이 훨씬 길어진다. 내가 일하는 과정에서도 이제는 구현보다 검수가 더 오래 걸리는 경우가 많다.

개인적으로 이 병목을 줄이기 위해 필요한 건 코드를 빠르게 읽고, 어디를 깊게 검증해야 하는지 판단하는 역량이라고 생각한다. 요구사항을 제대로 충족했는지, 예외 상황을 놓치지는 않았는지, 기존 구조와 충돌하거나 보안상 허점을 만들지 않았는지 짚어낼 수 있어야 한다. 겉으로 잘 동작하는 것처럼 보이는 코드에서도 문제를 발견할 수 있어야 한다.

그러려면 결국 많은 경험과 학습이 필요하다. 보안, 아키텍처, 데이터 흐름, 테스트 같은 엔지니어링의 기본기가 있어야 AI결과물을 제대로 판단할 수 있기 때문이다. 직접 구현하며 쌓는 경험도 여전히 필요하다고 느낀다. 어떤 선택이 어떤 문제로 이어지는지 알아야, 생성된 코드에서도 그 징후를 읽어낼 수 있다.

AI 덕분에 구현 속도는 빨라졌다. 그만큼 내가 이해하고 책임져야 할 코드도 빠르게 늘어난다. 그래서 요즘은 AI를 잘 활용하는 방법과 함께, 그 결과물을 판단할 수 있는 엔지니어로서의 실력을 어떻게 쌓아갈지 고민하게 된다.