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‘바이브 코딩’이 정말 실전에서도 유효한지, 효과가 있다면 얼마나 있는지 이 가능성을 직접 확인해보기로 했습니다.
1차 실험 (무(無)에서 유(有) 창조하기): 단 1명의 개발자가 기획자, 디자이너, 프론트엔드, 백엔드 개발자의 역할을 모두 맡아, 오직 ChatGPT, Cursor와 같은 AI 툴들과 협업하여 ‘낚시 기록 앱’을 만드는 도전을 시작했습니다(왜 하필 낚시앱인가? 이걸 해보기로 한 개발자 취미로 인한 동기부여차원으로 만들어 봄) AI 툴이 없었다면 기획부터 디자인, 개발, 테스트까지 최소 몇 달은 걸렸을 프로젝트였습니다. 도전 결과는, 놀랍게도, 단 1주일 만에 실제로 동작하는 앱의 프로토타입이 완성되었습니다.
2차 실험 (레거시 코드 기반으로 협업하기): 다음 단계는 훨씬 더 어려웠습니다. 수많은 히스토리와 제약 조건이 얽혀있는 실제 운영 프로젝트의 레거시 코드와 여러 명의 동료와 함께 하는 협업 환경에 AI 툴을 적용했습니다. 간단한 버그 수정부터 수백만 명이 사용하는 서비스의 프론트엔드 개편까지, 다양한 규모와 복잡도의 작업에 AI 툴을 투입했습니다. 그 결과, 제약 조건이 많았음에도 불구하고 평균 50%에서 최대 100% 이상의 생산성 향상을 정량적으로 확인할 수 있었습니다. (애자일 방법론의 ‘스토리 포인트’ 기준, 기존 2주로 예상했던 작업을 1주 에 완료)
두 차례의 실험은 단순한 기술 검증 이상의 의미를 가졌습니다. AI 툴의 압도적인 유용성을 직접 ‘체감’한 개발자들이 자발적인 전도사가 되기 시작했고, 이는 전사 확산에 대한 요청으로 이어지고 있습니다.
(중략)
AI 시대에 개발자 채용은 어떻게 해야 할까요? 특히 “AI가 코딩을 다 해주는데, 이제 주니어 개발자는 필요 없는 것 아닌가?”라는 질문을 많이 받습니다. 저는 이 질문을 “AI 시대에 ‘준비된’ 개발자는 누구이며, 어떻게 그들을 찾아낼 것인가?”로 바꿔야 한다고 생각합니다.
더 이상 ‘주니어’와 ‘시니어’라는 연차 기반의 낡은 프레임은 중요하지 않습니다. 중요한 것은 AI 시대에 맞는 역량을 갖추었는지 여부입니다. 우리는 코딩 테스트 문제 풀이 능력만으로 인재를 판단하는 관행에서 벗어나, AI 툴에 대해 열린 마음을 가진 시니어와 AI 툴을 적극적으로 활용해 본 경험이 있는 주니어를 찾아야 합니다.
미국에서는 이미 컴퓨터 공학 졸업생의 취업난이 현실화되고 있다는 기사가 심심치 않게 보입니다. 이 불안한 질문 역시 ‘AI 네이티브’ 관점에서 다시 정의해야 합니다.
“AI 시대에 준비된 개발자는 누구이며, 어떻게 그들을 찾아낼 것인가?”
10년 차 개발자라도 새로운 기술에 대한 학습을 멈추고 변화를 거부한다면 AI 시대에 뒤쳐질 수밖에 없습니다. 반면, 이제 막 졸업한 신입이라도 AI 툴을 자신의 두뇌처럼 활용하며 거인의 어깨 위에 올라서는 법을 안다면, 10년 차 시니어 못지않은 퍼포먼스를 낼 수 있는 시대가 되었습니다.
우리가 찾아야 할 인재는 기술 도메인 전문성과 AI 협업 마인드를 가진 균형감있는 사람입니다.
기술 도메인 전문성 : 문제의 본질을 꿰뚫는 날카로운 질문과 비판적 사고를 바탕으로, 끊임없이 자신의 기술 도메인을 깊이 있게 학습하며 성장하는 전문가를 의미합니다.
AI 협업 마인드 : AI 도구에만 의지하거나 AI와 협업을 배척하지 않고, AI의 능력과 한계를 명확히 이해하며 지속적인 피드백을 통해 시너지를 창출하는 전략적 파트너로 대하는 협력자를 의미합니다.
‘바이브 코딩’이라는 말이 마치 AI가 모든 것을 다 해결해주는 것처럼 들릴 수도 있습니다. 하지만 이는 PoC 단계의 이야기일 뿐, 실제 대규모 트래픽을 감당하는 아키텍처를 설계하거나, CPU와 GPU 같은 값비싼 자원을 효율적으로 사용해야 하는 시스템을 개발하는 일은 프롬프트 하나 던져서 해결되지 않습니다.
관련 분야에 대한 깊이 있는 지식이 있어야만 올바른 질문을 던질 수 있고, AI가 내놓은 여러 답변 중 최적의 것을 가려낼 수 있습니다. 실무에서의 ‘바이브 코딩’이란, AI에게 모든 것을 맡기는 것이 아니라 내가 완전히 컨트롤할 수 있는 범위 내에서, 문제를 잘게 쪼개어 질문하고 답변을 얻으며 영리하게 활용하는 것을 의미합니다.
탄탄한 기초 지식 위에 AI와의 협업 능력이 더해질 때에만 비로소 대체 불가능한 ‘AI 네이티브한 개발자’가 탄생하는 것입니다.
요약
우리가 AI툴 시범적으로 써봤더니 AI 없었으면 몇달 걸렸을 프로젝트를 1주만에 완료함
그래서 그다음엔 협업환경에 적용해봤더니 생산성 두배 가까이 상승함
어? 그럼 시니어가 AI 활용해서 개발하면 되지 굳이 주니어 개발자들을 뽑을 필요가 있나?
ㄴㄴ 내 생각에는 주니어 시니어 관계없이 전문성이 있으면서 AI 활용 마인드를 가진 사람을 뽑아야 함
취준생들은 경험이 없는데 어떻게 AI 경험과 기술 도메인 전문성을 갖춘 주니어가 있냐고 좌절하는 중
