칼럼 | AI 시대의 개발자 경험, 무엇이 달라질까?

챗GPT, 달리(DALL-E)와 같은 생성형 AI 툴이 등장한 이후, 온 세계가 AI에 대한 이야기로 뒤덮였다. AI로 영화 예고편을 만들고 글을 쓰고 심지어 의사, 법률 및 비즈니스 스쿨 시험에 합격할 수도 있다는 것이 입증됐으니, 당연한 현상이다. AI의 기능은 분명히 강력하며, 앞으로 우리 삶과 일의 모든 측면에 막대한 영향을 미치게 될 것이다.
 

특히 개발자 세계에서 AI는 지난 10년 동안 꾸준히 영역을 넓혀왔다. AI 기술은 꽤 오래전부터 간단한 코드 완성 및 작업 자동화의 형태로 소프트웨어 개발과 IT 워크플로우에서 사용되고 있다. 그러나 최근의 발전은 소프트웨어 개발 분야에서 AI의 역할과 활용 방식에 대한 생각 자체를 바꿔 놓고 있다. 예를 들어 오픈AI 코덱스(Codex), 깃허브 코파일럿과 같은 새로운 애플리케이션은 이제 코드를 작성하는 기능을 갖추고 있다.

AI가 계속해서 엄청난 속도로 발전하면서 기업도 앞다퉈 각자의 워크플로우에 AI 기술을 구현하고 있다. AI가 소프트웨어 개발을 포함한 모든 산업에 걸쳐 광범위한 영향을 미치게 될 것임은 분명하다. 생성형 AI가 소프트웨어 엔지니어링을 발전시키고 소프트웨어 개발 프로세스를 혁신할 수 있는 잠재력은 이미 증명됐다. 필자는 앞으로 생성형 AI가 개발자 경험에 다음과 같은 영향을 미칠 것으로 생각한다. 

두려워 말라. AI는 개발자를 대체하지 않는다

무엇보다 현재 AI에 대한 대화에서 확산하고 있는 두려움을 인정하는 것이 중요하다. 최근 생성형 AI가 폭발적으로 성장하면서 소프트웨어 개발자를 포함해 많은 사람은 AI로 인해 일자리를 잃을까 걱정하고 있다. 그러나 필자는 AI가 가까운 미래에 소프트웨어 개발자를 대체할 일은 없다고 생각한다.

현실적으로 AI는 개발자가 일하는 방식을 바꿔온 수많은 툴의 발전 선상에 있을 뿐이다. 예를 들어, IDE의 코드 생성 기능도 처음 등장했을 때 회의론에 직면했다. 코드를 생성, 테스트, 실행할 수 있는 기술이므로 결국 개발자라는 직업이 사라지지 않을까 걱정했다. 그러나 현재 이런 툴은 광범위하게 채택돼 단조로운 작업을 자동화하고 개발자가 혁신과 구축에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 함으로써 개발자의 일을 더 쉽게 해주고 있다.

AI 역시 또 다른 생산성 툴이므로 개발자를 대체할 기술이 아니라 개발자 툴킷에 추가되는 요소로 봐야 한다. 이 기술을 효과적으로 사용하기 위해서는 앞으로도 개발자의 전문 지식과 경험이 필요하다. 당면한 비즈니스 문제에 대한 전략적인 판단도 여전히 개발자가 해야 할 일인데, 이는 AI가 제대로 해낼 수 없는 영역이다.

더 고차원적 작업에 투자할 시간이 확보된다

AI로 인해 개발자라는 직업이 사라지는 것은 아니지만, 우리에게 익숙한 지금의 개발자 경험은 AI로 인해 바뀌게 된다. 모든 새로운 생산성 툴이 그렇듯이, 효과적으로 AI를 활용하기 위해 개발자는 새로운 스킬을 배우고 연마해야 한다. 1990년대에 등장한 구글과 같은 인터넷 검색 엔진이 좋은 예다. 이런 검색 엔진은 연구에 필요한 사전 작업을 상당 부분 덜어주었지만, 이를 위해 사용자는 적절한 용어를 검색하고 방대한 결과를 효과적으로 살펴보는 방법을 익혀야 했다. 생성형 AI는 상용구 코드나 문서 작성과 같은 반복적인 작업을 해줄 수 있지만, 개발자는 AI가 생성한 코드를 살펴보며 이를 유의미한 방식으로 적용하는 능력을 갖춰야 한다.

또한 AI는 “손이 많이 가는 일”의 상당 부분을 처리함으로써 개발자가 더 고차원적인 작업과 혁신에 더 많은 시간을 소비할 수 있게 해줄 것이다. 실행 과정에서 유용한 피드백을 제공할 가능성이 높은 테스트만 식별하고 우선순위를 부여해 실행함으로써 테스트 시간을 절약해 주는 예측 테스트 선택과 같은 기능에 머신러닝을 사용하는 데서 이미 이런 추세가 나타나고 있다.

AI 발전을 앞서가려면…

생성형 AI를 사용하게 되면 개발팀은 더 빠른 속도로 더 많은 코드를 생산하게 될 가능성이 높다. 이는 곧 더 많은 빌드와 테스트, 더 긴 빌드 및 테스트 사이클을 의미한다. 하지만 피드백 사이클이 길어지면 병목 현상을 일으켜 개발자의 창의적 흐름을 끊게 된다. 따라서 IT 리더십은 빌드 및 테스트 사이클에 소비되는 시간을 줄이고 빌드 및 테스트 문제를 해결하기 위한 적절한 툴에 선제적으로 투자해야 한다.

개발자가 일상적인 업무에 소비하는 시간을 줄이고 창의적이고 인지 부하가 큰 작업에 더 많은 시간을 소비하게 되면 기업은 개발자 번아웃을 방지하기 위해 좋은 업무 환경과 효율적인 툴체인을 제공하는 것이 중요하다. 이런 부분을 잘하는 회사와 그렇지 못한 회사 간의 경쟁력 차이가 곧 드러날 것이다.

개발자 경험은 시간이 지날수록 기업이 시급하게 대처해야 할 중대 과제가 되고 있다. 소프트웨어 개발 프로세스에서 AI의 통합은 그런 필요성을 더 가중시킬 것이다. 이를 위한 한 가지 방법은 툴체인과 개발자 행복에 초점을 둔 개발자 생산성 엔지니어링(Developer Productivity Engineering, DPE)과 같은 새로운 방식을 채택하는 것이다.

핵심은 AI 이전에도 사람이 일하는 방식을 바꿔 놓은 새로운 기술은 있었고, 그때마다 사람들은 적응해 왔다는 점이다. AI 기술이 계속해서 발전하고 성숙해지면서 AI는 거의 모든 측면에서 사람의 일상에 지속적인 영향을 미치게 될 것이다. 소프트웨어 개발 리더는 새로운 기술을 두려워하기보다는 변화를 받아들이고 인력에 어떻게 긍정적인 영향을 미칠지 고려해야 한다. 그렇지 않을 경우 뒤처질 위험이 크다.

*Trisha Gee는 그래들(Gradle)의 수석 디벨로퍼 애드버케이트다.
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