<div id="readability-page-1" class="page"><div><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;종종 앞으로 개발자로서 어떤 성장을 해야 할 지에 대한 고민을 하곤 한다. 식상한 주제이긴 하지만 요즘 같이 AI가 부상하는 시대에는 더더욱 고민되는 주제이기도 하다.&quot;}]}">종종 앞으로 개발자로서 어떤 성장을 해야 할 지에 대한 고민을 하곤 한다. 식상한 주제이긴 하지만 요즘 같이 AI가 부상하는 시대에는 더더욱 고민되는 주제이기도 하다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;개발자 커뮤니티에서는 AI가 빠르게 고도화돼서 개발자라는 직업이 금세 사라질지도 모른다는 이야기가 자주 나오곤 한다. 나 또한 ChatGPT와 같은 서비스를 적극적으로 활용하려고 노력하고 있는데, 특히 최근에 릴리즈 된 GPT-4o 모델부터는 속도와 성능이 발전해서 이제는 정말 도움 된다고 느끼는 경우가 많아졌다. 구체적인 경험을 공유해 보면 이렇다.&quot;}]}">개발자 커뮤니티에서는 AI가 빠르게 고도화돼서 개발자라는 직업이 금세 사라질지도 모른다는 이야기가 자주 나오곤 한다. 나 또한 ChatGPT와 같은 서비스를 적극적으로 활용하려고 노력하고 있는데, 특히 최근에 릴리즈 된 GPT-4o 모델부터는 속도와 성능이 발전해서 이제는 정말 도움 된다고 느끼는 경우가 많아졌다. 구체적인 경험을 공유해 보면 이렇다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;이번에 MySQL의 query 결과를 Snowflake로 옮겨서 사용할 수 있게 만드는 Airflow DAG을 개발해야 할 일이 있었다. 배경 지식이 있는 사람은 알겠지만, 이를 위해서는 MySQL query 결과에 대한 DDL을 Snowflake에 맞게 잘 만드는 것이 핵심이다. 옛날 같았으면 이를 위해 이런저런 검색을 해보면서 아이디어 초안을 만들기 위해 노력했을 텐데 이번에는 ChatGPT에 바로 물어봤다.&quot;}]}">이번에 MySQL의 query 결과를 Snowflake로 옮겨서 사용할 수 있게 만드는 Airflow DAG을 개발해야 할 일이 있었다. 배경 지식이 있는 사람은 알겠지만, 이를 위해서는 MySQL query 결과에 대한 DDL을 Snowflake에 맞게 잘 만드는 것이 핵심이다. 옛날 같았으면 이를 위해 이런저런 검색을 해보면서 아이디어 초안을 만들기 위해 노력했을 텐데 이번에는 ChatGPT에 바로 물어봤다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;결과는 놀라웠는데, MySQL query 결과에 대한 cursor의 description을 활용하면 query 결과의 각 컬럼이 어떤 타입인지를 알 수 있다는 아이디어를 기반으로 DAG 코드를 작성해 줬다. 코드에 잘못된 부분들도 있었고, 내 환경에 맞게 커스터마이징이 필요한 부분들도 있긴 했지만 금방 수정하여 사용할 수 있었다. ChatGPT가 완전히 개발을 대신해준 것은 아니었지만, 개발 과정에서 많은 시간이 드는 부분인 핵심 아이디어 도출 과정을 빠르게 해결해 줬기 때문에 생산성에 크게 도움 됐다고 느껴졌다.&quot;}]}">결과는 놀라웠는데, MySQL query 결과에 대한 cursor의 description을 활용하면 query 결과의 각 컬럼이 어떤 타입인지를 알 수 있다는 아이디어를 기반으로 DAG 코드를 작성해 줬다. 코드에 잘못된 부분들도 있었고, 내 환경에 맞게 커스터마이징이 필요한 부분들도 있긴 했지만 금방 수정하여 사용할 수 있었다. ChatGPT가 완전히 개발을 대신해준 것은 아니었지만, 개발 과정에서 많은 시간이 드는 부분인 핵심 아이디어 도출 과정을 빠르게 해결해 줬기 때문에 생산성에 크게 도움 됐다고 느껴졌다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;이러니 몇 년 뒤면 개발자라는 직업이 사라질 것 같다는 소리가 나오지 싶다. 정말 금방 그 미래가 올 거라고 생각하는 사람들도 있지만, 나는 5년, 10년 이상 긴 시간이 걸릴 것이라 생각한다. 생각보다는 변화에 시간이 오래 걸리는 경우가 많으니까. 하지만 AI 때문에 개발자의 수요가 점점 줄어들기는 할 것 같다. 그런 미래에 살아남기 위한 개발자의 방향성은 크게 두 가지라고 생각한다.&quot;}]}">이러니 몇 년 뒤면 개발자라는 직업이 사라질 것 같다는 소리가 나오지 싶다. 정말 금방 그 미래가 올 거라고 생각하는 사람들도 있지만, 나는 5년, 10년 이상 긴 시간이 걸릴 것이라 생각한다. 생각보다는 변화에 시간이 오래 걸리는 경우가 많으니까. 하지만 AI 때문에 개발자의 수요가 점점 줄어들기는 할 것 같다. 그런 미래에 살아남기 위한 개발자의 방향성은 크게 두 가지라고 생각한다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;첫 번째 방향성은 정형화된 문제에 대한 해결 능력을 더 성장시키는 것이다. 간단하고 일반적인 문제들은 AI가 해결해 줄 수 있겠지만, 그렇지 않은 문제들은 여전히 사람의 힘이 필요할 것이다. 뛰어난 아이디어나 알고리즘을 생각해 내거나, 까다로운 환경을 고려하여 코딩을 하는 일 등이 여기에 속한다.&quot;}]}">첫 번째 방향성은 정형화된 문제에 대한 해결 능력을 더 성장시키는 것이다. 간단하고 일반적인 문제들은 AI가 해결해 줄 수 있겠지만, 그렇지 않은 문제들은 여전히 사람의 힘이 필요할 것이다. 뛰어난 아이디어나 알고리즘을 생각해 내거나, 까다로운 환경을 고려하여 코딩을 하는 일 등이 여기에 속한다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;두 번째 방향성은 문제를 정형화하는 능력을 더 성장시키는 것이다. 해결해야 할 문제를 식별하고, 요구 사항들을 정리하고, 구체화되지 않은 일을 구체화하는 일 등이 여기에 속한다. PM의 일인 경우가 많은 바로 그 일들이다.&quot;}]}">두 번째 방향성은 문제를 정형화하는 능력을 더 성장시키는 것이다. 해결해야 할 문제를 식별하고, 요구 사항들을 정리하고, 구체화되지 않은 일을 구체화하는 일 등이 여기에 속한다. PM의 일인 경우가 많은 바로 그 일들이다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;사실 나는 두 번째 방향성에 더 집중하고 있다. 첫 번째 방향성에서 두각을 보이기 위해서는 상위 몇 퍼센트 이내의 문제 해결 능력을 갖춘 사람이 돼야 할 것 같은데, 그렇게 성장하는 것이 쉽지 않을 뿐만 아니라 경쟁도 치열할 거라 생각한다. AI 뿐만 아니라 온갖 SaaS들도 정형화된 문제를 해결해 주겠다며 다가온다. 데이터 웨어하우스를 운영하는 게 까다로우니까 Snowflake 같은 SaaS가 문제를 해결해 주고, Elasticsearch를 운영하는 게 까다로우니까 Elasticsearch를 관리형 서비스로 제공해 준다. 아예 검색이라는 문제를 해결해주려고 하는 Algoria 같은 서비스도 있다. 반면, 문제를 정형화하는 것은 AI나 SaaS가 대신하기 더 어려운, 인간의 창의성과 통찰력을 요구하는 일이라고 생각한다. 그래서 나는 문제를 정형화하는 능력을 키우는 것이 AI 시대에 더욱 중요한 개발자의 역량이 될 것이라 생각한다.&quot;}]}">사실 나는 두 번째 방향성에 더 집중하고 있다. 첫 번째 방향성에서 두각을 보이기 위해서는 상위 몇 퍼센트 이내의 문제 해결 능력을 갖춘 사람이 돼야 할 것 같은데, 그렇게 성장하는 것이 쉽지 않을 뿐만 아니라 경쟁도 치열할 거라 생각한다. AI 뿐만 아니라 온갖 SaaS들도 정형화된 문제를 해결해 주겠다며 다가온다. 데이터 웨어하우스를 운영하는 게 까다로우니까 Snowflake 같은 SaaS가 문제를 해결해 주고, Elasticsearch를 운영하는 게 까다로우니까 Elasticsearch를 관리형 서비스로 제공해 준다. 아예 검색이라는 문제를 해결해주려고 하는 Algoria 같은 서비스도 있다. 반면, 문제를 정형화하는 것은 AI나 SaaS가 대신하기 더 어려운, 인간의 창의성과 통찰력을 요구하는 일이라고 생각한다. 그래서 나는 문제를 정형화하는 능력을 키우는 것이 AI 시대에 더욱 중요한 개발자의 역량이 될 것이라 생각한다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;안타까운 점은 많은 개발자들이 두 번째 방향성의 성장에 대해 기피하는 경향이 있다는 것이다. 개발자의 일이 아니라 PM의 일이라고 생각하기 때문일까. 하지만 나는 개발자의 업의 본질이 컴퓨터를 활용해서 문제를 해결하는 일이라고 생각하고, 그 관점에서 문제를 정형화하는 것 또한 개발자의 업에 포함된다. 그리고 앞서 말한 것처럼 잘 정리된 문제는 남이 해결해 주는 시대가 도래하고 있기 때문에 더더욱 개발자로서의 포지셔닝에 대해 다시 한번 생각해봐야 한다고 생각한다.&quot;}]}">안타까운 점은 많은 개발자들이 두 번째 방향성의 성장에 대해 기피하는 경향이 있다는 것이다. 개발자의 일이 아니라 PM의 일이라고 생각하기 때문일까. 하지만 나는 개발자의 업의 본질이 컴퓨터를 활용해서 문제를 해결하는 일이라고 생각하고, 그 관점에서 문제를 정형화하는 것 또한 개발자의 업에 포함된다. 그리고 앞서 말한 것처럼 잘 정리된 문제는 남이 해결해 주는 시대가 도래하고 있기 때문에 더더욱 개발자로서의 포지셔닝에 대해 다시 한번 생각해봐야 한다고 생각한다.</p><p data-app="{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;data&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;GPT-5는 또 어떻게 나올지, AI가 비용 대비 효용이 더 높아질 수 있는지 등에 따라 또 미래가 달라지겠지만 지금까지의 생각은 이렇다. 앞으로 다가올 미래는 어떤 세상일까.&quot;}]}">GPT-5는 또 어떻게 나올지, AI가 비용 대비 효용이 더 높아질 수 있는지 등에 따라 또 미래가 달라지겠지만 지금까지의 생각은 이렇다. 앞으로 다가올 미래는 어떤 세상일까.</p></div></div>

정주홍

종종 앞으로 개발자로서 어떤 성장을 해야 할 지에 대한 고민을 하곤 한다. 식상한 주제이긴 하지만 요즘 같이 AI가 부상하는 시대에는 더더욱 고민되는 주제이기도 하다. 개발자 커뮤니티에서는 AI가 빠르게 고도화돼서 개발자라는 직업이 금세 사라질지도 모른다는 이야기가 자주 나오곤 한다. 나 또한 ChatGPT와 같은 서비스를 적극적으로 활용하려고 노력하고 있

AI 시대 개발자의 미래와 업의 본질

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