다음은 한 개발자분께 받은 질문과 그에 대한 답변 메일을 블로그 형식으로 각색한 글입니다.

AI 가 작성하지 않은 글입니다 😄

요즘 하루가 멀다하고 각종 블로그, 아티클, 영상에 AI니, MCP니, Agent to Agent 니 다양한 AI 관련 기술 이야기가 끊임 없이 쏟아지고 있다. 개발자인 내가 보는 대부분의 아티클은 'AI 기술을 도입했더니 생산성이 큰폭으로 향상되었어요' 라는 식의 최신 기술을 홍보하는 내용이 절반 정도, '이제 빅 테크 기업이 개발자를 대량으로 해고하고 있다' 라는 일종의 공포감과 긴장감을 조성하는 글이 절반 정도 인 것 같다. 사실 이러한 흐름은 AI 를 개발하지 않는 비 AI 개발자 입장에서는 마냥 달가운 일만은 아닐 것이다. 이러한 기술 발전이 개인의 노력만으로는 따라가기 벅찬 구조적인 변화와 그로 인한 고용 시장의 불안정성에 대한 우려를 동반하기 때문이다. 비개발자 출신의, 소위 말하는 바이브 코더가 '개발 하나도 모르는데 이 정도 서비스를 만들었어요'를 보면서, 저렇게 완성도 없는 서비스를 만들어도되나? 하는 어줍잖게 보는 시선 한편에는, 분명 내가 하는일이 언젠가 또는 머지않은 미래에 AI 로 대체 될 수 있을지도 모른다는 불안감이 모두들 조금씩은 있을 것이다.

그래서 나는 어떤가? 솔직히 나는 요즘 개발하는게 예전보다 훨씬 더 재밌어졌다. 성격상 코드가 어떻게 동작하고 있는지 밑바닥 까지 뜯어보지 않는 이상 성에 차지 않는 경우가 많았는데, AI가 등장하기 전에는 이 밑바닥 까지 탐험하는 데 드는 시간이 너무나도 오래걸렸고, 이 때문에 내가 코딩할 시간에 뭐하고 있는거지? 싶은 생각이 자주 들어 중도에 포기하기 일쑤 였다. 이러한 작업은 리액트 deep dive 를 쓸 때 특히 고역이었다. 책은 한 줄도 못썼는데, 코드를 뒤적거리고, 내가 작성한 내용이 맞나 확인하기 위하여 너무나도 많은 시간을 보냈다. 물론 그 시간이 재미가 없었던 것은 아니다. 다만 내가 조금 더 똑똑하고 이해가 빨랐다면 더 많은일을 할 수 있었지만, 그렇지 못해서 아쉬웠을 뿐이다.

하지만 요즘 책을 쓰는 것은 다르다. AI 덕분에 다른 사람이 작성한 코드를 이해하는 속도가 이전과는 비교할 수 없을 정도로 빨라졌다. 예전에는 코드의 세세한 부분을 파악하고 그 내용이 맞는지 검증하느라 정작 글 자체에 집중하기 어려웠던 순간들이 많았다. 내가 이해한 것이 맞는지, 혹시 잘못된 정보를 전달하는 것은 아닌지 끊임없이 확인해야 했기 때문이다. 하지만 이제는 AI의 도움을 받아 이러한 사실 검증에 드는 시간을 크게 줄이고, 오롯이 책을 쓰는 행위 그 자체에 더 집중할 수 있게 되었다. 마치 똑똑한 조수가 옆에서 자료 조사를 빠르게 도와주는 느낌이랄까. 물론 이 똑똑한 조수가 때로는 엉뚱한 정보를 가져오거나 중요한 맥락을 놓치기도 해, 맹신은 금물이지만 말이다. 조사한 자료를 모으고, 책에 실을 만큼 중요한 내용인지 옥석을 가리고, 독자로 하여금 와닿을 수 있도록 하는 글쓰기의 본질에 더욱 집중할 수 있게 되었다.

그렇다고 책의 퀄리티가 엄청나게 좋아질 거라는 것은 아니다. 여전히 글 작성은 어렵다.

이러한 변화는 개발 업무에서도 마찬가지로 나타나고 있다. 새로운 라이브러리나 프레임워크를 익힐 때, 또는 레거시 코드를 분석해야 할 때 AI는 강력한 탐색 도구가 되어준다. 덕분에 예전보다 훨씬 빠르게 코드의 구조를 파악하고 핵심 로직을 이해할 수 있게 되었으며, 이는 곧바로 생산성 향상으로 이어지고 있다. 단순히 시간을 아껴주는 것을 넘어, 예전에는 엄두도 내지 못했을 깊이 있는 분석이나 다양한 시도를 해볼 수 있는 여유까지 생긴 셈이다. 오히려 AI는 내가 하고자 하는 일의 본질에 더욱 집중할 수 있도록 도와주는 훌륭한 파트너가 되어주고 있다.

물론, AI가 만능 해결사는 아니다. 혹자가 말하는 'AI는 마치 마약을 한 주니어 개발자와 같다'는 비유에 어느 정도 동의한다. AI는 엄청나게 열정적이고 적극적이며, 지치지도 않으면서 다방면에 걸쳐 도움을 주려고 하지만, 때로는 편향된 데이터를 학습한 결과 편향된 시각을 드러내거나, 당당하게 틀린 말을 외치거나, 보안상 허술한 코드를 제안하기도 하기에, 결국 그 결과물에 대한 검증과 책임은 온전히 나의 몫으로 남는다. 때로는 너무나도 그럴듯한 거짓말을 당당하게 내뱉기도 해서, 모든 정보를 꼼꼼히 확인해야 하는 수고로움은 여전히 존재한다. 이 녀석이 가져다주는 정보가 정말 '팩트'인지, 아니면 그저 환각을 보고 떠드는 소리인지 가려내는 안목이 중요해진 것이다. AI가 제공하는 정보의 홍수에서 옥석을 가리고, 그 결과물을 맹신하는 대신 비판적으로 검토하며 올바른 방향으로 이끌어가는 것이 이제 개발자의 새로운 핵심 역량이 된 것이다. 이는 단순히 코드를 생산하는 것을 넘어, AI라는 강력한 도구를 효과적으로 질문하고 활용하여 문제 해결의 질을 높이는 능력을 요구한다.

그렇다고 AI의 도움으로 개발 효율성이 높아져 우리가 할 일이 줄어들 것이라고 생각하지는 않는다. 오히려 이는 '제본스의 역설(Jevons Paradox)'과 맞닿아 있을지도 모른다. 특정 기술의 효율이 증가하면 그 기술을 사용하는 비용이 낮아져 결국 해당 자원의 총 소비량이 오히려 증가하는 현상처럼 말이다. AI가 개발의 특정 부분을 자동화하고 효율화할수록, 우리는 이전에는 상상하지 못했던 더 복잡하고 새로운 요구사항을 마주하게 되거나, 더 많은 소프트웨어를 더 빠르게 만들어내야 하는 상황에 놓일 가능성이 높다. 다만, 이러한 변화가 모든 개발자에게 동등한 기회로 작용할지, 혹은 소수의 숙련된 개발자에게 업무가 집중되거나 기업의 인력 운용 방식에 다른 영향을 미칠지에 대해서는 지속적인 관심과 논의가 필요하다.

이러한 논의의 연장선에서, 과거 기술 변화의 역사에서도 비슷한 우려와 적응 과정이 반복되었다는 점을 상기할 필요가 있다. 자동완성 기능이 처음 나왔을 때 '라이브러리에 대한 깊이 있는 지식이 부족해질 것'이라는 걱정이 있었고, IDE가 보급될 때는 '프로그램 빌드 과정을 이해하지 못할 것'이라는 목소리도 있었다. 심지어 80년대에는 '내가 직접 짜지 않은 코드는 신뢰할 수 없다'는 것이 모토이기도 했다. 이런 관점에서 보면, Copilot과 같은 AI 도구들도 결국은 이 연장선에서 봤을 때는 또하나의 엄청 똑똑한 도구일 뿐이며, 어떻게 사용하느냐에 따라 그 효용이 달라질 것이다. 어떤 이들은 단순한 프롬프팅을 넘어 그 이상의 것을 배우려 노력할 것이고, 반면 어떤 이들은 AI가 생성한 코드를 깊이 있는 이해나 비판적 검증 없이 그저 복사-붙여넣기 식으로 활용하여 당장의 문제는 빠르게 해결할지라도, 장기적으로는 자신의 근본적인 문제 해결 능력 향상 기회를 놓치거나 시스템에 잠재적인 오류나 보안 취약점을 심어두는 결과를 초래할 수도 있을 것이다. 이렇게 본다면, 결국 지금 등장하는 AI 역시 과거 프로그래밍을 보다 더 쉽고 간단하게 하기 위핸 도구에 지나지 않을 수도 있다. 완벽한 코드 에디터가 모두에게 완벽한 프로그래밍 실력을 주는 것이 아니듯, 완벽한 AI가 등장한다고 해서 반드시 완벽한 서비스가 만들어지는 것은 아닐 것이다. 하지만 천공카드에서 개발하던 시절보다 지금이 더 많은 것을 할 수 있는 것처럼, 미래에 우리는 AI와 함께 더 많은 가능성을 실현시킬 수 있을 것이다.

이처럼 AI가 가져올 미래에 대한 다양한 예측과 기대, 그리고 우려가 공존하는 상황을 고려할 때, 결국 중요한 것은 AI라는 도구를 활용해 자신의 개발 학습 효율을 이전보다 끌어올리고, 문제 해결의 본질에 더 깊이 파고들어야 한다는 점이다. 그리고 이전에는 시간이나 능력의 한계로 시도조차 못 했던 일들을 이제는 내가 해내야만 하는 시대가 온 것이다. 이는 단순히 기술 습득 속도만을 의미하는 것이 아니라, 비판적 사고, 복잡계 문제 해결 능력, 그리고 창의성을 포함하는 총체적인 성장을 의미한다. 단순 반복 작업을 AI에게 맡기고, 나는 더 창의적이고 본질적인 문제 해결에 집중하며 새로운 가치를 만들어내야 한다. AI를 통해 얻은 시간을 단순히 여가로 돌리는 것이 아니라, 더 높은 수준의 기술을 연마하고, 더 넓은 시야를 갖추는 데 투자해야 하는 것이다. 만약 과거와 같이 여전히 리액트 컴포넌트, 훅을 기반으로 페이지를 만들어내는 수준에 머물게 된다면, 이는 곧 시대의 속도에 뒤쳐지게 된다는 것을 의미하며, 프론트엔드 개발자로서의 커리어를 고민해봐야할 수도 있다.

인간이라면 누구나 미래의 불확실성을 두려워 하고 예측하여 미리 대비하고 싶어하지만, 기술의 발전 속도를 정확히 예측하는 것은 불가능에 가깝다. 그렇다면 우리가 선택할 수 있는 최선의 방법은 이 거대한 변화의 시류를 누구보다 빠르게 인지하고 그 위에 올라타는 것뿐이다. AI는 위협이 될 수도 있지만, 동시에 엄청난 기회가 될 수도 있다는 사실을 받아들이고 적극적으로 활용하는 자세가 그 어느 때보다 중요해졌다. AI라는 파도에 휩쓸려 사라지는 것이 아니라, 그 파도를 타고 더 멀리 나아가는 서퍼가 되어야 하는 것이다.

물론, 이러한 개인의 노력과 더불어 우리가 만들어갈 미래에는 또 다른 중요한 변수가 있다. 바로 우리가 속한 조직, 즉 회사가 AI 시대에 개발자들의 성장을 어떻게 지원하고 역할을 재정의하는지다. 물론 기업은 이윤을 추구하는 조직이기에 단기적인 효율성과 비용 절감에 집중할 유인이 크다는 현실을 외면할 수는 없다. AI 그 자체가 개발자의 미래를 결정짓기보다는, 기업이 AI를 어떻게 받아들이고 구성원들의 역량 강화에 투자하며 성장 기회를 제공하는지가 개발자의 미래에 더 큰 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 결국 AI는 단순히 위협적인 존재가 아니라, 그것을 활용하는 개인과 그 개인을 둘러싼 조직 모두에게 새로운 가능성을 열어주는 도구가 될 수 있다.

이러한 맥락에서, '이제 AI가 발전했으니 프론트엔드 개발자는 더 이상 필요 없는 것 아닐까?' 혹은 '우리가 관리하는 서비스는 복잡하지 않고 단순해서 AI로 충분히 대체 가능할 것 같은데?' 라고 생각하는 분들이 계실지도 모겠다. 만약 진심으로 그렇게 생각하신다면, 저는 그 상황이 다음 둘 중 하나일 가능성이 높다고 말씀드리고 싶다.

첫째는, 정말로 경쟁자가 아무도 없는, 그야말로 '무혈입성'이 가능한 독점적인 시장에서 사업을 하고 있는 경우. 이런 경우는 축복받은 상황이지만, 현실적으로 얼마나 지속될 수 있을지는 미지수다.

둘째는, AI 시대에 이미 훨씬 높아진 사용자들의 눈높이를 전혀 맞추지 못하는, 그저 그런 단순한 서비스를 만들고 있는 경우. 여기서 단순함이란, 사용자의 특정 필요를 명확히 해결하는 잘 설계된 간결함이 아니라, 시장의 기대에 미치지 못하는 기능적, 질적 부족함을 의미한다. 그리고 만약 후자라면, 그 서비스는 AI가 대체해서 사라지는 것이 아니라, 높아진 사용자의 기준을 만족시키지 못해 시장에서 자연스럽게 도태될 것이다. 오늘날 사용자는 과거보다 훨씬 더 정교하고 개인화된 경험을 원하며, 이러한 기대치는 AI 기술의 발전과 함께 계속해서 상승하고 있기 때문이다. AI로 '충분히' 대체 가능하다고 여겨지는 단순함은, 어쩌면 이미 시장의 외면을 받고 있다는 신호일지도 모른다.

따라서 지금 우리 프론트엔드 개발자들에게 필요한 것은, AI의 등장을 막연히 두려워하거나 반대로 '모든 것을 해결해 줄 것'이라는 섣부른 기대를 갖는 것이 아니다. 오히려 AI를 가장 적극적으로 활용하여 이전보다 훨씬 빠르게 새로운 기술과 지식을 학습하고, 우리가 만드는 서비스와 사용자에게 진정으로 필요한 가치가 무엇인지 끊임없이 탐구하며 그것을 기민하게 찾아 적용하는 능동적인 자세가 필요하다. 이는 기존의 일부 반복적인 코딩 작업이 AI로 대체될 수 있음을 인정하고, 대신 인간 개발자만이 제공할 수 있는 깊이 있는 사용자 공감 능력, 창의적인 인터랙션 설계, AI 결과물에 대한 비판적 판단 및 윤리적 고려와 같은 고차원적 역량에 집중하는 것을 의미한다.

예를 들어, AI가 특정 기능을 빠르게 구현하기 위해 코드를 생성했더라도, 개발자는 이 코드가 대규모 트래픽 상황에서 심각한 성능 병목을 유발하거나 장기적으로 유지보수가 어려운 기술 부채를 쌓을 가능성을 비판적으로 검토하여, 데이터 구조를 최적화하거나 보다 지속 가능한 아키텍처를 적용함으로써 시스템의 완성도와 효율성을 높일 수 있다. 또한, AI가 제시한 코드가 기본적인 기능은 충족시킬지라도, 개발자는 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 다양한 예외 상황(가령, 불안정한 네트워크 환경이나 예기치 않은 사용자 입력)과 잠재적인 보안 위협을 미리 예측하고 이에 대한 견고한 방어 로직 및 오류 처리 메커니즘을 꼼꼼하게 설계하여 서비스의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있다. 나아가, AI가 빠르게 생성해낸 코드가 겉보기에는 잘 작동하더라도 실제 서비스 환경에서 대규모 트래픽을 안정적으로 감당할 수 있는지, 불필요한 시스템 자원 소모나 응답 속도 저하를 유발하지는 않는지 다양한 성능 테스트와 프로파일링을 통해 비판적으로 검증하고 최적화하는 작업, 그리고 AI의 제안이 특정 윤리적 기준에 위배되거나 사회적 약자에게 불리하게 작용할 가능성은 없는지 면밀히 검토하여 수정하는 것 역시 인간 개발자만이 수행할 수 있는 중요한 역할이다.

이는 단순히 기술적 숙련도를 넘어, 복잡한 문제를 정의하고 해결하는 능력, 동료와 효과적으로 소통하고 협업하는 능력, 그리고 AI가 제시하는 다양한 가능성 속에서 최적의 길을 찾아내는 비판적 사고와 같은 소프트 스킬의 중요성이 더욱 커짐을 의미한다.

AI는 결코 프론트엔드 개발자를 대체하기 위한 기술이 아니라, 우리가 더 나은 사용자 경험을 만들고, 더 복잡한 문제를 해결하며, 궁극적으로 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 돕는 강력한 도구다. 이 도구를 어떻게 활용하여 스스로를 발전시키고, 사용자를 만족시키는 서비스를 만들어낼 것인가는 바로 우리 손에 달려있다. 변화의 파도 속에서 AI라는 서핑보드를 타고 조금씩 전진해보자. 미래에 어떤 파도가 올지 모르지만, 당장 지금 개발이라는 서핑을 하기에는 그 어느 때 보다 재밌고 짜릿한 시대임에는 분명하다. 일단 나는, 그 어느 때 보다 재밌다. 하지만 이 즐거움이 모두에게 동등하게 주어지지 않을 수 있다는 현실을 인지하며, AI가 가져올 변화의 그림자에 대해서도 우리 사회 전체의 지혜를 모아 함께 대비해야 할 것이다.

프론트엔드 개발자 동료분들께

AI를 단순한 위협으로 여기기보다, 우리의 역량을 한 차원 높여줄 강력한 협업 도구이자 창의적 파트너로 받아들이시길 바랍니다. AI가 생성한 코드를 비판적으로 검토하고 개선하며, AI 기반의 새로운 사용자 인터페이스 패턴을 탐구하고, 더 나아가 AI를 활용해 개발 생산성뿐 아니라 사용자 경험의 질을 극대화하는 방법을 끊임없이 고민하는 것이 중요해졌습니다. AI가 생성한 코드나 디자인 제안이 때로는 최적이 아니거나 편향되어 있을 수 있음을 인지하고, 이를 비판적으로 검토하고 개선하는 능력은 더욱 중요해졌습니다. 사용자의 기대를 뛰어넘는 섬세한 경험을 설계하고, 복잡한 인터랙션을 창의적으로 해결하며, 비즈니스 요구사항을 시각적으로 가장 효과적이게, 그러면서도 성능 효율적으로 구현하는 일은 여전히 우리의 핵심 역량입니다. AI를 활용해 기술의 본질에 더욱 집중하고, 반복적인 작업은 과감히 위임하십시오. 그 과정에서 발생할 수 있는 AI의 오류나 한계를 관리하고, 나아가 AI 기술의 윤리적 사용에 대한 고민 또한 우리의 새로운 역할이 될 수 있습니다. 그렇게 확보한 시간으로 더 깊이 있는 사용자 연구, 데이터 기반의 UI/UX 과 성능 병목 지점 개선, 그리고 접근성 높은 인터페이스 구축과 같은 본질적인 가치 창출에 힘쓰시길 바랍니다. 또한, 팀 내에서 AI 활용 노하우를 공유하고 동료들의 성장을 돕는 멘토로서의 역할도 앞으로 더욱 중요해질 것입니다. 변화의 파도 속에서 AI라는 서핑보드를 가장 잘 활용하고, 그 경험을 나누는 사람이 결국 더 멀리, 더 함께 나아갈 것입니다.

주니어 개발자, 그리고 예비 개발자분들께:

AI 시대에 개발자의 꿈을 키우는 여러분, 어쩌면 지금의 변화가 새로운 기회로 가득한 설렘과 동시에 한편으로는 막막함으로 다가올 수도 있을 겁니다. 분명한 것은 AI가 여러분의 성장 경로뿐만 아니라, 주니어 개발자를 바라보는 시선과 평가의 기준까지도 새롭게 정의하고 있다는 사실입니다.

과거에는 '얼마나 많은 기능을 빠르게 구현했는가'가 주목받았다면, 이제는 '코드를 얼마나 깊이 이해하고, 높은 품질의 결과물을 만들어내는가', 그리고 AI와의 협업 과정에서 얼마나 정교한 질문을 던지고 그 결과물을 비판적으로 검증하여 개선하는가가 여러분의 가치를 더욱 빛나게 할 것입니다. 문제를 해결하는 과정에서 언제 AI의 도움을 현명하게 구하고, 언제 스스로의 논리적 사고를 깊게 파고드는지 그 균형점을 찾아나가는 모습, 그리고 최종 코드에 도달하기까지 AI와 얼마나 정교한 질문과 검증을 반복하며 상호작용하는지 그 자체가 여러분의 뛰어난 문제 해결 접근 방식과 사고력을 보여주는 시대입니다. 특히, AI가 제시하는 정보가 항상 완벽하지 않기에, 잘못된 답변이나 어색한 코드를 비판적으로 간파하고 이를 올바르게 수정하거나 더 나은 해결책을 찾아나서는 모습은 여러분의 잠재력을 가장 확실하게 증명하는 순간이 될 것입니다.

AI는 여러분에게 강력한 커리어 촉진제가 될 수 있습니다. 과거 3년이 걸려 도달할 수 있었던 생산성과 자율성을 AI의 도움으로 약 1년 만에도 갖추며 빠르게 성장하는 것이 가능해졌습니다. 실제로 많은 주니어 개발자들이 AI 도구를 효과적으로 활용하며 놀라운 성장 속도를 보여주고 있습니다. 물론, 이러한 빠른 변화 속에서 AI 활용 능력에 따라 초기 진입 장벽이 다르게 느껴질 수 있고, 전통적인 이른바 멘토링 방식이 점차 줄어드는 것이 장기적으로 어떤 영향을 미칠지, 혹은 미래에는 더 작고 효율적인 팀으로 변화하여 경쟁이 심화될 가능성 등은 우리 모두 함께 고민하고 답을 찾아가야 할 숙제입니다. 이러한 고민 속에서, 동료들과의 협력, 커뮤니티를 통한 학습과 정보 공유는 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.

그렇기에 여러분께 드리고 싶은 핵심은 변하지 않습니다. 프로그래밍의 기본 원리와 개념을 탄탄히 쌓는 것이 그 무엇보다 중요합니다. 그 위에 AI라는 강력한 날개를 달아, 복잡한 지식을 더 빨리 흡수하고, 더 많은 것을 시도하며, 자신만의 성장 스토리를 써내려 가십시오. AI를 단순히 코드를 대신 짜주는 도구가 아닌, 여러분의 생각을 확장시키고 학습을 돕는 파트너로 여기며, AI의 제안을 맹신하기보다 자신만의 논리로 재해석하고 발전시키는 연습을 하십시오. 끊임없이 질문하고 비판적으로 탐구하는 자세를 갖는다면, AI 시대는 분명 여러분에게 더 큰 기회의 바다가 될 것입니다. 두려움 없이 이 새로운 파도에 올라타 더 멋진 미래를 향해 나아가시길 응원합니다.

기업의 미래를 함께 고민하는 인사팀 담당자분들께:

과거에도 그래왔지만, 최근 AI로 인한 불확실성 증대로 인해 많은 기업들이 당장의 프로젝트 효율성과 단기적 효용성을 위해 '시니어 개발자 위주의 채용'을 우선시하는 경향이 뚜렷합니다. 물론 숙련된 시니어의 즉각적인 투입은 가시적인 성과를 빠르게 가져올 수 있습니다.그러나 이러한 전략은 장기적으로 신규 및 중간 경력 개발자들이 다양한 실전 경험을 통해 배우고 도전하며 조직의 허리층으로 성장할 수 있는 귀중한 기회를 박탈하고, 결과적으로 기업 내 인재 풀(Talent Pool)의 양적 축소뿐 아니라 질적 저하까지 동반하는 심각한 고갈을 초래합니다. 이는 곧 조직의 기술 전수 단절, 새로운 관점과 아이디어의 부재로 이어져 혁신 역량을 저해하며, 결국 기업의 시장 변화 대응 능력과 지속 가능한 성장을 가로막는 핵심적인 위험 요인이 됩니다. 따라서 이러한 단기적 관점의 인재 운용 방식은 반드시 재고되어야 한다고 생각합니다.

더욱 근본적으로 중요한 것은, AI 시대의 개발자를 '언젠가 AI로 대체될 수 있는 단순 반복 인력'으로 바라보는 관점에서 벗어나, 'AI로 인해 그 역할이 더욱 중요해지고 확장되는 핵심 전략 인재'로 인식의 대전환이 필요하다는 것입니다. AI는 개발자를 대체하는 것이 아니라, 오히려 개발자가 더 복잡하고 창의적인 문제 해결에 집중하며 이전에는 불가능했던 가치를 창출하도록 돕는 강력한 조력자입니다. AI를 효과적으로 활용하고 그 결과물을 통제하며 발전시킬 수 있는 인재를 모든 레벨에서 육성하는 것이야말로, AI 시대의 불확실성을 기회로 전환하는 가장 확실한 투자입니다. 따라서 이제 기업은 개발자들이 AI와 효과적으로 협력하여 새로운 시너지를 창출할 수 있도록 역할을 재정의하고, 모든 레벨의 개발자들이 이 변화의 물결에 성공적으로 적응하며 함께 성장할 수 있는 시스템 구축과 과감한 투자에 집중해야 합니다. 기업의 미래를 위한 가장 확실한 투자는 결국 '사람'에 대한 믿음과 육성에서 시작된다는 점을 기억해주셨으면 좋겠습니다.

AI가 코드를 작성해 주는 시대, 프론트엔드 개발자인 나는 무엇을 해야 할까?

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