인공지능 시대의 개발

  어쩌다 보니 손가락이 미끄러져서(다른 창으로 이동하려다가) 실수로 디스코드 강의실에 입실했는데, 의도치 않게 큰 위로와 도움을 얻었다.

  전공 공부를 시작한 지도 어느덧 21개월, 모르는 것 투성이에 너무나 방대한 세계를 다루는 컴퓨터 사이언스의 스케일에 압도되어 기가 팍 죽어 말만 앞서고 뭘 어찌해야 될 지, 무엇부터 해야할지 전혀 모르겠어 두 손 놓고 퍼져 있는 상태가 되어버린 것이다. 

  능동적으로 나서서 뭘 하기는커녕 대학교 전공 수업을 따라가기에도 급급해 어영부영 시간만 보내며 어떻게 해야 제대로 된 개발자가 되어 비전을 실현할 수 있을지 전혀 감을 잡지 못하고 있는데 클래스비누님의 디스코드에서 AI 시대의 개발자에 대한 강동윤님(전 Vercel 개발자)의 팟캐스트로 다시 방향을 잡을 수 있게 됐다. 

  한 마디로 요약하자면, '인공지능을 이용해 최대한 개발 역량을 쌓아두어라'라는 말이었다. 이제 빅테크에서도 인공지능 네이티브 세대의 개발자들을 적극적으로 채용하는 시대이니 '인공지능을 쓰지 않고 코딩할 수 있는 능력'보다는 '인공지능을 활용한 개발능력' 자체를 키우라는 이야기이다.

  소프트웨어 경진대회 때 손진곤 교수님이 컴퓨터과학도로서 수학 공부의 기초를 튼튼히 다져놓아야 하고 한국에만 머무르지 말고 미국에 유학을 가서 더 공부하는 것도 생각해야 한다고 말씀하셨던 게 생각이 난다. 나는 늘 칠흑 같은 어둠 속에서 방황하며 길을 더듬어 나아가야만 할 때 가르침을 주는 귀인들의 조언을 등불 삼곤 하는데, 조지아텍 유학을 목표로 전공 공부를 심화시켜야겠다는 생각을 강화하기는 했지만 개발자로 어떻게 발전해야할 지에 대해선 전혀 갈피를 못 잡겠는 상황이었다.

  우선 이번 웨비나로 전공 공부를 열심히 하겠다는 기조는 지켜나가되, 인공지능을 활용한 적극적 웹/앱 개발에 나서 그때그때 이해가 필요한 문제 상황에서 공부로 보충해나가는 방향을 세워야겠다는 방향성을 명확히 하게 됐다. 전체적인 CS 지식 자체에 대한 불필요한 강박에서 벗어나 인공지능 시대에 컴퓨터과학 공부를 시작한 사람답게 지레 기 죽어 주저앉지 말고 AI 네이티브다운 학습법과 개발 전략을 찾아 프로덕트 개발에 적합한 컴퓨팅 사고와 인사이트를 갖출 수 있다면, 30대의 늦은 나이에 컴퓨터과학을 시작한 후발주자일지라도 새로운 추월 경로를 뚫을 수 있지 않을까. 

  후발주자로 뒤늦게 조선업에 뛰어들었으나 조선소 건설과 선박 건조를 동시에 하는 대담함으로 늦은 출발이라는 한계를 아득히 뛰어 넘은 정주영 현대 회장과 같은 방식으로 전공 인프라와 개발 실적을 동시에 쌓아나가자.

강연자료 https://kdy1.dev/2025-9-30-developer-in-ai-era

* 어떻게 인공지능이 개발자들을 프로덕트 엔지니어로 진화하게 만드는가

AI transforms software engineers into product engineers by shifting their focus from writing code to orchestrating AI tools to build products, integrating user feedback and market data directly into development cycles, automating routine tasks to accelerate the design-build-test-launch process, and prioritizing user value to create more effective and customer-centric solutions. This evolution requires engineers to become proficient "AI orchestrators" who curate AI-generated outputs, evaluate their quality, and leverage AI to gain deeper insights into customer needs, moving them beyond specialized coding to a holistic product development mindset.  

Shifting from Code Creators to AI Orchestrators

• Automated Code Generation: 

  AI tools like GitHub Copilot can generate code, shifting engineers from authorship to assessment and evaluation, requiring them to understand logic they didn't write and identify potential issues like bugs or security flaws. 
• Focus on Problem-Solving: 

  The emphasis moves from manual coding to leveraging AI tools to solve complex problems, with engineers becoming "AI orchestrators" who guide AI to generate solutions and validate their output. 

Integrating User and Market Insights 

• Data-Driven Design: 

  AI can analyze vast amounts of data from customer feedback, usage telemetry, social media, and market trends to inform product design from the outset, creating more user-centric products faster.
• Accelerated Iteration: 

  By incorporating real-time customer feedback and usage data into the development cycle, AI enables teams to build products that are more closely aligned with customer value from the very beginning, shortening the feedback loop significantly.

Accelerating the Product Development Lifecycle

• Rapid Prototyping and Testing: 

  Generative AI allows engineers to quickly create multiple product designs and variations, using metrics like user needs and manufacturing costs to evaluate and enhance them before market launch. 
• DevOps and CI/CD Automation: 

  AI can automate monitoring and scaling in CI/CD pipelines, improving build efficiency and deployment speed, and handle infrastructure tasks like load balancing to free up engineers. 

Fostering an AI-First Product Engineering Mindset 

• Customer-Centricity: 

  The AI-driven transformation encourages a product engineering mindset that keeps customers at the forefront of every stage, from discovery to post-launch innovation.
• Holistic Product View: 

  Instead of being siloed in development, software engineers are encouraged to adopt a product engineering mindset, understanding how all aspects of the product contribute to the overall customer experience.

모든 개발자가 프로덕트 엔지니어가 되길 요구받고 있다