기사 요약
- 모든 것을 자동화하려는 흐름 속에서 코더를 AI로 대체하겠다는 주장은 현장 데이터와 업무 흐름을 보면 과장에 가깝다.
- 생성형 AI는 공개 데이터에 편중돼 있어 기업의 비공개·복잡한 인프라 코드를 대체하기 어렵고, 고급 판단과 검수는 여전히 시니어의 역할이다.
- 비용 절감만을 노린 인력 축소는 역효과를 낳을 수 있으므로 대체가 아니라 인간 역량을 보강하는 방향으로 AI를 써야 한다.
코더를 AI로 대체? 현장의 데이터가 말하는 현실
고객지원부터 코드까지 모든 것을 자동화하려는 경쟁 속에서 AI는 만능열쇠처럼 추앙받고 있다. 애플리케이션 전체를 작성하고, 엔지니어링 팀을 효율화하며, 비싼 인력을 줄일 수 있다는 달콤한 서사가 따라붙는다. 그러나 GE, 디즈니, 하버드 의대 등과 실제 데이터·워크플로를 개선해 온 현업의 시각에서 보면, 과대평가가 현실을 앞서간다. 대다수 직무에서 인간을 즉시 대체하는 일, 특히 코더를 AI로 대체한다는 발상은 아직 지평선 너머의 이야기다.
왜 ‘코더를 AI로 대체’는 시기상조인가
지난 2년 사이 프로그래밍 일자리의 4분의 1 이상이 사라졌고, 마크 저커버그는 메타의 많은 코더를 AI로 대체하겠다고 밝혔다. 그럼에도 빌 게이츠와 샘 올트먼은 공개적으로 ‘코더를 AI로 대체’하는 접근에 경고를 보냈다. 지금 시점의 AI 도구에 기술·비즈니스 직무를 완전 대체하도록 기대하는 것은 무리다. AI가 아는 것은 자신이 본 데이터에 한정되며, 기술 세계에서 그것의 대부분은 상투적 패턴이기 때문이다.
생성형 AI의 학습 데이터 한계
생성형 AI는 주로 공개 인터넷 데이터와, 기업 내부에서 생성·구매한 비공개 데이터로 학습된다. 기본 웹사이트 제작이나 템플릿 앱 구성 같은 단순 과제는 잘 해낸다. 그러나 구글이나 스트라이프 같은 회사를 구동하는 정교한 독점 인프라 코드는 공개 저장소에 없다. 기업 방화벽 안에 잠겨 있어 학습 데이터로 접근할 수 없고, 수십 년 경험의 엔지니어가 축적한 암묵지가 스며 있다. 이 지점이 ‘개발자를 AI로 대체’가 막히는 본질적 이유다.
주니어 보조 vs 시니어 검수: 생산성의 진실
지금의 AI는 스스로 추론하거나 직감을 갖지 못하며, 관찰한 패턴을 모사하는 데 강하다. 한 동료의 말처럼 대규모 언어모델은 ‘정말 잘 맞히는 추측기’에 가깝다. 초안 작성이나 단순 작업에는 훌륭한 주니어 팀원처럼 유용하지만, 반드시 감독이 필요하다. 간단한 코드는 5배 가까운 개선을 보기도 하지만, 복잡한 코드에서는 AI 결과를 점검·수정하는 데 오히려 더 많은 시간과 에너지가 든다. 결국 깊은 경험의 시니어가 결함을 찾아내고, 그 결함이 6개월 뒤 어떤 리스크로 이어질지까지 판단해야 한다.
비즈니스 리스크: 효율성의 역습
AI는 비용을 낮추고 팀을 작게 만들 수 있다고 약속하지만, 성급한 인력 축소는 되레 부메랑이 될 수 있다. 주니어급 업무는 맡길 수 있어도, 고난도·정교한 프로젝트의 완결성은 담보하지 못한다. AI는 빠르고, 인간은 똑똑하다 — 이 차이를 간과한 ‘AI로 코더 대체’ 전략은 품질·보안·책임의 공백을 초래할 수 있다. AI의 목표는 인간을 고리 밖으로 밀어내는 것이 아니라, 인간을 보강하는 것이다.
실제 적용 예시
홈페이지 제작 전 필수 체크리스트
요구사항 정의(목표·타깃·필수 기능), 접근성·보안 기준 수립, 템플릿·디자인 시스템 선택, 콘텐츠 가이드와 SEO 기준, 배포·롤백 파이프라인을 먼저 정리하라. AI는 와이어프레임 제안, 템플릿 코드 생성, 카피 초안 작성 등에서 속도를 낸다. 다만 시니어는 아키텍처 적합성, 보안 헤더·인증·비밀관리, 성능·캐싱 전략, 라이선스·저작권 이슈를 검수해야 한다. 목표는 AI로 코더 대체가 아니라, 반복 업무를 자동화해 품질 기준을 더 엄격히 적용하는 데 있다.
홈페이지 제작 프로세스 단계별 안내
기획(요구사항·정보구조) → 디자인(디자인 시스템·컴포넌트) → 구현(템플릿·빌드 설정) → 테스트(접근성·성능·크로스브라우저) → 배포(CI/CD·모니터링) 순으로 진행하라. AI는 컴포넌트 코드 스캐폴딩, 테스트 케이스 초안, 성능 개선 제안 등을 제공하고, 사람은 설계 의도 일관성, 보안·규정 준수, 릴리스 리스크 판단을 맡는다. 전 과정에서 가드레일(리눅스 권한·비밀 스캔·리뷰 필수)을 설정해 ‘개발자를 AI로 대체’하려는 유혹 대신, 사람 중심의 검증 체계를 강화하라.
결론: 대체가 아닌 보강
지금 필요한 것은 ‘AI로 코더 대체’ 담론이 아니라, 인간의 전문성을 증폭시키는 활용 전략이다. 성급한 대체는 위험하고, 숙련된 감독 아래 제한적·반복적 과제를 맡기는 것이 현명하다. 대화를 ‘인간을 대체’에서 ‘인간을 보강’으로 전환할수록 AI의 이익은 커진다. 이 글의 견해를 전한 데릭 창(Stratus Data 공동설립자)의 경험이 보여주듯, 현장은 이미 그 사실을 증명하고 있다.
