소프트웨어 엔지니어링 업계가 AI 에이전트로 인해 앞으로 10년 안에 어떻게 바뀌거나 사라질 수 있는지에 대한 불안과 전망을 다룬 글.
2021년에 좋은 소프트웨어 엔지니어로 일하는 건 정말 끝내줬다. 세상은 소프트웨어로 가득했고, 매년 더 많은 회사가 생겨나 엔지니어를 고용해 코드를 작성하고 시스템을 운영해야 했다. 나는 내가 그 일을 잘한다는 걸 알았고, 원하기만 하면 얼마든지 계속할 수 있다는 것도 알았다. 내가 사랑하는 일은 고갈되지 않을 거라고 믿었다.
2026년인 지금, 소프트웨어 엔지니어링 산업이 앞으로 또 다른 10년을 버틸 수 있을지 확신이 없다. 설령 살아남는다 해도, 지난 20년 동안 변한 것보다 훨씬 더 크게 바뀔 거라고는 확신한다. AI 에이전트를 감독하는 수익성 좋은 틈새를 파낼 방법을 찾게 될지도 모르고, 아예 업계를 떠나야 할지도 모른다. 어느 쪽이든 내가 사랑하던 일은 사라져 가고 있다.
그 일에 대해 너무 애도하는 건 모양새가 좋지 않다. 이유는 두 가지다. 첫째, 2010년대에 좋은 소프트웨어 엔지니어가 된다는 것의 핵심은 코드가 충분한 레버리지를 제공해서 다른 직업들을 자동화로 없앨 수 있다는 점이었다. 그래서 프로그래밍이 그렇게(그리고 지금도) 수익성 높은 직업인 것이다. 우리가 우리 업계 자체를 자동화로 없애고 있다는 사실은 아마 어떤 우주적 정의 같은 것일지도 모른다. 하지만 오늘날 일하는 소프트웨어 엔지니어라면 누구나 이 질문을 걱정하고 있다고 생각한다. AI 에이전트가 업계 전반에 완전히 퍼지고 나면, 내가 할 일로 무엇이 남을까?
둘째 이유는, 아마 내가 가장 마지막에 밀려날 사람 중 하나일 가능성이 크기 때문이다. 스태프 엔지니어로서 내 일은 AI 에이전트가 존재하기 전부터 어느 정도 AI 에이전트를 감독하는 것과 비슷했다. 나는 직무 시간의 상당 부분을 사람의 언어로 다른 엔지니어들과 소통하면서, 그들이 올바른 방향으로 가고 있는지 확인하는 데 쓴다. 주니어와 미드레벨 엔지니어가 나보다 먼저 고통받을 것이다. 소수의 매우 시니어한 사람들의 “손”이 되어줄 엔지니어 그룹을 왜 고용하겠는가? 가격의 일부로 Claude Opus 4.6 인스턴스를 임대할 수 있는데.
내 다음 10년은 아마 이 질문 하나에 지배될 것 같다: 기술 산업은 AI 에이전트의 역량을 과대평가할까, 과소평가할까?
기술 기업들이 과소사격한다면—AI 에이전트가 엔지니어를 대체할 수 있을 만큼 충분히 능력 있어진 뒤에도 계속 엔지니어를 채용한다면—적어도 나는 더 오래 직장을 붙잡고 있을 것이다. 그래도 “내 일”은 점점 “AI 에이전트 무리를 감독하는 일”을 의미하게 될 것이다. 코드를 쓰는 시간보다 리뷰하는 시간이 더 많아질 것이고, 실제 코드베이스를 읽는 시간보다 모델 출력물을 읽는 시간이 더 많아질 것이다.
기술 기업들이 과대사격하는 쪽으로 기운다면, 훨씬 더 기이해지겠지만, 중기적으로는 오히려 내가 더 나은 위치에 있을 수도 있다. 이 세계에서는 기술 기업들이 집단적으로 ‘너무 일찍 채용을 멈췄다’는 사실을 깨닫고, 방대하게 늘어난 AI 생성 코드베이스를 관리할 충분한 기술 인재를 확보하기 위해 허둥댄다. 주니어 시장이 말라가면서, 숙련된 시니어 및 스태프 엔지니어의 총수는 정체되고, 그 결과 내 노동에 대한 수요가 _증가_한다(모델이 충분히 좋아져서 결국 나까지 완전히 대체하기 전까지는).
물론 소프트웨어 엔지니어링 산업이 예전에도 죽어가는 것처럼 보였던 적은 있었다. 고수준 프로그래밍 언어는 비기술자가 컴퓨터 코드를 쓰게 해줄 거라고 했다. 아웃소싱은 생활비가 비싼 국가에서 소프트웨어 엔지니어 수요를 죽일 거라고 했다. 그런 파멸의 예언들은 하나도 실현되지 않았다. 하지만 나는 그게 큰 위안이 되진 않는다고 생각한다. 기술 때문에 쓸모없어지면 산업은 정말로 죽기도 한다. 언젠가는 업계가 그냥 버티며 지나갈 수 없는 위기가 찾아올 것이다.
가장 낙관적인 입장은 아마도, 이제 소프트웨어 한 줄당 필요한 엔지니어 수는 줄어들었음에도 전체 소프트웨어 양이 너무 빠르게 늘어나서 소프트웨어 엔지니어 수요가 _증가_한다는 주장일 것이다. 이는 흔히 Jevons effect라고 불린다. 이런 맥락에서 나는 어떤 엔지니어들이 “AI가 생성한 코드를 정리하는 일은 언제나 내 몫이 될 거야” 같은 말을 하는 것도 본다.
하지만 나는 그럴 가능성이 낮다고 본다. AI 에이전트는 새 코드를 쓰는 것만큼이나 버그를 고치고 코드를 정리할 수도 있다. 즉, 많은 엔지니어보다 더 잘하고, 매달 개선되고 있다. 회사들이 AI가 만든 코드를 관리하려고 엔지니어를 고용하는 대신, 그냥 더 많은, 더 좋은 AI를 투입하면 되지 않을까?
만약 Jevons 효과가 사실이라면, 도구가 많은 코드를 만들어낼 만큼 충분히 좋아졌지만(우리는 이미 그 지점에 와 있다), 유지보수까지 하기에는 아직 조금 부족한 어떤 AI 프로그래밍 정체 구간에 부딪혀 있어야 한다고 생각한다. 이는 _prima facie_로는 그럴듯하다. 모든 소프트웨어 엔지니어는 코드를 유지보수하는 일이 쓰는 것보다 더 어렵다는 걸 안다. 하지만 안타깝게도, 나는 그것이 _사실_이라고 생각하지 않는다.
내가 AI 도구를 써본 개인적 경험으로는, 그들은 코드 유지보수에도 점점 더 능숙해지고 있다. 지난 1년 정도 나는 코드베이스에 관해 내가 가진 거의 모든 질문을, 내가 스스로 답을 찾는 것과 병렬로 AI 에이전트에게도 던져 왔다. 그리고 그들이 ‘가망 없음’에서 ‘가끔은 나보다 빠름’으로, 다시 ‘대체로 나보다 빠르고 가끔은 더 통찰력 있음’으로 변해가는 걸 보았다.
지금 이 순간에도, 루프 안에 있는 유능한 소프트웨어 엔지니어에게는 여전히 할 일이 충분히 있다. 하지만 그 공간은 줄어들고 있다. AI 에이전트가 내 일을 가져가려면 어떤 진정으로 새로운 능력이 필요하다고는 생각하지 않는다. 그들이 이미 할 수 있는 일을 더 잘, 더 안정적으로 하기만 하면 된다. 그래서 시간이 지날수록 소프트웨어 엔지니어에 대한 수요가 증가하기보다는 감소할 거라는 쪽이 내게는 더 설득력 있다.
엉망이다. 내 일이 안전하다고, 내 커리어에서 가장 큰 문제는 번아웃 같은 것—외부가 아니라 내부의 संघर्ष—을 다루는 일일 거라고 느끼던 시절이 그립다. 그렇다고 해도 자동화 열차가 마침내 소프트웨어 엔지니어를 따라잡았을 때 우리가 불평하는 건 좀 우스운 일이다.
적어도 나는 좋은 시절이 좋은 시절이었음을, 그 안에 있을 때 알아차렸다는 점이 기쁘다. 제로금리 시대의 종말이 업계를 덜 안락하게 만들었을 때조차, 나는 여전히 소프트웨어 엔지니어로 일하는 게 몹시 행운이라고 느꼈다. 지금도 나는 많은 동료들보다, 특히 업계에 들어온 지 얼마 안 된 사람들보다 더 나은 위치에 있다.
그리고, 어쩌면 내가 틀렸을지도 모른다! 지금 시점에서 나는 내가 틀렸기를 바라며, 좋은 소프트웨어를 전달하는 데에는 정말로 어떤 je ne sais quoi 같은 인간적 요소가 필요하길 바란다. 하지만 그렇지 않다면, 나와 내 동료들은 다른 할 일을 찾아야 할 것이다.
edit: 이 글은 Hacker News에서 몇몇 댓글을 받았다. 일부 댓글러들은 회의적인데, AI 코딩이 그리 좋지 않다고 생각하거나, 인간의 창의성/큰 그림 사고/세부에 대한 주의가 언제나 가치 있을 거라고 믿기 때문이다. 다른 사람들은 10년이라는 기간이 지나치게 낙관적이라고 생각한다. 최상단 댓글은 이 글의 세 번째 문단에서 내가 설명한 아이러니를 되풀이한다.
edit: 이 글은 세르비아 r/programming 서브레딧에서 몇몇 댓글도 받았고, 내가 처음 알게 된 Tildes에서 훌륭한 댓글들도 받았으며, lobste.rs에서 추가 댓글들도 받았다.
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AI 엔터프라이즈 프로젝트의 95%가 실패한다는 건 걱정해야 할 일일까?
올해 7월, MIT NANDA는 _The GenAI Divide: State of AI in Business 2025_라는 보고서를 발표했다. 이 보고서는 기업의 AI 프로젝트를 운영하는 방법에 대한 조언에 대부분의 시간을 쓰지만, 모두의 화제가 된 항목은 헤드라인 통계였다: 조직의 95%가 AI 프로젝트로부터 아무런 수익도 얻지 못하고 있다.
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