AI가 개발자의 일자리를 없앨까요?
AI가 당신의 일자리를 뺏지는 않을 것입니다. 대신 당신의 업무 방식을 바꿀 것입니다.
적응하기를 거부한다면 어려움에 직면하게 될 것입니다. 시스템 아키텍처와 소프트웨어 개발 분야에서 20년을 보낸 저는 명확한 변화가 일어나고 있음을 목격하고 있습니다.
AI는 특정 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 다음과 같은 작업에 도움이 됩니다:
- 보일러플레이트 코드 작성.
- 리팩토링 및 디버깅.
- 테스트 시나리오 생성.
- 간단한 API 엔드포인트 설정.
저는 간단한 백엔드 엔드포인트와 기본적인 UI 컴포넌트를 구축하는 데 AI를 사용합니다. 이는 시간을 절약해 줍니다.
하지만 AI에는 한계가 있습니다. 비즈니스 로직에 대한 깊은 이해가 부족합니다.
최근 진행한 ERP 프로젝트에서 AI는 괜찮은 수준의 CRUD 작업을 수행했습니다. 하지만 복잡한 비즈니스 워크플로우에서는 실패했습니다. 품질 관리 체크가 창고 재고 이동에 어떤 영향을 미치는지 이해하지 못했습니다. AI는 패턴을 따를 뿐, 비즈니스 규칙 뒤에 숨겨진 "이유(why)"를 파악하지 못합니다.
뱅킹 시스템에서 AI는 보안 요구 사항이나 규제 제한과 같은 계층화된 규칙을 다루는 데 어려움을 겪습니다. 금융 거래의 전략적 목적을 파악할 수 없습니다.
저는 AI를 오토파일럿(autopilot)이 아닌 코파일럿(co-pilot)으로 대합니다.
제조 ERP의 생산 계획에 AI를 사용했을 때, AI는 훌륭한 데이터 예측을 제공했습니다. 하지만 저희 팀은 다음과 같은 작업을 수행해야 했습니다:
- 올바른 데이터 제공.
- 모델 학습.
- 결과 해석.
- 결과를 기존 워크플로우에 통합.
시스템 관리 분야에서 AI의 제안만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. PostgreSQL 인덱스 전략이나 Redis eviction policy를 결정하려면 실제 경험이 필요합니다.
AI는 망치와 같은 도구입니다. 망치가 목수를 도와줄 수는 있지만, 목수는 여전히 나무의 특성과 설계를 알고 있어야 합니다.
개발자의 역할은 다음과 같은 방향으로 이동하고 있습니다:
- 고차원적인 문제 해결.
- 시스템 아키텍처.
- 프롬프트 엔지니어링.
- AI 출력물에 대한 비판적 평가.
- 정보 관리.
진짜 위험은 일자리를 잃는 것이 아닙니다. 자신의 역량을 잃는 것이 진짜 위험입니다.
AI를 맹목적으로 신뢰하면 실패하게 됩니다. 한 번은 AI로부터 systemd timer 설정을 받은 적이 있습니다. 겉보기에는 맞았지만, OOM-killed 루프를 유발했습니다. 저는 Linux 서비스에 대한 지식을 활용해 이를 해결해야 했습니다.
추상적으로 사고하고 윤리적 판단을 내리는 능력에 집중하세요. AI를 뇌를 대체하는 용도가 아닌, 기술을 확장하는 용도로 사용하십시오.
여러분은 이러한 변화에 어떻게 대비하고 계신가요? 댓글로 알려주세요.
Source: https://dev.to/merbayerp/will-ai-make-developers-jobless-an-honest-answer-g6n
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi