증강 개발자의 시대, AI와 함께 성장하는 법 (2)

개요

AI가 비약적으로 발전하면서 개발 생산성이 놀라울 정도로 올라가고 있다. 회사 입장에서는 정말 좋은 일이다. 하지만 개인의 입장에서 이건 과연 좋은일 일까? 라는 고민을 한적이 있었다. 

예전 같으면 몇 시간씩 고민하던 문제를 이제는 AI에게 물어보면 순식간에 답을 알려준다. 더 나아가 내가 놓친 부분이나 더 나은 방법까지도 제안해줘서 정말 고맙고 도움이 많이 된다.

그런데 주어진 일을 정해진 기간 안에 완수하는데에만 집중하다보니 어느 순간부터 길을 잃는 듯한 느낌이 들었다. 결국 "어떻게" 보다 "빨리" 가 중요해졌고, AI 가 알려준 정보들은 금새 잊혀졌다. 또 물어보면 되니까. 그렇게 휘발성이 높은 학습들을 반복하면서 내 안에 기술부채가 쌓이고 있던건 아닐까? 개발자로서의 나만의 색깔이 희미해져가고 있다는 불안함도 생겼다. 

이번 밋업에서는 그런 고민들을 풀 실마리를 얻었다. 단순히 생산성을 높이는 것이 아니라 AI를 나의 학습 파트너로 활용하는 방법에 대한 방향성이 보이기 시작했다. 앞으로 AI를 잘쓰는 개발자가 아니라 AI와 함께 배우고 성장하는 개발자가 되고 싶다. 

 

강화학습의 탐험과 활용의 딜레마

많은 사람들이 AI를 어떻게 더 빠르게 활용할지, 생산성을 어떻게 더 극대화할지에만 집중하고 있다. 하지만 거기에는 강화학습에서 말하는 "탐험"과 "활용"의 딜레마가 있다. 

AI를 쓰다보면 결국 강화학습의 탐험과 딜레마를 겪게 된다.

1.이게 무슨 말일까? 

활용(Exploitation)	탐험(Exploration)
지금까지 알고 있는 최선의 방법을 반복해서 사용해 이익을 극대화	더 나은 방법이 있을지도 모른다는 가능성을 두고 새로운 시도를 해봄

 

개발의 생산성과 학습의 딜레마

• 당장 일을 빨리 끝내는게 중요하지만,
• 기술을 깊이 이해하고 성장하는 것도 중요하다.

이 두가지를 조화 시키는 것이 앞으로의 개발자에게 중요한 과제가 된다.

 

AI를 활용한 역량 강화

AI는 단순히 "코드를 대신 짜주는 도구" 가 아니다. 잘 활용하면 학습과 성장의 촉매제가 된다.

 

1. 기존 코드 분석 및 학습

스프링 프레임워크 7.0을 예로 들어서 설명해주셨다.

• 스프링 소스 코드를 Claude Code로 분석
• 최근 커밋에서 주요 기능과 변경 사항 확인
• 아키텍처와 테스트 작성 패턴 파악
• 비동기 처리, 코틀린 지원 등 기술 요소를 정리 
• 이런 학습 과정을 통해 AI와 함께 모범 사례를 찾고, 가이드 문서를 만들 수 있다.

2. 레퍼런스 기반 학습

MCP 서버를 이용해 웹 브라우저와 연결하고, 필요한 기술 문서를 바로 참조하여 개발

• 예) React 문서 -> prop 전달 방식 학습
• 필요한 부분만 AI가 요약하고, 예제 코드도 만들어 주기도 한다. 

3. Notebook LM 활용

• 전자책, 블로그, 유튜브, 위키 등 다양한 소스를 모아서 노트북에 저장
• 주제별로 요약, 개념 정리, 오디오 팟캐스트 생성
• 대립되는 주장에 대해 비교 분석, 심층 분석 가능
• AI가 내가 이해할 수 있는 수준으로 설명해줌

4. Deep Research

• Gemini, GPT의 Deep Research 기능 활용
• 방대한 자료를 수집하고, 요약, 비교, 분석
• 리포트를 Notebook LM에 저장해서 재활용

 

클릭 클릭 금지! - AI를 무조건 수락하지 말자

 

AI의 코드를 "무조건 수락" 하는 것은 지양해야한다.

• Ask, Agent 모드에서 AI에게 코드 생성을 요청하면 AI는 
  • 요청한 내용을 정제하고, 어떤 계획을 가지고 문제를 풀지 보여주고,
  • 각 단계마다 어떤 생각을 하는지 자세히 보여주고,
  • 코드를 생성한 뒤에 코드에 대한 설명을 자세히 적어주고,
  • 더 알고 싶은게 있는지 물어보라고 한다.

마치 시니어 개발자가 옆에 붙어서 자세한 설명을 하면서 코드 만드는 것을 도와주는데 코드 입력만 하고 위와 같은 부분들은 무시하는 주니어 개발자라면 시니어 개발자의 입장에서 어떨까? - 되돌아보면 얼마나 많은 학습의 기회를 놓치고 있었던걸까.. 

 

 

읽기 능력과 탐험적 AI 사용

AI 시대 개발자에게 가장 중요한 역량은 "읽기 능력"과 "비판적 사고" 이다.

• AI가 만든 코드를 그냥 쓰지 말고,
  • 왜 이렇게 만들었는지?
  • 다른 방법은 없었는지?
  • 내가 원하는 방향과 맞는지? 를 스스로 질문하고 검토해야한다.

 

학습을 위한 전용 시간을 확보하는 것도 중요하다. 조직과 개별 개발자는 탐험 모드에서 AI 도구를 사용할 특정 시간을 할당해야한다. 

개인적인 기술 코드 훈련은 개인 시간에 해야한다. 그게 프로의 자세라고 이동욱 님이 말하셨다는데 여러가지 생각이 들었다. 

프로의 자세라니, 나는 이 업종을 통해서 일을 하고 금전적인 대가를 받고 있다. 일반 사람들에 비해서 지식이 있겠지만 나는 프로일까?

이 일에 대해서 너무 안일하게 생각하고 있던건 아닐까? 좀 더 진지하게 임해야겠다는 생각이 들었다. 

 

의도적 수련 

모든 방법은 AI를 다양한 레벨로 활용해야한다. 

• 주기적으로 AI를 개입 시키지 않은 레벨 0 수준으로 개발해보기가 필요하다.
• 토이 프로젝트 및 재구현: 자신이 직접 설계한 사이드 프로젝트를 만들고, 이를 여러가지 접근 방법으로 다시 만들어보고 재구성해보는 시도
• 기억 인출 학습: AI 에게 어제 학습한 내용에 대해 설명해보고 나의 설명에 대해서 평가해달라고 요청
  • 내가 어제 학습했던걸 너한테 이야기 해볼게.
  • 타이핑 하는거 힘든거 안다. 말로 하면 텍스트로 바꿔주는 기술은 너무너무 많으니까 프로그램 하나해서 말로 해서 프롬프트 창에 입력하면 된다.

 

증강 개발자 (The Argumented Developer)

증강 개발자라는 단어는 "가트너" 에서 2019년에 처음으로 언급했다고 한다.

증강개발자는 AI 기술을 파트너처럼 활용하여 자신의 역량을 강화하고 더 높은 가치를 창출하는 차세대 개발자 모델을 의미한다. 

1. 작업의 성격에 따라서 최적의 AI 협업 모드를 선택하고 그때 사용하는 도구도 익숙해져야한다.
2. AI가 최고의 성능을 발휘할 수 있도록 명확한 아키텍처와 지속 가능한 컨텍스트를 제공한다.
3. AI가 제공한 최종 결과물에 대해서 최종 판단을 책임진다.

 

AI는 계속 진화하고 이에 따라 개발자의 역할도 꾸준하게 달라질 것이다.

인간의 지성과 AI의 효율성을 능숙하게 결합하는 증강 개발자가 되어야한다고 토비님은 말했다.

이전 보다 훨씬 더 쉽게 성장할 수 있는 기회가 주어졌고, 그런 성장 가능성을 최대한 활용하여 성장하자.

 

 

정리 하며

이번 밋업을 통해서 AI를 도구로 활용하여 단순히 생산성을 올리는 것 에서 그치지 않고, AI를 내 성장 파트너로 활용하는 법을 배웠다. 

지금 까지는 막히는 부분을 빠르게 해결하는 데만 집중했다면, 앞으로는 AI를 활용해서 더 깊이 배우고, 더 많이 탐험하고, 더 멀리 성장하고 싶다. 나는 프로가 되고 싶다. 이 일을 시작하고 남은 인생을 살아가면서, 즐겁게 이 일을 해내고 싶다. 그러기 위해서 든든한 동료이자 멘토로써 AI를 활용하자. 

 

이제 중요한건 AI를 잘 쓰는 것이 아니라 AI와 함께 배우고 성장하는 사람이 되는 것이다.