8년 전 “개발자 투자 늘 것” 했던 네이버 개발자… AI 시대에 “확답 못 해” 작성일 10-29 52 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0XMpgn0HYd"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4086d1e9921b2fc1954308f866d90a0976614755819730d7747ec1181c01d9ec" dmcf-pid="pZRUaLpX5e" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 25일 서울 강남구 도산대로 vooy 오피스에서 열린 AI 네이티브 인재를 선발하는 스타트업의 해커톤 현장에서 참가자들이 AI를 활용해 코딩중인 모습. 기사 내용과는 무관./김지호 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/chosun/20261029152542885xttj.jpg" data-org-width="4947" dmcf-mid="3YPFndtWXJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/chosun/20261029152542885xttj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 25일 서울 강남구 도산대로 vooy 오피스에서 열린 AI 네이티브 인재를 선발하는 스타트업의 해커톤 현장에서 참가자들이 AI를 활용해 코딩중인 모습. 기사 내용과는 무관./김지호 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="dbcd434f4d2bde74350c11277c73f7d360260bd6d12af012a8c1e8947264d113" dmcf-pid="U2wxSCQ91R" dmcf-ptype="general">8년 전 학생들에게 소프트웨어 개발자에 대한 투자가 계속 늘어날 것이라고 전망했던 네이버 개발자가 AI(인공지능) 시대에 달라진 진로 조언을 내놨다. 이번에는 개발자 취업 준비가 좋은 선택인지 확답하기 어렵다고 했다. 인공지능(AI)이 개발 업무를 맡으면서 앞으로 ‘개발자’라는 이름으로 어떤 일을 하게 될지부터 바뀌고 있다는 이유 때문이다.</p> <p contents-hash="eab96fa96cbe38649f7cd7edcb042bedb01c327a7f1189bf25bf929e883a6a01" dmcf-pid="uVrMvhx2XM" dmcf-ptype="general">29일 네이버 기술 블로그 D2에 따르면, 정상혁 네이버 기술 조직 리더는 지난 27일 ‘AI 시대의 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게’라는 글을 공개했다. 2018년 쓴 ‘백엔드 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게’의 후속편이다. 정 리더는 옛 글만 접한 학생들에게 현재 상황에 맞지 않는 정보를 줄 수 있다는 우려에 지난해 말 학생들의 질문을 받아 새 글을 썼다고 설명했다.</p> <p contents-hash="6ad13ce91a9a1d2fc56025e45da46ed31b6854e1a6730b820c5327558575a046" dmcf-pid="7fmRTlMVGx" dmcf-ptype="general">8년 전 정 리더는 개발 도구의 발전으로 생산성이 높아지는 속도보다 새로 만들거나 유지·보수할 시스템이 늘어나는 속도가 더 빠르다고 봤다. 개발이 쉬워져도 해야 할 일이 더 많이 늘어나 개발자에 대한 투자는 계속 증가할 것이라는 전망이었다. 그러나 AI는 코드 작성뿐 아니라 설계·검증 등 개발 전 과정에 참여하고 있다. 그는 이로 인한 생산 속도 변화가 이전에 경험하지 못한 수준이어서 과거의 경험만으로 일자리에 미칠 영향을 판단하기 어렵다고 했다.</p> <p contents-hash="c941b220a187e2aca744e910cd8b1f2f22311f90b4034511023953a821d61565" dmcf-pid="z4seySRftQ" dmcf-ptype="general">그렇다면 학생들은 여러 기술을 두루 배워야 할까, 한 분야를 깊게 파야 할까. 정 리더는 “출발점은 한 분야의 깊이”라고 했다. 적어도 한 분야에서는 AI의 결과물을 비판할 만큼 깊이 알아야 한다는 것이다. 다만 넓이와 깊이 중 하나를 고르는 문제는 아니라고 설명했다. 판단에 필요한 다른 분야도 각각 필요한 수준까지 이해해야 하며, 서로 다른 분야의 기준이 충돌할 때 어느 쪽을 택할지는 양쪽을 깊이 아는 사람이 더 잘 판단할 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="47864aecdd013f8b836bef8f839c64b640321bb33db59ba85546604cdf53646f" dmcf-pid="q8OdWve4XP" dmcf-ptype="general">진로에 대해서는 특정 기술이나 업무 영역에 한정하지 말라고 조언했다. AI 덕분에 낯선 기술을 익히는 비용이 낮아지면서, 특정 기술을 다룬다는 사실만으로 차별화된 전문성을 인정받기는 어려워진다는 것이다. 정 리더는 “그만큼 개발자가 주 영역을 넓혀 공동의 목표에 기여하리라는 기대치는 높아졌다”고 했다. 이번 글의 제목에서 서버 쪽 개발을 뜻하는 ‘백엔드’를 뺀 것도 학생들이 진로를 특정 영역에 제한하지 않기를 바랐기 때문이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="b48e4d8ac73aed8685cd773a3d4363b6526922a424ead96bd0635092a6ca2381" dmcf-pid="B6IJYTd8Y6" dmcf-ptype="general">취업 준비에서도 사용해 본 기술의 목록보다 문제를 해결한 과정을 보여주는 것이 중요하다고 했다. 프로젝트에 AI를 활용했다는 사실도 숨길 필요가 없다고 봤다. 정 리더는 “AI 활용은 이제 개발자의 기본 소양”이라고 했다. 다만 AI가 만든 결과물을 본인이 이해하고 평가할 수 있어야 한다는 것이다. AI에 무엇을 지시했고, 결과물의 어떤 부분을 의심해 어떻게 검증하고 고쳤는지 설명할 수 있다면 필요한 역량을 갖췄다는 긍정적인 신호라고 했다. 반대로 AI가 만든 프로그램에 오류가 생겼는데도 원인을 모른다면 AI를 잘 활용한다고 보기 어렵다고 설명했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 크리니티, AI정부 시대 공공메일 새 역할 제시…"메일은 AI 정부 데이터 인프라” 10-29 다음 "직원이 찾아낸 AI, 회사 전체가 쓴다"…LG유플러스의 AX 실험 10-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
