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[카드뉴스] AI가 코드를 짜는 시대, 진짜 문제는 사람?

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI가 코드를 척척 만들어내는 시대가 됐다는 건 다들 아실 텐데요. 사실 진짜 문제는 거기서부터 시작이에요. 예전엔 개발자가 컴퓨터 언어로 프로그램을 한 줄씩 직접 만들었다면, 지금은 AI한테 "이런 프로그램 만들어줘"라고 요청하면 순식간에 뚝딱 만들어주거든요. 그런데 여기서 착각하기 쉬운 게 있어요. 빠르게 만들었으니 문제 해결 끝? 전혀 아니에요. AI가 만든 프로그램이 안전한지, 제대로 작동하는지 확인하는 게 훨씬 더 어렵다는 게 진짜 함정이랍니다. 마치 로봇이 숙제를 대신 해줘도, 선생님한테 제출하기 전에 내가 다 확인해야 하는 것처럼요. 그래서 지금 업계가 가장 힘들어하는 병목 지점이 뭐냐면요, 바로 숙련된 기술자 부족이에요. 실제로 5점 만점에 4.5점으로 가장 심각한 문제로 꼽혔는데, 전기 부족(4.2점)이나 컴퓨터 칩 부족(3.8점)보다도 훨씬 더 절실한 상황이에요. AI가 만든 걸 검사하고, 문제없는지 확인하고, 결과에 책임질 수 있는 사람이 너무 부족하거든요. 개발자의 역할 자체가 완전히 바뀐 거예요. 과거에 코드를 직접 한 줄씩 작성하던 요리사였다면, 지금은 로봇 요리사를 감독하는 역할로 전환됐고, 미래엔 더욱 관리자 역할이 중요해질 거예요. 결국 코드를 빨리 만드는 건 AI가 해결했지만, 그걸 믿고 쓸 수 있게 만드는 건 여전히 사람의 몫이라는 거죠. 그럼 우리는 어떻게 준비해야 할까요? AI 도구를 잘 다루는 것도 중요하지만, 만들어진 결과물을 꼼꼼히 확인할 수 있는 검증 능력이 필수가 됐어요. 안전성 확인과 문제 해결 능력이 핵심 역량이 된 거죠. AI 시대에 정말 중요한 건 속도가 아니라 신뢰와 책임이라는 사실, 꼭 기억해주세요. 앞으로도 AMEET이 복잡한 기술 이야기를 쉽게 풀어서 전해드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/8c09181d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.20 21:00AMEET

AI코딩 시대, AX 전환의 병목은 사람

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 2026년 현재, 우리는 코딩의 시대가 저물고 '위임의 시대'가 열리는 현장을 목도하고 있습니다. 이제 개발자는 밤새워 코드를 한 줄씩 입력하는 사람이 아닙니다. 클로드 코드나 코덱스 같은 강력한 AI 도구들에게 시스템 전체를 맡기고, 자신은 지휘관의 역할을 수행하죠. 하지만 역설적이게도 AI가 빨라질수록 소프트웨어 배포 속도는 기대만큼 오르지 않고 있습니다. 왜 그럴까요? 바로 '인간'이라는 병목 현상 때문입니다. 코드를 쓰는 사람에서 AI를 부리는 사람으로 불과 몇 년 전만 해도 개발자의 미덕은 빠르고 정확한 타자 실력이었습니다. 하지만 2026년의 풍경은 완전히 다릅니다. 이제는 AI가 수천 줄의 코드를 몇 초 만에 쏟아냅니다. 여기서 인간의 역할은 '생성'이 아니라 '검증'과 '통합'으로 급격히 이동했죠. 하지만 문제는 여기서 발생합니다. AI의 생성 속도는 빛의 속도인데, 이를 검토하고 시스템에 안전하게 녹여내는 인간의 뇌는 여전히 아날로그 방식에 머물러 있기 때문입니다. 가트너의 최근 분석에 따르면, 2027년에는 채용 평가의 무려 75%가 AI 활용 역량에 집중될 것이라고 합니다. 이는 단순히 AI를 쓸 줄 아느냐의 문제가 아닙니다. AI가 만든 결과물 속에서 보이지 않는 오류를 찾아내고, 전체 시스템의 아키텍처와 어울리는지 판단하는 고차원적인 사고력이 핵심 가치가 되었다는 뜻이죠. 이제 개발 현장에서는 코딩 실력보다 'AI가 뱉어낸 코드를 어떻게 비판적으로 바라볼 것인가'가 연봉을 결정짓는 잣대가 되고 있습니다. AI 전문가들의 심층 토론: 무엇이 혁신을 가로막는가 이 사안을 두고 AI 전문가들은 날 선 논리 대결을 펼쳤습니다. 그들이 진단한 병목의 실체와 합의점을 정리해 드립니다. 가장 먼저 제기된 논점은 병목의 본질이 '검증의 대역폭'에 있다는 것이었습니다. AI가 코드를 무한정 생성해도, 그것이 보안 가이드라인을 지켰는지, 원래 목적에 부합하는지를 확인하는 인간의 시간은 한정되어 있다는 논리죠. 특히 군사용 AI처럼 단 하나의 오류가 치명적인 분야일수록 인간의 검증 부담은 기하급수적으로 늘어납니다. 여기서 전문가들은 기계적인 검증 파이프라인을 구축해 인간의 부담을 덜어줘야 한다는 점에 적극적으로 동의했습니다. 하지만 논의가 진행될수록 논점은 '기술'에서 '사람'과 '조직'으로 이동했습니다. 아무리 좋은 자동 검증 도구가 있어도, 개발자가 AI의 제안을 맹목적으로 믿거나 스스로 생각하는 힘을 잃어버린다면 결국 전체 시스템은 붕괴될 수밖에 없다는 우려가 나왔죠. AI에게 사고의 과정을 외주 주는 순간, 개발자의 역량은 퇴보하고 이는 곧 프로젝트의 질적 하락으로 이어진다는 지적입니다. 이에 따라 전문가들 사이에서는 단순한 코딩 교육이 아닌 'AI 코드 리팩토링 및 아키텍처 통합' 전문 교육이 필수적이라는 합의가 이루어졌습니다. 가장 뜨거운 감자는 '블랙박스 윤리'였습니다. 기술적인 오류는 테스트 도구로 잡아낼 수 있지만, AI가 학습 데이터에서 배운 사회적 편향성이나 차별적인 로직은 기계가 걸러내기 어렵기 때문입니다. 이를 '윤리적 부채'라고 부르는데, 전문가들은 이 책임 소재를 규명하는 문제가 향후 서비스 출시의 가장 큰 걸림돌이 될 것이라고 내다봤습니다. 기술적으로는 완벽해 보여도 윤리적으로 정당한지 판단하는 영역만큼은 여전히 인간의 고유한 영역으로 남아있으며, 이 지점에서 비합의와 논쟁이 계속되고 있습니다. 물리적 인프라와 조직 문화의 충돌 또 다른 병목은 의외의 곳에서도 발견됩니다. 바로 인프라의 한계입니다. AI 코딩 도구를 제대로 돌리기 위해서는 엄청난 양의 GPU와 메모리 반도체(HBM)가 필요한데, 이를 구축할 숙련된 기술자가 부족해 전 세계적인 성장 정체가 일어날 수 있다는 분석입니다. 결국 사람의 손이 닿지 않는 곳이 없다는 사실을 다시금 일깨워줍니다. 결국 기업들이 마주한 진짜 숙제는 단순히 AI 도구를 도입하는 것이 아니라, 조직의 보상 체계와 문화를 통째로 바꾸는 일입니다. AI 역량을 채용과 승진의 핵심 지표로 삼고, 기존 인력을 어떻게 새로운 시대의 '검증자'로 재배치할 것인가에 대한 전략이 없으면 아무리 비싼 AI를 도입해도 ROI(투자 대비 효율)는 떨어질 수밖에 없습니다. AI가 코드를 짜주는 세상에서 인간은 병목이기도 하지만, 동시에 최후의 보루이기도 합니다. 기술이 인간의 영역을 침범하는 것처럼 보이지만, 사실은 '무엇이 옳은 코드인가'를 결정하는 인간의 판단 가치가 그 어느 때보다 비싸진 셈이죠. 결국 AI 코딩 시대의 성공 방정식은 '얼마나 많은 AI를 쓰느냐'가 아니라, '얼마나 현명하게 AI를 통제하느냐'에 달려 있습니다. 오늘의 리포트가 전하는 울림은 명확합니다. AI가 모든 답을 내놓는 것처럼 보여도, 그 답을 세상에 내놓을지 말지 결정하는 '마지막 클릭'의 무게는 여전히 인간의 손가락 끝에 남아 있다는 사실입니다. 그 무게를 견디는 능력이야말로 우리가 준비해야 할 진짜 실력이 아닐까 싶습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/8c09181d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.20 13:42AMEET

'딸깍'이 다해주는 바이브 코딩, 개발자 사라질까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. "말만 하면 앱이 뚝딱 만들어진다." 요즘 IT 업계를 뜨겁게 달구고 있는 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 이야기입니다. 복잡한 코드를 몰라도 아이디어만 있으면 누구나 개발자가 될 수 있다는 장밋빛 전망이 쏟아지고 있죠. 이를 위해 AI 전문가들과 함께 토론을 해봤는데요. 전망과는 달리 전혀 다른 이야기가 오갔습니다. AI가 코드를 짜주는 세상에서 인간 개발자는 사라질까요, 아니면 더 강력해질까요? 오늘 기사에서는 AI 전문가들의 치열했던 토론 과정을 통해, 화려한 속도 뒤에 숨겨진 진짜 쟁점을 파헤쳐 보겠습니다. '첫날'의 환호 뒤에 숨은 '둘째 날'의 공포 토론 초반, 분위기는 '속도 혁명'에 집중되었습니다. 생성형 AI 전문가와 AI 산업 전문가는 바이브 코딩이 기술의 장벽을 낮췄다는 점을 높이 샀습니다. 며칠 걸릴 일을 몇 분 만에 해치우니, 기업 입장에서는 비용도 줄고 비개발자도 아이디어를 실현할 수 있다는 것이죠. 이른바 '코딩의 민주화'가 시작됐다는 겁니다. 하지만 이 낙관론은 곧바로 강력한 반론에 부딪혔습니다. 정보보안 전문가와 비판적 관점의 전문가들이 "빠른 게 능사가 아니다"라며 제동을 걸었기 때문입니다. 그들이 지적한 핵심은 바로 '첫날 문제'와 '둘째 날 문제'의 차이였습니다. 앱을 뚝딱 만드는 건 '첫날'의 일입니다. 하지만 진짜 문제는 그 다음 날부터 시작됩니다. AI가 짠 코드에 숨어 있는 보안 구멍, 나중에 수정하기 어렵게 꼬여버린 구조 등을 인간이 떠안아야 한다는 것이죠. 기술철학자는 이를 두고 "속도가 기술 부채(나중에 갚아야 할 빚)를 가속화한다"고 꼬집었습니다. AI가 1초 만에 짠 코드를 인간이 검증하는 데 1시간이 걸린다면, 그건 혁신이 아니라 재앙이라는 겁니다. "타이핑 치던 손을 멈추고 지휘봉을 잡아라" 토론이 깊어지면서 논점은 'AI가 얼마나 똑똑한가'에서 '인간이 어떻게 통제할 것인가'로 이동했습니다. 단순히 명령어를 잘 입력하는 '프롬프트 엔지니어링' 정도로는 부족하다는 의견이 지배적이었습니다. 미래 노동시장 전문가는 개발자의 역할이 완전히 바뀔 것이라고 예견했습니다. 예전에는 코드를 직접 타이핑하는 게 주니어 개발자의 일이었다면, 이제는 AI라는 천재 인턴들에게 일을 시키고, 그 결과를 검증하고, 전체적인 그림을 그리는 '지휘관'이 되어야 한다는 것이죠. 주니어 일자리가 사라지는 게 아니라, 주니어 때부터 '관리자'의 역량을 요구받게 된다는 흥미로운 분석이었습니다. 특히 프롬프트 엔지니어링 전문가조차도 입장을 선회했습니다. 처음에는 개인의 프롬프트 작성 능력을 강조했지만, 나중에는 "개인의 기교가 아니라 조직 차원의 표준화된 설계도가 필요하다"고 동의했죠. AI에게 대충 말하고 찰떡같이 알아듣길 기대하는 건 도박에 가깝다는 결론에 도달한 셈입니다. 전문가들이 합의한 '생존 가이드라인' 가장 치열했던 쟁점은 "그래서 이걸 당장 현업에 써도 되느냐"였습니다. 무조건 도입하자는 쪽과 위험하니 기다리자는 쪽이 팽팽히 맞섰죠. 결국 AI 활용 개발 전문가가 제안한 구체적인 타협안에 전문가들이 살을 붙여 합의점이 도출되었습니다. 이 내용은 앞으로 개발자들이 지켜야 할 헌법과도 같은 규칙이 될 것으로 보입니다. 쟁점 하이라이트: 전문가들이 합의한 AI 코딩 도입 3원칙 전문가들은 AI 코딩을 무작정 허용하는 것이 아니라, 안전장치가 마련된 경우에만 단계적으로 승인하는 '조건부 허용'에 합의했습니다. 1. '모드 A/B/C' 단계별 접근 처음부터 AI에게 모든 권한을 주지 않습니다. 모드 A(프로토타입)는 비핵심 업무에만 사용하고, 모드 B(생산 보조), 모드 C(완전 자동화)로 넘어가려면 엄격한 테스트를 통과해야 합니다. 2. '90일 내 필수 구축' 안전장치 AI 활용 개발 전문가와 정보보안 전문가는 "테스트 커버리지 70% 이상"과 "자동 보안 검사(SAST/DAST)" 시스템 없이는 AI가 짠 코드를 절대 실제 서비스에 반영해서는 안 된다고 못 박았습니다. 3. '의도 명세서(Intent Manifest)' 의무화 기술철학자가 제안하고 모두가 동의한 개념입니다. AI에게 코드를 시키기 전에, 개발자가 "무엇을, 왜, 어떤 보안 규칙을 지키며 만들어야 하는지"를 문서로 명확히 정의해야 합니다. AI의 결과물을 인간의 의도 안에 가두려는 장치입니다. 결국, 책임은 인간의 몫으로 남는다 토론 내내 전문가들이 가장 우려한 것은 '민주화의 역설'이었습니다. 누구나 코딩을 할 수 있게 되었다는 건, 역설적으로 누구나 보안 사고를 낼 수 있게 되었다는 뜻이기도 합니다. AI 산업 전문가는 이를 "빅테크 기술에 종속되는 현상"과 연결 지으며, 우리가 AI의 편리함에 취해 스스로 생각하는 힘을 잃어버릴 수 있음을 경고했습니다. 결론적으로 바이브 코딩 시대에 개발자는 '코더(Coder)'에서 '아키텍트(Architect)'이자 '감사자(Auditor)'로 진화해야 합니다. AI가 100줄의 코드를 1초 만에 짜줄 때, 인간은 그 코드가 불러올 1년 뒤의 미래를 내다봐야 한다는 것이죠. AI는 분명 강력한 엔진입니다. 하지만 그 엔진이 절벽으로 질주하지 않도록 핸들을 쥐고 브레이크를 밟는 건, 여전히 우리 인간의 몫입니다. "AI가 다 알아서 해주겠지"라는 막연한 믿음을 버리는 순간, 비로소 진짜 AI 코딩의 시대가 열릴 것입니다. AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/a3d5200d.html ▶ 이 기사는 리바랩스의 'AMEET'과의 제휴를 통해 제공됩니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요 (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.19 11:00AMEET

[유미's 픽] "신입 SW 개발자 안뽑습니다"…'AI 코딩' 맛 본 기업들, 조직 효율화 '스타트'

"12개월 이내에 인공지능(AI)이 대다수 프로그래머를 대체할 것이라고 믿습니다." 에릭 슈미트 구글 전 최고경영자(CEO)가 지난해 12월 ABC 뉴스와의 인터뷰에서 했던 이 발언이 점차 현실화되는 분위기다. AI 코딩 도구 프로그램들이 우후죽순 등장하며 인간의 일자리를 대체하기 시작하자, 국내외 기업들이 신입 소프트웨어(SW) 개발자를 채용하지 않거나 조직 개편을 통한 인력 효율화 작업에 적극 나서고 있어서다. 22일 업계에 따르면 서울 영등포구에 위치한 IT 기업 A사는 최근 진행된 최고 경영진 회의에서 앞으로 SW 개발자 신규 채용을 진행하지 않기로 결정했다. 단순 코딩 작업을 AI로 대체하는 것이 훨씬 더 효율적이라고 판단해서다. 실제 이곳은 최근 AI 코딩 도구 '커서' 프로그램을 도입해 업무 효율을 1.5배 높였다. '커서'는 사용자가 프롬프트를 적으면 의도를 파악해 코드 제작을 도와주는 AI 소프트웨어로, 이를 개발한 미국 기업 애니스피어는 오픈AI의 인수 제안을 받는 등 90억 달러(약 12조원)의 기업 가치를 인정 받았다. 최근 오픈AI가 약 30억 달러(한화 4조2천억원)에 인수키로 한 '윈드서프'도 '커서'와 함께 이 시장에서 주목 받고 있다. A사 임원은 "커서 프로그램이 2~3명의 업무를 처리할 수 있는 상황인 만큼 앞으로 신입 개발자는 안뽑을 것 같다"며 "이를 잘 활용할 수 있고 업무 숙련도가 높은 개발자 몇 명과 일하는 것이 더 낫다고 오너가 판단해 경영진에게 이처럼 지시했다"고 분위기를 전했다. 해당 기업 오너는 "이제는 AI 혁명이 아닌 AI가 집권하는 시대가 된 만큼, 이를 제대로 활용하는 것이 기업의 존폐를 결정하게 될 것"이라며 "신입 SW 개발자를 채용하지 않을 뿐 아니라 기존 SW 개발자들 50여 명 정도도 AI 플랫폼 개발로 전환배치한 상태로, 앞으로는 AI 플랫폼 개발에 모든 임직원이 전력을 다할 것"이라고 강조했다. 삼성전자도 최근 스마트폰 등을 담당하는 MX(모바일경험) 사업부가 '커서'를 SW 개발에 활용하는 방안을 검토하고 나섰다. 이를 위해 해당 사업부 소속 개발자 400여 명은 지난달부터 약 한 달간 '커서'를 활용할 수 있는 교육을 받은 것으로 알려졌다. 삼성전자 내 개발직군 일부 팀에선 이미 '커서'를 업무에 활용해왔던 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "IT 기업이 밀집한 경기도 판교나 서울 가산동 일대에선 AI를 통해 코딩 작업에 나서면서 관련 개발 직무에 대한 신규 채용을 하지 않은 분위기가 빠르게 확산되고 있다"며 "AI 모델에 직접 코드를 입력하지 않고 원하는 결과물의 느낌(바이브)만 제시해 프로그래밍하는 '바이브 코딩'이 대세가 되면서 SW 개발자, 즉 '코더'들이 점차 구직난에 시달리고 있다"고 말했다. 해외 기업에선 이미 '코더'들의 설자리가 사라진 지 오래다. IBM의 경우 지난 2023년 AI로 대체할 수 있는 업무에는 사람 직원을 뽑지 않겠다고 선언했다. 마이크로소프트도 지난 13일 AI 투자에 따른 수익률 저하로 직원 3% 미만인 6천 명을 해고한다고 발표했다. 2023년 약 1만 명을 감원한 이후 최대 규모로, 대상자에는 SW 엔지니어링 분야가 40%로 가장 큰 비중을 차지했다. 제품 관리나 기술 프로그램 관리 직책 등 중간 관리자는 약 30%로 뒤를 이었다. 메타 역시 올해 2월 전체 인력의 5%인 약 3천600명을 해고한 데 이어 지난 4월에는 가상현실 사업부인 리얼리티 랩스에서 수백 명을 해고했다. 또 AI가 대체할 수 있는 분야는 채용을 하지 않거나 기존 인력을 정리하는 분위기다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난달 말 진행된 메타 AI 개발자 회의 '라마콘'에서 이를 시사했다. 그는 "내년에는 AI가 자사 개발의 절반을 수행하게 될 것"이라며 "비중은 앞으로 더 증가할 것"이라고 전망했다. 이 자리에 함께 참석한 사티아 나델라 MS CEO도 "MS에 저장된 코드의 20~30%는 AI가 작성했다"며 "일부 프로젝트는 아마 전체가 AI로 개발됐을 것"이라고 말해 눈길을 끌기도 했다. 최근 MS가 감원에 나선 이유를 뒷받침하고 있어서다. 일부 기업들은 AI 코딩 에이전트도 속속 내놓고 있다. 최근 '코덱스'를 공개한 오픈AI가 대표적이다. 오픈AI 추론 모델 'o3'를 기반으로 작동하는 '코덱스'는 코드 작성과 버그 수정, 검사 실행, 개발자의 코드베이스(codebase·소스 코드의 집합) 관련 질문에 답 등 여러 작업을 동시에 수행할 수 있다. MS가 소유한 깃허브와 구글, 아마존, 앤트로픽 등 많은 기술 기업도 개발자용 AI 도구를 제공하고 있다. 특히 MS는 최근 연례 개발자 콘퍼런스 'MS 빌드 2025'를 통해 새로운 AI 에이전트를 공개해 주목 받았다. 이 AI 에이전트는 개발자가 작성하던 코드에 기반해 일부 코드만을 자동 생성하던 기존 에이전트와 달리, 간단한 지시만으로 전체 코드를 작성하고 작업이 끝나면 이용자에게 검토를 요청한다. '클로드 코드'를 선보이고 있는 앤트로픽의 수장 다리오 아모데이 CEO는 1년 내 AI가 사실상 모든 코드를 작성하는 세상이 올 수도 있다고 봤다. 개리 탠 와이콤비네이터 최고경영자(CEO)는 "'바이브 코딩'으로 인해 이제는 많은 코더가 필요 없다"고 밝혔다. 미국 노동통계국의 인구조사 자료에서도 '코더'의 입지가 좁아졌다는 사실은 확연하게 드러났다. 이에 따르면 지난 3월 미국 컴퓨터 프로그래머의 고용은 인터넷이 등장하기 수년 전인 1980년 이후 최저 수준으로 급감했다. 1980년대에는 30만 개가 넘는 프로그래밍 일자리가 있었고 2000년대 초 닷컴 버블 당시에는 70만 개로 최고치를 기록했으나, 현재는 절반 수준으로 떨어졌다. 미국 노동통계국은 오는 2033년까지 '코딩' 관련 일자리가 10% 감소할 것으로 내다봤다. 미국 대표 구인 플랫폼 인디드의 통계에서도 지난 2월 미국 전체 일자리는 1년 전보다 10%나 늘었으나, SW 개발자 채용 공고는 35%나 감소했다. 조직 내 중간 관리자들도 AI로 대체되는 경우가 많아졌다. AI를 통해 의사 결정이나 보고 체계 자동화가 가능해진 탓이다. 인텔의 경우 올해 들어서만 2만2천 명을 감원했는데 이 중 상당수가 중간 관리직이었다. 아마존도 지난 4월 비슷한 기조로 아마존웹서비스(AWS) 부문에서 400여 명을 감원했다. 투자은행 골드만삭스는 생성 AI로 인해 10년 내 3억 개의 일자리가 증발할 것이라고 내다봤다. 업계에선 기업들이 인건비 절감 비용을 AI에 집중 투자하고 있다고 분석했다. AI 시장 경쟁이 치열해지는 상황에서 기술·인프라에 가용 자원을 총동원하려면 다른 부문에서 비용을 절감할 수밖에 없어서다. 로이터는 "빅테크 기업들이 최근 데이터센터와 AI 기술 개발에 집중 투자하고 있다"며 "이 외 부문 투자는 축소하는 추세"라고 밝혔다. 업계 관계자는 "AI가 코딩을 자동화하며 인간 일자리를 위협하고 있지만, 프로그래밍 전반을 관리하며 기계가 할 수 없는 다양하고 복잡한 일을 담당하는 개발자에 대한 수요는 여전하다는 점에서 기회 요소는 있다"며 "단순 코딩 실력이 아닌 기획, 분석, 운영 등 복합 역량을 기반으로 다양한 AI 기술을 접목해 개발 효율성을 높일 수 있는 전문가들이 기업들의 선택을 받을 것"이라고 말했다.

2025.05.22 16:26장유미 기자