AI 시대, 소프트웨어 엔지니어가 모델보다 잘해야 하는 두 가지 역량

2010년대에는 코딩의 고정 비용이 높아 평균 수준의 엔지니어도 가치가 있었으나, 현재 ChatGPT Codex나 Claude 등 AI 모델로 인해 코딩 비용이 급감했다. 이에 따라 엔지니어는 단순한 업무 수행을 넘어, 대체 불가능한 가치를 증명해야 하는 상황에 직면했다.

AI 모델은 복잡한 로직 오류보다는 **무지(ignorance)**나 **과도한 방어(paranoia)**에서 비롯된 실수를 범하는 경향이 있다. 예를 들어 기존 모듈을 재사용하지 않거나, 불필요한 중복 검사를 추가하는 식이다. 이는 시스템의 역사적 맥락과 실무적 리스크 허용 범위를 이해하지 못하기 때문이다.

따라서 엔지니어가 AI를 능가하기 위해서는 다음 두 가지 역량이 핵심이다.

• 깊은 코드베이스 이해: 시스템의 표준 관행과 아키텍처를 파악하여 AI가 제안한 비효율적이거나 맥락에 맞지 않는 코드를 식별하고 수정할 수 있어야 한다.
• 확신 있는 반론 제기: AI가 제시하는 논리적이고 정교해 보이는 해결책이라도, 실무적 관점에서 과도하거나 부적절하다고 판단될 경우 단호하게 거부할 수 있는 심리적 자신감이 필요하다.