AI 개발, 이대로 지속 가능한가?
시니어 엔지니어의 3년간 AI 활용 경험을 바탕으로, 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)에서 AI가 초래한 실질적인 변화와 역할의 지속 가능성을 분석한 글입니다. AI 도구로 인해 아이디어를 구현하는 비용은 크게 줄어들었지만, 조직 전체의 합의와 조정 비용은 오히려 증가하는 딜레마를 보여줍니다. 또한 AI 활용에 능숙한 시니어 엔지니어의 영향력이 막강해진 반면, 업무의 지속 가능성은 위협받고 있어 실무자 관점에서 매우 중요한 통찰을 제공합니다.
이게 정말 지속 가능할까? 이 주제에 대해 쓰인 글 중 상당수는 크게 두 부류로 나뉜다. 하나는 보통 이 도구를 사용한 지 6개월 정도 된 사람이나 실제 해야 할 업무가 없는 컨설턴트가 쓴, "AI가 나의 생산성을 30% 높였다"는 글이다. 다른 하나는 AI가 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)을 어떻게 바꾸는지에 대한 아키텍처 관점의 글로, 주로 벤더의 관점에서 작성되며 인간의 현실적인 문제는 간과하는 경향이 있다.
나는 조금 다른 부분에 관심이 있다. AI 도입을 깊게 진행한 조직에서 시니어 엔지니어로 일하는 것이 3년이 지난 지금 실제로 어떤 모습인지, 그리고 이 직무의 형태가 여전히 유효한지에 대한 것이다.
생각보다 먼저 구축하는 시대 내가 일하는 방식에서 가장 큰 변화는 아이디어와 작동하는 데모 사이의 간격이 사라졌다는 것이다. 3년 전만 해도 의미 있는 제안이 있었다면 그 과정은 익숙했다. 제안서를 작성하고, 피드백을 받고, 다듬고, 가치를 증명하기 위해 소규모 개념 증명(PoC)을 구축하고, 최소 기능 제품(MVP)으로 발전시킬 팀을 배정받은 뒤, 6~12개월 후에 모든 기능이 탑재되고 플랫폼의 다른 부분과 통합된 무언가를 출시했다. 2023년에 개발자 플랫폼 전반에 새로운 서비스 생성 방식을 구축하기 위해 이런 이니셔티브를 진행했었다. 첫 대화에서 MVP까지 약 1년이 걸렸으며, 엔지니어링 작업이 시작되기 전 3개월 정도는 제안서 작성과 조직 내 합의 과정에 할애했다.
지금은 매우 다르게 일한다. 최근의 사례 하나를 들어보겠다. SDLC에서 병목 현상이 발생하는데, 몇몇 팀이 이를 해결하기 위해 자체적인 봇을 구축했지만 어느 것도 규모가 커졌을 때의 실제 문제를 해결하지 못했다. 나는 간결한 제안서와 작동하는 PoC를 함께 작성하여 2주 이내에 두 가지 모두를 시연했고, 이 데모를 활용해 솔루션이 어떤 모습이어야 하는지에 대한 논의를 이끌어냈다. 이제 기존의 산발적인 노력들을 하나로 통합하는 작업을 진행 중이며, 예전 방식보다 훨씬 빠르게 진행되고 있다.
이러한 변화의 대부분은 긍정적이다. 프레젠테이션 슬라이드는 내 업무 흐름에서 거의 사라졌고 나는 그걸 그리워하지 않는다. 슬라이드는 종종 명확성을 강제하는 수단이 되곤 했지만, 동시에 내용을 쉽게 소화할 수 있도록 중요한 세부 사항을 숨기는 곳이기도 했다. PoC를 제안서처럼 활용하는 모델은 앞서 생각한 부분들을 더 일찍, 더 많이 드러내준다. 이해관계자들은 이제 이론적인 타당성을 읽는 것보다 구체적인 맥락에서 어떻게 작동하는지 보는 것을 원하며, 이것이 더 건강한 논의의 방향이다.
하지만 여기에는 분명한 트레이드오프가 존재하며, 업계가 이에 대해 솔직하지 못하다고 생각한다. 무언가를 구축하는 비용은 급격히 낮아졌지만, 조직적으로 합의하는 비용은 줄어들지 않았다. 오히려 늘어났다. 예전에는 제안서 하나 쓸 시간에 각기 다른 세 개의 팀이 동일한 문제에 대한 작동하는 솔루션을 각각 만들어낼 수 있다면, 병목 현상은 엔지니어링에서 조율로 이동하게 된다. 앞서 말한 MR(Merge Request) 리뷰 상황이 좋은 예다. 이제는 다른 사람이 만든 봇을 채택하는 것보다 새로운 봇을 만드는 것이 더 쉬워졌고, 이는 응집력을 달성하기가 더 쉬워진 것이 아니라 더 어려워졌음을 의미한다. 우리는 더 많은 문제를 더 빨리 해결하고 있지만, 조직 수준의 조율 작업이 그 대가를 치르고 있다.
이와 관련하여 한 가지 더 짚고 넘어갈 점은, 이러한 변화가 AI 도구를 활용해 빠르게 구축할 수 있는 사람들에게 유리하고 그렇지 못한 사람들에게 불리하게 작용한다는 것이다. 행동으로 옮기려는 편향성은 분명히 존재하지만, 이것이 공평한 것은 아니다. 이러한 도구를 효과적으로 채택한 엔지니어들이 더 자주 의견을 내고, 그들의 제안이 더 진지하게 받아들어지며, 채택하지 못한 사람들보다 방향성을 더 많이 결정한다. 이는 현재 AI를 적극적으로 도입하는 모든 조직 내부에서 발생하는 기술의 재분배이며, 우리 대부분은 이에 대해 공개적으로 이야기하지 않고 있다.
시니어의 역할은 더 막강해졌지만, 덜 지속 가능해졌다 3년간의 경험에서 직관에 반하는 사실을 하나 꼽자면, AI가 주니어 역할보다 시니어 역할에 더 일찍 자리 잡았다는 점이다. 일반적인 통념은 AI가 주니어 엔지니어를 위협하고 시니어 엔지니어를 순수 전략가로 끌어올린다는 것이다. 내 경험은 오히려 그 반대에 가깝다. 왜냐하면 시니어 엔지니어가 바로 SDLC 전반에 걸쳐 AI를 어디에 적용할 수 있는지 인식하고, 제안서를 작성하고, 조직 내 정치를 헤쳐 나가며, 이제는 직접 그것을 구축할 수 있는 위치에 있는 사람들이기 때문이라고 생각한다. (원문 누락으로 인해 문맥상 시니어 엔지니어가 과거에 했던 일과 지금의 과부하 상태를 묘사하는 부분으로 마무리됩니다.)