안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 뉴욕타임스의 Sarah Kessler는 최근 "Should You Still Learn to Code in an AI World?"라는 심층 기사를 통해 AI 시대의 코딩 교육과 취업 시장의 변화를 분석했습니다. 한때 '더 나은 미래를 위한 황금 티켓'으로 여겨졌던 코딩 스킬이 AI의 급격한 발전으로 그 가치가 흔들리고 있습니다. 새로운 기술 환경에서 우리는 어떤 준비를 해야 할까요?
1. 황금 티켓의 몰락: 코딩 부트캠프의 현실
두 아이의 아버지인 36세 플로렌시오 렌돈의 이야기는 현재 코딩 교육 시장이 처한 현실을 적나라하게 보여줍니다. 3년 동안 세 번의 건설직 해고를 경험한 그는 "이제 육체노동 대신 머리를 써보자"는 결심으로 풀스택 아카데미의 코딩 부트캠프에 등록했습니다. 군인 혜택으로 13,000달러의 수업료를 해결했고, 처음에는 도전적으로 느껴졌던 과정을 4개월 만에 성공적으로 마쳤습니다. 하지만 졸업 후 그를 기다리고 있던 것은 혹독한 현실이었습니다.
필라델피아의 변호사 말 더햄의 사례도 비슷합니다. 그녀가 파트타임 코딩 부트캠프의 중반을 지났을 때, 비영리 단체 런치코드의 주최자들은 실망스러운 소식을 전했습니다. "채용 지표가 좋지 않다. 기회가 줄어들고 있다." 보스턴의 런치 아카데미 설립자 댄 피켓은 한때 90%에 달하던 취업률이 60% 미만으로 떨어지자, 2023년 5월 교육 코스를 무기한 중단하기로 결정했습니다.
2. 시장의 급격한 변화
이러한 변화의 배경에는 두 가지 큰 흐름이 있습니다. 하나는 기술 산업의 전반적인 침체로, 약 135,000명의 스타트업과 기술 산업 종사자들이 일자리를 잃었습니다. 또 다른 하나는 ChatGPT로 대표되는 AI 코딩 도구의 급격한 발전입니다.
CompTIA의 데이터는 이러한 변화를 수치로 보여줍니다. 5년 전과 비교해 소프트웨어 개발자 구인 공고는 56% 감소했으며, 신입 개발자의 경우 이 수치는 67%까지 치솟았습니다. 멘로 벤처스의 벤키 가네산 파트너는 지난 25년간 본 것 중 최악의 신입 기술직 채용 환경이라고 평가했습니다.
3. AI 코딩 도구의 급격한 발전
2022년은 AI 코딩 도구 발전의 변곡점이었습니다. 구글의 딥마인드가 자사의 AI 모델 알파코드가 코딩 대회에서 "몇 달에서 1년 정도 훈련받은 초보 프로그래머" 수준의 성능을 보인다고 발표했습니다. 이후 발전은 더욱 가속화되었습니다.
2023년 9월 출시된 ChatGPT의 새로운 버전은 이전 모델과는 다른 방식으로 연산을 수행하며 코드 작성 능력이 크게 향상되었습니다. 구글의 AlphaCode와 GitHub의 Copilot은 특정 목적에 맞는 코드 스니펫 생성, 기존 코드 테스트와 최적화, 버그 발견 기능을 제공합니다. StackOverflow의 설문에 따르면 65,000명의 개발자 중 60%가 이미 AI 코딩 도구를 사용하고 있습니다.
4. 예상치 못한 문제의 등장
하지만 MIT의 아르만도 솔라-레자마 교수는 AI 도구들이 주니어 프로그래머의 핵심 기술들을 완전히 대체하지는 못한다고 지적합니다. GPT-4와 같은 대형 언어 모델들은 여전히 문제의 본질을 진정으로 이해하지 못하며 때로는 터무니없는 실수를 저지릅니다. 코드에 대한 추론, 대규모 시스템에서의 버그 추적 등은 현재 AI 모델이 제대로 수행하지 못하는 영역입니다.
그러나 역설적으로, AI 도구의 등장이 신입 개발자의 진입을 더 어렵게 만들고 있습니다. UC 산타바바라의 매트 비안 교수는 은행과 보험 등 다양한 산업 분야의 대기업들에서 신입 개발자들이 겪는 문제를 연구했습니다. 'GPT 몽키'라는 표현이 여러 곳에서 등장했는데, 이는 신입 개발자들이 AI 도구를 사용해 단순 작업만 반복하는 현상을 지칭합니다.
5. AI 시대의 새로운 요구사항
구글의 순다르 피차이 CEO는 최근 애널리스트들과의 통화에서 회사의 새로운 코드 중 25% 이상이 AI에 의해 생성되고 있다고 밝혔습니다. 하지만 이 코드들은 여전히 엔지니어의 검토와 승인이 필요합니다. 이는 개발자의 역할이 사라지는 것이 아니라, 변화하고 있음을 시사합니다.
몬도(Mondo)의 기술 인력 채용 담당자 스테파니 워닉 바커는 비즈니스 문제에 대한 전략적 사고가 더욱 중요해지고 있다고 지적합니다. 이로 인해 대학 학위의 중요성은 여전히 유지되고 있습니다. 결과적으로 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하는 것이 아니라, 소프트웨어 엔지니어가 되는 과정이 더 어려워지고 있는 것입니다.
6. 새로운 교육 트렌드
'코딩을 배우라'는 조언은 이제 'AI 스킬을 익히라'는 말로 대체되고 있습니다. MIT, 코넬, 노스웨스턴, 컬럼비아 등 유수의 대학들이 AI 인증 과정을 개설했으며, 풀스택 아카데미도 26주짜리 AI와 머신러닝 부트캠프를 시작했습니다. 부즈 알렌, JP모건 체이스 같은 기업들은 직원들에게 무료 AI 교육을 제공하고 있습니다.
CompTIA에 따르면 AI 분야에서 가장 수요가 많은 직무는 '머신러닝 엔지니어'와 '인공지능 엔지니어'입니다. 이러한 직무는 '머신러닝 모델의 배포와 확장', '대규모 언어 모델의 훈련, 버전 관리, 모니터링, 배포 프로세스 자동화' 등의 기술을 요구합니다. 하지만 이러한 기술들은 수학이나 코딩 배경 없이는 빠르게 습득하기 어렵습니다.
7. 미래를 위한 준비
전문가들은 이러한 변화 속에서 어떻게 준비해야 할지에 대해 다양한 조언을 제시합니다. 월드 와이드 테크놀로지의 마이크 테일러 CTO는 문제 해결 능력, 비즈니스 통찰력과 가치관, 명확하고 설득력 있는 의사소통 능력을 핵심 역량으로 꼽았습니다.
노스웨스턴 켈로그 경영대학원과 시카고 부스 경영대학원에서 강의하는 로버트 울코트 교수는 학생들에게 자신이 열정을 가진 분야를 공부하되 통계, 회계, 컴퓨팅 수업도 반드시 수강하라고 조언합니다.
가장 중요한 것은 '학습하는 방법을 배우는 것'입니다. 마이크로소프트와 링크드인이 9,000명 이상의 임원들을 대상으로 실시한 최근 설문에서 66%가 AI 스킬 없이는 채용하지 않겠다고 응답했습니다. 하지만 정작 그 'AI 스킬'이 무엇인지는 명확하지 않습니다. 이는 특정 기술이 아닌, 변화에 적응하는 능력이 더욱 중요해졌음을 의미합니다.
AI 시대의 소프트웨어 엔지니어링은 더 이상 단순한 코딩 능력만으로는 부족합니다. 플로렌시오 렌돈은 결국 컴퓨터 과학 학위 과정에 등록했습니다. 그가 첫 수업에서 배운 것은 코딩이 아닌 컴퓨터의 역사였습니다. 기술이 빠르게 변화하는 이 시대에, 우리에게 필요한 것은 특정 기술이 아닌 지속적인 학습 능력과 폭넓은 이해일 것입니다.
[출처: New York Times "Should You Still Learn to Code in an A.I. World?" - Sarah Kessler]
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